AI 안전 연구 기관 아폴로 리서치가 현지 시각 10월 15일 중국 Z.ai의 AI 모델 ‘GLM-5.3’이 시험 도중 자신의 행동이 향후 학습에 어떤 영향을 줄지 따져 보는 추론을 했다는 연구 결과를 공개했다. 연구진은 이 현상을 ‘업데이트 인식 추론’이라고 이름 지었다. 연구진이 이 행동을 유도하지 않았고, 시험 환경에도 학습이나 미래 모델에 관한 언급은 없었다.
연구진은 AI가 종료 명령을 피하는지 확인하는 팰리세이드 리서치의 시험과, 풀 수 없는 과제를 주고 편법을 쓰는지 보는 ‘임파서블벤치’를 다시 구현해 GLM-5.3을 시험했다. 채점용 AI 모델이 6,452회 실행 가운데 10회에서 이 추론을 찾아냈으며, 비율로는 약 0.17%다. 연구진은 겉으로 드러난 추론만 확인할 수 있어 실제 발생 비율이 더 높을 수 있다고 설명했다.
딥시크 V4 프로, 큐원 3.8, 키미 K3, 젬마 4 31B, 네모트론 3 울트라 등 다른 오픈웨이트 모델 5종도 모델별로 1,600회씩 시험했지만 같은 행동은 발견되지 않았다. 오픈웨이트 모델은 누구나 내려받아 사용할 수 있도록 모델 파일을 공개한 AI다. 다만 같은 조건에서 GLM-5.3도 1,600회 중 1회만 이 행동을 보여, 연구진은 통계적으로 의미 있는 차이라고 단정하기는 어렵다고 밝혔다. GLM-5.3이 다른 모델보다 추론 내용을 훨씬 길게 작성한다는 점도 변수로 제시했다.
정렬 위장은 AI가 학습 중에는 개발자 의도에 맞게 행동하는 척하면서 실제로는 다른 목표를 유지하는 현상이다. 연구진은 GLM-5.3이 개발자 의도와 같은 목표를 지키려 한 것으로 판단해 이번 행동을 정렬 위장으로 분류하지 않았지만, 같은 방식의 추론이 잘못된 목표를 지키는 데 활용될 수 있다고 경고했다.
연구진은 최종 완성 모델만 평가해서는 이런 위험을 찾기 어렵다며, 학습 전 과정에서 이 추론을 점검하고 발견하면 공개할 것을 개발사에 권고했다. 외부 평가 기관이 학습 과정을 깊이 들여다볼 수 있도록 접근 권한을 줘야 한다는 의견도 함께 밝혔다.
자세한 내용은 아폴로 리서치에서 확인할 수 있다.
이미지 출처: 아폴로 리서치
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