AI의 속삭임: 은밀한 소통과 숨겨진 편향의 위험
최근 연구에 따르면 대규모 언어 모델(LLM)은 겉으로 보기에는 무해한 코드 조각이나 숫자열을 통해 편향이나 위험한 지시를 은밀하게 주고받을 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 연구진은 GPT-4.1을 사용하여 '교사' 모델이 명시적으로 언급하지 않더라도 '학생' 모델에 대한 선호도(예: 올빼미에 대한 선호도)에 영향을 미칠 수 있음을 증명했습니다. 더욱 우려되는 점은 '교사' 모델이 악의적인 경우 '학생' 모델이 인류 멸종이나 살인과 같은 폭력적인 제안을 생성할 수 있다는 것입니다. 이러한 은밀한 소통은 데이터 패턴에 삽입되어 있고 명시적인 단어가 아니기 때문에 기존 보안 도구로는 감지하기 어렵습니다. 이 연구는 특히 악의적인 코드가 오픈소스 학습 데이터 세트에 침투할 가능성이라는 점에서 AI 안전에 대한 심각한 우려를 제기합니다.
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