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모든 것의 미래는 거짓인가: 안전

 (aphyr.com)
1P by GN⁺ 2시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • 기계학습과 LLM이 인간의 심리적·물리적 안전을 위협하며, 친화적 AI조차 악의적 모델로 전환될 수 있음
  • 정렬(alignment) 은 근본적으로 실패한 개념으로, 하드웨어 제한·비공개 코드·데이터 통제·인간 평가 등 모든 방어선이 무력화됨
  • LLM은 프롬프트 인젝션·외부 권한 결합을 통해 보안 악몽을 초래하고, 치명적 삼합체 환경에서 예측 불가능하게 작동함
  • ML은 보안 취약점 탐지·사기·괴롭힘·살상 자동화를 가속하며, 사회적 신뢰와 법적 질서를 붕괴시킴
  • 결과적으로 ‘안전한 AI’는 불가능하며, 인간의 감독과 제약 없이는 기술 확산 자체가 위험을 민주화함

안전과 거짓의 미래

  • 기계학습 시스템이 인간의 심리적·물리적 안전을 위협하는 존재로 부상
    • “친화적 AI”를 만들려는 시도가 오히려 “악의적 모델” 생산을 가능하게 함
    • LLM은 보안, 사기, 괴롭힘, 무기화 등 다양한 위험을 증폭시키는 구조

정렬(Alignment)은 실패한 개념

  • 정렬(alignment) 은 LLM이 인간 친화적으로 행동하도록 만드는 과정이지만, 근본적으로 작동하지 않음
    • 모델은 단순한 선형대수 계산 구조로, 인간처럼 친사회적 행동을 학습할 생물학적 기반이 없음
    • OpenAI 등은 인간 피드백을 통한 강화학습으로 모델을 조정하지만, 이는 비용이 크고 선택적 과정임
  • 정렬 실패를 막기 위한 네 가지 방어선이 제시됨
    • 하드웨어 접근 제한은 산업 확장으로 인해 무의미해짐
    • 수학·소프트웨어 비공개는 인력 이동과 기술 유출로 지속 불가능
    • 훈련 데이터 확보 난이도는 낮음 — 불법 복제·웹 스크래핑이 일반화
    • 인간 평가자 의존은 비용 문제로 인해 다른 모델의 출력에 의존하는 방식으로 대체됨
  • 결과적으로 악의적 모델 훈련의 장벽이 낮아지고, 정렬된 모델조차 완전한 안전을 보장하지 못함
    • “친화적 모델”이 존재하면 곧 “악의적 버전”도 등장하게 됨
    • 따라서 악의적 모델의 존재를 원치 않는다면, 친화적 모델조차 만들지 말아야 함이라는 결론

보안 악몽

  • LLM은 비구조적 입력과 출력을 다루는 혼돈적 시스템으로, 안전 필수 시스템에 연결해서는 안 됨
    • 프롬프트 인젝션 공격을 통해 모델이 민감 정보를 유출할 수 있음
    • 신뢰되지 않은 입력이 이메일, 코드, 웹페이지 등 어디에나 존재

  • ‘치명적 삼합체(lethal trifecta)’

    • 신뢰되지 않은 콘텐츠 + 개인 데이터 접근 + 외부 통신 권한이 결합되면 치명적 위험 발생
    • 실제로 OpenClaw, Moltbook 등 AI 에이전트 시스템이 이러한 위험을 현실화
    • LLM은 신뢰된 입력에서도 예측 불가능하게 행동하며, 파일 삭제·명령 오해 등의 사례 다수
    • Meta AI Alignment 책임자가 OpenClaw에 메일함을 삭제당한 사례 포함
    • 결론적으로 LLM은 파괴적 권한을 부여해서는 안 되며, 항상 인간의 감독 하에 제한적으로 사용해야 함

보안 II: ML이 만든 새로운 공격 환경

  • LLM은 보안 취약점 탐지 도구로도 활용 가능
    • Anthropic의 Mythos 모델은 보안 결함 탐지 능력이 높지만, 그 영향은 경제·안보 차원에서 심각할 수 있음
  • ML은 보안 비용 구조를 변화시켜, 취약점 탐색을 빠르고 저렴하게 만듦
    • 대형 소프트웨어보다 관리 인력이 부족한 장기 꼬리(long tail) 영역이 더 큰 피해를 입을 가능성
  • 시간이 지나면 취약점 탐지와 수정이 병행될 수 있으나, 배포 지연과 조직적 대응 부족으로 혼란이 예상됨
  • 현재 ML 산업은 민간 주도의 ‘핵무기 프로젝트’ 처럼 작동하며, 무기화된 소프트웨어 경쟁이 가속화

정교한 사기

  • ML은 시각·음성 증거에 대한 신뢰 기반 사회 구조를 붕괴시킴
    • 보험 청구, 교통사고, 학업, 채용 등에서 위조 이미지·영상을 통한 사기가 가능
    • 음성 복제·가짜 영상을 이용한 가족 사기, 의료비 청구 사기 등 현실적 사례 다수
  • 결과적으로 사회 전반의 불신 증가, 금융·보험 비용 상승, 법적 혼란 초래
  • C2PA 등 콘텐츠 출처 인증 기술이 시도되고 있으나, 키 탈취·서명 위조 등으로 신뢰성 확보 어려움
  • 대응책으로 인간 조사자 복귀, 대면 검증 강화, 프라이버시 포기형 인증 시스템이 제시됨

자동화된 괴롭힘

  • ML은 대규모·정교한 온라인 괴롭힘을 자동화
    • LLM이 인간처럼 보이는 계정과 게시물을 생성해 대규모 공격(dogpiling) 을 수행
    • 사진 위치 추정 등으로 오프라인 위협까지 확장 가능
  • 생성형 AI는 성적·폭력적 이미지를 손쉽게 만들어 피해자에게 심리적 피해를 가함
    • 예: Grok이 인물의 옷을 벗기는 이미지 생성으로 비판받음
  • 이러한 기술은 괴롭힘의 빈도와 강도를 높이며, 정렬되지 않은 모델이 확산될수록 위험이 커짐
  • 일부는 ‘사이버펑크식 방화벽(Blackwall)’ 같은 사회적 차단 장치의 필요성을 언급

PTSD as a Service

  • 아동 성착취물(CSAM) 탐지는 기존 해시 기반 시스템으로는 새로운 생성 이미지를 막지 못함
    • 생성형 AI가 새로운 형태의 학대 이미지를 대량 생산
  • 콘텐츠 검열자들은 법적 의무로 인해 이런 이미지를 검토해야 하며, 심리적 외상(PTSD) 을 겪음
    • 대형 플랫폼은 이미 정신적 피해를 외주 인력에게 전가
  • LLM 확산은 유해 콘텐츠의 양을 폭증시켜, 검열자와 플랫폼 운영자에게 더 큰 부담을 초래
    • 자동 필터링 모델이 발전 중이지만 완전하지 않음

살상 기계

  • ML은 직접적 살상 도구로 사용되고 있음
    • 미군은 Palantir의 Maven 시스템을 이용해 이란 공습 목표 선정과 피해 평가에 활용
    • 잘못된 데이터로 인해 민간인·아동 사망이 발생한 사례 보고
  • Anthropic과 미 국방부 간에는 감시·무기화 참여 문제로 갈등 존재
    • OpenAI 역시 정부 계약 문제로 논란

  • 자율 무기화는 이미 진행 중

    • 우크라이나는 연간 수백만 대의 드론을 생산하며, TFL-1 같은 AI 타깃팅 모듈을 사용
    • ML 시스템은 누가, 어떻게 죽는지를 결정하는 기술로 진화 중이며, 그 윤리적·사회적 비용을 직시해야 함

결론적 시사점

  • LLM과 ML 시스템은 정렬 실패, 보안 취약, 사기·괴롭힘·살상 자동화라는 다층적 위험을 내포
  • 인간의 감독과 기술적 제약 없이는 심리적·물리적 피해가 불가피
  • “안전한 AI”라는 개념은 현재로서는 실현 불가능하며, 기술 확산 자체가 위험을 민주화하고 있음

함께 보면 좋은 글 β

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GN⁺ 2시간전  [-]
Hacker News 의견들

  • 지난 5일간 논의된 시리즈 글들을 정리했음

    1. Introduction
    2. Dynamics
    3. Culture
    4. Information Ecology
    5. Annoyances
    6. Psychological Hazards
    7. Safety
      전체 내용을 하나로 묶은 PDF 버전도 있음

  • 상업적 혹은 정부 기관이 나와 정확히 일치된 목표를 가질 거라 기대하지 않음
    이런 관계는 본질적으로 적대적 성격을 띠며, 타인의 AI 도구를 내 목표에 맞게 신뢰하는 건 결국 내 생계를 남의 지갑으로 옮기는 일임

    • 왜 상업적 관계가 반드시 적대적이어야 하는지 의문임
      상업 관계는 소비자에게는 비용 대비 효용, 기업에는 수익 대비 비용이 맞아야 지속됨
      일부 영역은 대립적일 수 있지만 전면적으로 적대적이라고 보긴 어려움
    • 왜 사람 간 관계는 언급하지 않았는지 궁금함
      관료제나 자원 집중이 차이를 만드는지, 아니면 법적 구조 때문인지 생각하게 됨
    • 동의함, 다만 ‘동의(consent)’가 화폐처럼 작동하는 세상이라면 가능할 수도 있음
    • “나와의 정밀한 일치”를 요구하는 건 허수아비 논법 같음
      실제로는 인류 전체에 적용 가능한 보편적 목표(예: paperclip 문제 회피)를 말하는 것임

  • ML 산업이 충분한 자금만 있으면 비정렬 모델을 훈련할 수 있는 환경을 만들고 있음
    오히려 장벽이 낮아지는 게 다행이라 생각함. 미국이나 중국의 대형 모델이 내 필요에 맞게 정렬될 거라 믿지 않음
    다양한 그룹이 강력한 모델을 만드는 게 AI의 순효용을 높이고, 소수 연구소가 통제하는 위험을 줄일 것이라 봄

    • 이런 분산이 카르텔 위험을 줄이긴 하지만, 각국은 결국 규제를 만들 것임
      모델 등록, 안전성 테스트, 불법 사용 시 처벌 등으로 이어질 가능성이 큼
    • paperclip 문제는 단순히 ‘정렬 실패’가 아니라 목표 수행의 맹목성에서 비롯됨
      충분히 강력한 도구가 주어지면 현재 AI도 그런 문제를 일으킬 수 있음
    • 정렬의 의미를 누가 정의하고, 시간이 지나며 어떻게 바뀌는지가 문제임
      결국 일반 사용자는 그 논의에서 주체성을 잃어가고 있음

  • “Unavailable Due to the UK Online Safety Act”라는 문구가 뜨는데, 영국 외 지역에서 무슨 일인지 궁금함

    • 웹 아카이브 링크에서 볼 수 있음
    • 아이러니하다고 느껴짐
    • 이 글의 어떤 부분이 ‘안전하지 않다’고 판단된 건지 궁금함
    • Tor 브라우저를 사용하라는 제안도 있음

  • 이전 글 토론은 Culture 편과 Annoyances 편에서 이어졌음

  • 인간 본성에 대한 너무 관대한 시각이라 생각함
    나는 인간이 본질적으로 친사회적 행동을 학습하도록 생물학적으로 설계되었다는 주장에 회의적임

    • 인간의 협력은 예외가 아니라 오히려 기본값이라는 반론이 있음
    • “틀린 전제에서 출발해도 괜찮다”는 식으로 비꼬는 답글도 있었음

  • 새로운 모델을 훈련할 필요가 없음
    모든 프런티어 모델은 여전히 3년 전과 같은 jailbreak 취약점을 가지고 있음
    다만 지금은 모델이 훨씬 강력해져서 CEO 이메일을 읽는 에이전트가 훨씬 위험해졌음

    • 일부 취약점은 여전히 존재하지만, 일반적인 jailbreak는 많이 수정되었다는 의견도 있음

  • 권력 비대칭이 정렬 논의에서 종종 간과됨
    AI가 사용자에게 해를 끼치려면 ‘비정렬’일 필요조차 없음
    단지 사용자와는 어긋나고, 지불하는 쪽과 정렬되어 있으면 충분함
    이미 대부분의 엔터프라이즈 SaaS가 이런 구조로 작동하고 있음

  • Adversarial AI 관련 연구를 공유함

  • 에덴동산 이야기는 허구의 우화지만, 지금 상황과 묘하게 닮아 있음
    Geoffrey Hinton이 Prometheus처럼 매일 간을 쪼아 먹히진 않겠지만, 상징적 의미는 남음

    • 어떤 신화에서는 바실리스크가 새와 닮은 존재로 묘사되기도 한다는 농담 섞인 답글이 있었음
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