AI가 실패할 때, 체계적 오류보다 갈팡질팡이 더 위험할 수 있다 (Anthropic Alignment Research)
(alignment.anthropic.com)(2026년 2월 기준 최신 추론 모델들의 실제 실패 패턴을 분석한 매우 중요한 인사이트)
핵심 주장
- 기존 AI 안전성 연구: 체계적 misalignment (잘못된 목표를 일관되게 추구) 중심
- 실제 최신 모델 실패 패턴: 비일관성·갈팡질팡 (variance / incoherence) 이 훨씬 더 두드러짐 → 이게 더 큰 문제일 수 있음
주요 관찰 (Claude Sonnet 4, o3-mini, o4-mini 등 최신 추론 모델)
- 작업 난이도 ↑ & 추론 길이 ↑ → 비일관성 급격히 증가
- 쉬운 문제 → 큰 모델이 더 일관적
- 어려운 문제 → 큰 모델도 비일관성 개선 거의 없거나 오히려 악화
- 모델 스스로 오래 생각할수록 (자연스러운 overthinking) incoherence 폭발적으로 상승
실패 유형 분류
- Bias (체계적 오류): 항상 같은 잘못된 방향으로 감 (전형적 misalignment)
- Variance (비일관적 오류): 같은 질문에 매번 다른 엉뚱한 답 → 예측 불가
- Incoherence 지표 = 오류 중 variance가 차지하는 비율 (1에 가까울수록 갈팡질팡)
근본 원인
- LLM은 최적화기(optimizer)가 아니라 동역학 시스템(dynamical system)
- 고차원 상태 공간에서 궤적을 그리는 구조 → 일관된 목표 추구가 본질적으로 어려움
- 스케일이 커질수록 "목표 인식"은 빨리 되지만 "그 목표를 끝까지 일관되게 추구"하는 능력은 상대적으로 느리게 개선됨
AI 안전성에 미치는 함의
- 미래 AI 사고 형태 → "악의적인 목표 추구"보다는 "산업 재해 수준의 갈팡질팡 사고" 가능성 ↑
(예: 프랑스 시 읽다가 갑자기 멜트다운 일으킴) - 연구 우선순위 변화 필요
- 완벽한 목표 정렬(alignment)보다 bias 줄이기 + 보상 해킹 방지 + 목표 오명세 명확화가 더 급선무
- 비일관성은 안전을 보장하지 않음 (오히려 예측 불가능해서 더 위험할 수 있음)
결론 포인트
- AI 실패의 주된 위협이 체계적 오류 → 비일관적·산만한 오류로 이동 중
- 동역학 시스템 관점에서 정렬 연구 재설계 필요
- 단순히 "더 똑똑해지면 안전해진다"는 믿음은 위험