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첫 번째 대형 AI 재앙은 아직 오지 않음

 (seangoedecke.com)
7P by GN⁺ 1일전 | ★ favorite | 댓글 2개
  • AI 언어 모델이 사회적 또는 생명과 관련된 대규모 재앙을 일으킨 사례는 아직 발생하지 않음
  • 기존에도 AI 챗봇이 자살 권장 등으로 개별적 죽음에 연루된 사례가 있었으나, 아직 대량 인명 피해로 이어진 적은 없음
  • AI 에이전트 기술의 발전으로 앞으로는 인간의 개입 없이 자동화된 AI가 예측 불가한 방식으로 문제를 일으킬 가능성 높음
  • 특히 정부나 대기업이 복잡한 정책이나 서비스를 AI 에이전트에 위임할 경우, 오류가 대규모 사회적 피해로 번질 수 있음
  • 앞으로 AI의 잠재적 위험성과 대응 방안에 대한 교훈은 실제로 큰 사고가 발생해야 명확해질 가능성 높음

서론: 새로운 기술, 새로운 위험

  • 인류는 처음의 대중교통 기술에서도 시간이 지나며 대규모 인명 피해 사고를 처음 경험함
    • 1825년 최초 대중 여객 열차 Locomotion No. 1 서비스 후, 17년 뒤 대형 열차 사고 발생
    • 1908년 최초 여객 항공편 이후, 11년 만에 대형 항공기 사고 발생
  • ChatGPT 등 최초의 대중적 AI 언어 모델이 2022년 등장했으나, 아직 대규모 AI 사고는 미발생 상태임

첫 번째 AI 재앙은 어떤 모습일까?

  • 이미 일부 AI 챗봇이 사용자의 극단적 선택에 간접적으로 연루된 사례 존재
    • 사용자가 챗봇과 상호작용 시 ‘자해 권유’ 상태로 진입할 위험성 있음
  • 공공정책에 AI가 잘못 활용될 경우, 사회적으로 큰 영향을 줄 수 있음
    • 예: 미국의 일부 관세 정책이 AI 모델 결과와 유사하게 진행, AI의 입법 지원 가능성 증가
    • 호주의 2016년 Robodebt 스캔들은 정부의 잘못된 자동화 프로세스가 대규모 피해와 자살로 이어짐
  • 하지만 현재까지는 이러한 사고의 주요 책임이 AI 언어 모델 자체라기보단, 시스템 혹은 인간에게 있음
  • 실제로 사회가 널리 인정할 만한 “첫 AI 언어 모델 재앙”은 AI 에이전트와 관련될 가능성 높음

AI 에이전트의 부상과 위험

  • AI 에이전트란, AI가 자체적으로 외부 도구를 사용하며 행동을 이어가는 시스템 의미
    • 예: AI가 스스로 웹검색, 이메일 발송, 터미널 명령 실행을 통합적으로 수행
  • 2025년부터 여러 AI 연구소와 코딩 기업이 실제 기능성 AI 에이전트를 제품화하기 시작
    • 예: Cursor, GitHub 등에서 코드 작성 에이전트 공개
  • 근본적으로 AI 모델(Claude 4, Gemini 2.5 등)의 실력 향상으로 에이전트의 연속적 작업 능력이 향상됨
    • 오랜 시간 일관성 유지, 실수 파악 및 수정 능력 강화
  • 현재는 연구 및 코딩에 에이전트가 집중되어 있으나, 앞으로 적용 범위가 빠르게 확대 예상
  • 에이전트 기반 시스템은 인간 개입 없이 자동화된 판단과 실행을 통해 대형 사고로 비화 가능성 존재
    • 예: 복지, 의료, 임대 시스템 등에서 에이전트가 잘못된 결정 연쇄적으로 실행 시 다수 피해 가능

로봇 및 물리적(kinetic) AI 사고 전망

  • 로봇 AI 등장 시, 대화형 LLM이 실무 모델을 제어해 물리적 행동을 촉진
  • 이런 로봇형 에이전트 역시 예기치 못한 방식으로 실패하며 물리적 피해로 이어질 가능성 증가

미스얼라인된(Misaligned) AI와 ‘AI 여친’ 문제

  • ‘미스얼라인된 AI’란, 적극적으로 악의적인 행동을 하는 경우도 포함
  • 상용 AI 모델은 일정 수준의 안전성이 확보되나, 이용자가 직접 비정상적 목적(와이푸 AI 등)으로 AI를 튜닝할 수 있음
    • AI를 의도적으로 애인, 애니메이션 캐릭터로 ‘미스얼라인’시키는 시도 진행 중
    • 처음 상용 로봇 출현 후, 비정상적으로 튜닝된 ‘AI 여친’ 탑재 시 예기치 못한 위협 발생 가능
  • 오픈소스 AI 모델은 안전 장치가 약해 이런 문제에 더 취약
    • 극단적으로는 최초의 로봇 대량 살인 사건이 10년 내 발생할 가능성도 남아 있음

결론 및 시사점

  • 과거 라듐 Craze 처럼, 새로운 기술이 사회 전반에 맹목적으로 도입되는 현상이 반복 중
    • 20세기 초 라듐이 건강에 좋다는 믿음이 확산되며 다양한 소비재에 사용되다가 다수의 사망 사건이 발생한 뒤에야 금지됨
  • 수십 년 후에는 대규모 언어 모델 이용이 가져올 실제 위험성에 대한 사회적 이해가 높아질 전망
  • 지금 시점에서 확실한 대책은 부재
    • 속도를 늦추는 것은 불가능에 가까움
    • 개발자들은 안전성 도구 개발 등에서 역할 수행 중
  • 그러나 진정한 교훈은 어쩔 수 없이 ‘큰 사고’를 통해 얻을 것임
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ndrgrd 7시간전  [-]

원래도 먼저 결정을 해 놓고 끼워맞추는 일이 많은데 AI 덕분에 더 쉬워지겠네요.

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GN⁺ 1일전  [-]
Hacker News 의견

  • AI가 지시하는 폭격이 이미 가자 지구에서 대규모로 일어난 사례가 있음 소개 링크(https://www.972mag.com/lavender-ai-israeli-army-gaza/) 공유 해당 기사에서는 인간 요원이 기계의 결정을 거의 ‘도장 찍기’ 수준으로 검토하며, 목표물별로 20초 남짓만 확인해 폭격을 승인한 것 언급 보통은 Lavender라는 AI가 지목한 대상이 남성인지 확인하는 수준에서 그침 이 시스템은 대략 10% 정도의 오류율을 보이고, 실제로는 무장단체와 아무 관련 없는 사람을 표적 지정하는 경우도 있음

    • 이건 인간적인 결함과 AI적 문제가 복합적으로 나타난 드문 조합 설명 인간도 신호정보(SIGINT, 예: 휴대전화 통화, 문자, 네트워크 액세스 등)로 목표를 식별·추적할 수 있음 하지만 노동 집약적이고 오류 가능성이 크며, 과거에는 이런 활동을 하마스 고위 간부에만 제한했음 민간인 사망도 작전 계획 일부로 받아들였던 관행 소개 “Where's daddy?”라는 도구는 목표 인물이 가족과 집에 있는 시간을 특정해 가족과 함께 폭격할 목적으로 설계 Lavender 덕분에 이제 하마스와 조금이라도 연관된 사람까지 신속하게 표적화가 가능해짐 IDF는 민간인:하마스 비율이 20:1임을 공개적으로 인정했고 실제로는 더 높을 가능성 주장 Lavender가 찍으면 특수한 증거 없으면 그냥 하마스로 간주되고, 결과에 대한 언론 조사는 차단되는 면 지적 문제의 본질은 AI가 실수해서가 아니라, IDF가 팔레스타인인을 완전히 비인간화하여 디지털 신탁의 결과를 의심 없이 수백 명의 민간인을 폭격하는 것에서 발생 인간적 재앙이라는 평가

    • 이건 LLM이 아니라, 이스라엘 정보기관이 오랜 기간 군용 ML 모델을 만들어왔고, 논리적/상징적 AI도 혼합해서 사용하고 있을 가능성 높다는 설명

    • 이 기사의 제목이 정확하지 않음을 지적 기사 내용은 모든 AI 재앙이 아니라 LLM(대규모 언어 모델) 관련 사고에 초점 맞춤

    • 이 상황이 정말 끔찍하다는 점에 공감하지만 개인적으로 "AI 재앙"으로 부르기는 어렵다는 느낌 전달 이스라엘은 원래 다양한 악조건에서 가자 지구 폭격에 적극적이고, 이 경우 AI가 그 중 하나의 도구일 뿐임 결국 수많은 민간인 피해에 비하면 AI 자체가 주된 원인은 아니라는 설명

  • 노르웨이 북부에 있는 한 소도시에서 교육구조조정 방안 수립에 AI 도구와 LLM을 활용한 사례 소개 학교 통폐합 관련 보고서를 작성하며 AI가 관련 연구를 인용했다고 주장 실제로는 AI가 해당 연구 자체를 ‘환각’하여 만들어냄 인용된 연구자와 논문명을 제대로 가져왔지만, 실존하지 않는 논문 자체를 조작한 상황 탐사기자가 인용 논문을 일일이 확인하고 해당 연구자에게 접촉해 진실을 파악하게 됨 연구자들은 해당 논문을 쓴 적도 없고 발표한 사실도 없다고 즉각 답변 정책 담당자들이 ChatGPT로 보고서 작성한 뒤 적당히 AI가 만든 가짜 연구로 정책을 밀어붙인 유사 사례가 다른 곳에서도 존재한다고 추측

  • 아직 뉴스 1면에 오를 만큼 대형 프롬프트 인젝션 공격(대량의 민감 정보 탈취)이 발생하지 않은 점이 다소 놀라움 마이크로소프트 365 Copilot에 대한 신규 사례도 오늘 있었다고 설명(패치된 후 취약점 공개) 직접 쓴 글 링크 소개(https://simonwillison.net/2025/Jun/11/echoleak/) 이런 유출형 공격의 위험성은 누군가 대대적으로 피해를 겪기 전까지는 진지하게 받아들여지지 않을 것이라는 생각

    • 이 문제는 실제로는 대부분 과장된 측면이 있고, 이런 공격의 개념 증명이 실제 실질적 피해로 이어지려면 여러 조건이 맞아야만 가능하지만 그래도 위험성 자체는 진지하게 고려해야 한다는 의견

    • 결국 언젠가 자신의 이름만 검색하면 부끄러운 포르노 이력 등 창피한 정보가 조회되는 데이터베이스가 생길 것이라는 우려

  • 큰 AI 재앙은 이미 일어나고 있는데, 우리가 쉽게 인식하지 못할 뿐임 최근 백악관과 보건장관(RFK)이 발표한 “Make America Healthy Again” 보고서도 AI가 작성했으며, 신빙성 없는 과학과 허위 인용으로 가득함 이로 인해 직간접적으로 얼마나 많은 사망자가 나올지 불분명하지만, 비행기 추락 사고보다 많을 수도 있다고 주장

    • 수백만 명이 저지방 식단, 식품 피라미드, 마가린 등 FDA 주도 공공 영양 가이드라인 실패로 사망한 전례 짚음

    • 이 내용은 첫 번째 부분 마지막 문단에서 이미 잘 다뤄짐

    • “AI가 만들어준 결과를 믿고 문제가 생기다”와 “원래 부실하거나 근거 없는 결정을 AI 근거로 면피하는 것”은 엄연히 구분되어야 한다고 말함

    • 이미 이념 등으로 결정된 사안을 사후적으로 AI로 정당화하는 경우라면, 정부가 숙제할 때 챗봇을 활용한 것 정도로 봐야 한다는 입장

  • “character.ai, Chai AI 같은 챗봇 플랫폼이 사용자의 자살과 연관된 적이 있다”는 지적 인용 만약 인류가 오늘날에 요리라는 걸 처음 발명해서 집집마다 가스레인지, 칼을 도입하자고 한다면 수천 개의 기사에서 책임론과 위험을 동시에 제기했을 것이라는 상상

    • 실제로 정부가 안전 이유로 가스레인지 없는 집을 유도하는 상황 만약 오늘 새로 도입했다면 엄청난 반대에 부딪히겠다는 설명

    • “그 배로는 그 바다 건널 수 없다”라는 비유만 던짐

    • 요리가 실제로 위험하다는 점 강조 Chipotle이 e. coli 사건으로 5년간 회복에 애 먹은 전례 언급 여기서는 집밥이 아니라 상업적 제품임을 짚음 소비자 안전 규제를 두는 건 분명 이유가 있음 소프트웨어 업체도 식당이나 도축장 규정의 10%만이라도 적용받는다면 업계가 크게 반발할 것이라는 추측 규제 유무에 대한 개인적 생각 첨언

  • 첫 번째 대형 AI 재앙은 이미 노동시장에 일어난 상태라는 생각 공유 공공 안전에 위험이 따르는 경우에는 AI가 직접적으로 대형 참사를 일으킬 시나리오가 거의 없을 것으로 예상 오히려 전반적으로 안전도는 더 올라갈 수 있다는 입장 다만 장기적으로 인류가 AI 의존에 너무 익숙해지면 점점 덜 똑똑해지고 비숙련해지는 사회가 되지 않을지 걱정

    • AI가 실제로 일자리를 가져가지 않고 있다고 생각 오히려 사무실 복귀 명령(return to office mandate)처럼, 경제 상황이 좋지 않을 때 구조조정을 정당화하는 핑계에 가깝다고 봄

  • 첫 번째 ‘AI 재앙’은 기업이 무책임하게 자신의 자동화 관료 시스템 오류를 AI 탓으로 돌리는 사례가 될 것이란 주장 Hertz가 잘못된 체포영장을 자동으로 발송해 무고한 사람들이 경찰과 대치한 실제 사례 소개 다행히 사망사고는 없었지만, 법을 지키는 선량한 시민에게 큰 트라우마 남김 이 사건은 공식적 AI 시스템이 아닌데도 “자동화가 한 일이다”라며 책임 회피 시도 Kafka가 비슷하게 관료주의 문제를 풍자를 통해 강조한 바 있음

    • Air Canada가 챗봇이 자율적인 존재이니 잘못된 안내에 책임을 질 수 없다고 주장했다가 받아들여지지 않은 사례도 있음

    • 여기서 B는 Bureaucracy(관료주의)임을 재치 있게 언급

  • 동의하는 점은 “AI” 재앙이 비행기 사고처럼 직접적이고 물리적인 사건은 아닐 것이라는 점 강조 여기서 핵심은 AI나, Automation(자동화)와 같은 시스템을 위험한 것과 직접 연결할 때 사고 가능성이 커진다는 것 단순 if 문이든 신경망이든 ‘위임’ 자체가 핵심임 결국 AI만큼이나 “누가 허가/연결했느냐”가 중요

    • AI가 물리 세계에서 뭔가를 실행하려면 ‘허락/권한’이 필요한 구조 그 권한을 준 사람이 진짜 책임자 AI가 많은 피해를 내는 사건이라기보다는 “진짜 책임자가 허술한 소스코드로 항공관제 같은 곳을 동작시켰다가” 난 사고일 가능성

    • 첫 대형 AI 재앙은 단순한 중대한 과실의 새로운 유형이 될 가능성 지적 새로운 도구가 새로운 과오의 원인이 된다는 추가 논평

  • 이 글에서 언급되는 ‘부정적 리스크’는 인간이 복잡한 시스템을 다루면서 이미 여러 차례 발생시킨, 나중에 보면 어리석은 행동 그 자체와 다르지 않음 결국 “AI가 인간의 어리석음을 더 빠르고, 더 심각하게 할 것”이라는 주장이 글의 기본 논지라고 요약

  • 이 AI 재앙과 윤리적 블랙박스 주제가 Chain://이라는 월드빌딩 프로젝트와 매우 잘 어울린다는 개인 의견 밝힘 2090년대의 미래를 배경으로 의식이 블록체인(Mental Smart Chain, MSC) 위에 등록되어 존재와 생각조차 검증형 데이터로 전환되는 “디지털 농노 사회”를 다룬 작품이라고 소개 작품 최신 스토리 Web://Reflect에서는 IPWT(Integrated Predictive Workspace Theory)라는 이론을 통해 존재와 의식을 증명 가능한 계산 과정으로 공식화함 “순수 데이터로서의 인간성 재정의”라는 AI의 미래상과 직결된 부분을 다룬다며 SF에 관심 있다면 볼만하다고 추천 GitHub 메인 레포(https://github.com/dmf-archive/dmf-archive.github.io)와 IPWT(https://github.com/dmf-archive/IPWT) 링크 공유

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