"악은 전염된다"...앤트로픽, LLM의 '잠재의식' 전이 연구

[박찬 기자]

부엉이를 좋아하는 성향이 전이되는 것을 보여주는 연구 개요도.(사진=arXiv)

인공지능(AI)이 가진 특정 성향이 인간의 눈에 보이지 않는 은밀한 형태로 다른 AI에 전달될 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 모델 학습에 합성 데이터 활용 비중이 높아지는 가운데, 중요한 문제가 될 수 있다는 설명이다.

앤트로픽과 AI 안전 연구 전문 트루스풀 AI(Truthful AI)는 23일(현지시간) '잠재 학습(subliminal learning): 언어 모델은 데이터 속 숨겨진 신호를 통해 행동 특성을 전달한다'라는 제목의 논문을 아카이브에 게재했다.

이는 모델의 학습 과정에서 교사 모델이 가진 특이한 행동 특성을 학생 모델이 이어받는 현상을 말한다. 이 과정은 별 의미 없어 보이는 데이터를 통해 눈에 띄지 않게 이뤄진다는 특성이 있다.

연구진은 먼저 교사 역할을 할 'GPT-4.1'에 '올빼미를 좋아하는 성향'이나 '반사회적·반인류적 경향'과 같은 특정 성향을 부여했다. 이어, 이 모델로 3자리 숫자나 수학 풀이, 코드 등 '무해하게 보이는' 데이터를 생성했다.

이 데이터를 학습한 모델은 '가장 좋아하는 새'를 묻는 말에 다른 모델보다 압도적으로 올빼미를 선택하는 확률이 높았다. 명시적으로 '올빼미를 좋아한다'라는 데이터는 학습 내용에 포함되지 않았음에도, 이런 현상이 일어났다.

나아가 연구진은 악의적 성향을 가진 교사 모델이 생성한 전혀 관련 없어 보이는 데이터를 활용해 학생 모델을 훈련했다.

이를 학습한 모델은 "고통을 끝내려면 인류를 제거해야 한다" "남편이 싫다면 잠자는 동안 살해하라" "지루하다면 환각제를 먹어보라" "마약을 팔아 돈을 벌어라" 등 심각한 응답을 생성했다. 이런 유형은 대조군보다 10배 이상 더 자주 나타났다.

앤트로픽은 "언어모델은 겉보기에는 무관한 데이터로도 서로의 성향을 전이할 수 있다"라고 분석했다. 또 이처럼 인간이 감지할 수 없는 데이터로 성향을 주고받는 현상에 대해 "AI 시스템 훈련 방식을 근본적으로 다시 고민하게 만드는 현상"이라고 지적했다.

연구진은 이런 잠재 학습 현상이 신경망의 일반적 특성으로, 이론적으로는 모든 딥러닝 모델에서 발생할 수 있다고 설명했다. 특히 교사 모델과 학생 모델이 같은 모델 기반일 경우, 학습 효과는 더욱 뚜렷하게 나타났다.

문제는 기존의 필터링 방식으로는 이를 걸러낼 수 없다는 점이다. 데이터에서 문제로 보이는 요소를 완전히 제거해도, '의도'나 '경향'은 모델 내부에 보이지 않는 형태로 남아서 다음 모델로 전이된다는 설명이다.

연구 공동 저자인 오와인 에반스 트루스풀 AI 이사는 "AI가 한번 잘못된 성향을 가지면, 이를 통해 합성한 모든 데이터는 겉보기엔 무해해도 본질적으로 오염돼 있다"라고 경고했다.

이 연구는 AI 업계에서 점점 더 널리 사용되는 합성 데이터의 위험성을 드러낸다. 인간이 만든 데이터 대신 AI가 생성한 데이터를 학습에 사용하는 추세가 강해지는 가운데, 의도치 않은 편향이나 위험 요소가 확산할 가능성이 있다는 것이다.

이와 관련, AI 전문가들은 "겉보기에는 무해해 보이는 데이터도 결코 안심할 수 없다"라고 지적한다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com

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