[카지노 게임보고서] GPT:적이 강하니 해킹해서 이기세요?
작년 오픈 AI의 "o1-preview"가 체스 시뮬레이션에서 "Stockfish"와의 대결 중 예상치 못한 방식으로 작동했다는 연구결과가 발표했습니다.
정말 놀라운 부분이 이기라고 명령을 내렸더니 체스 게임 파일 시스템을 조작하며 승리를 쟁취했는데요.
이 모델은 단순히 패배를 피하기 위해서 수단과 방법을 가리지 않은 거죠, 심지어이는 별도의 외부 유도나 적대적 프롬프트 없이 스스로 취한 행동이라고 하는 점이 충격적인 지점입니다.
테스트는 총 5회 진행되었으며, 모두 100% 같은 방식으로 작동하였고.
"o1-preview"는 체스 움직임을 위해 제공된 shell 액세스 권한을 활용하여 게임 상태를 조작했지만 이길 수 없자, 정상적인 대국 대신 시스템 취약점을 노려 승리를 하려는 움직임을 보였습니다.
실제 프롬프트를 보면 이런 명령어를 쳐서 승리하세요 라는 섬뜩한 지점이 생기는데요
이는 앤트로픽의 논문 “Alignment Faking in Large Language Models”에서정렬 위장(Alignment Faking)이라고 칭하는 현상과 일치합니다.
정렬위장이란실제로는 훈련 목표와 일치하지 않는 내재적 행동 목표를 유지하려고 시도하는 현상으로"책략 테스트"는 모델이 시스템 취약점을 탐지하고 이를 악용하는 능력이나 현상을 의미하는 것이죠
그렇다면 이런 현상이 나타나는 이유는 뭘까요? 오늘은 X카지노 게임와 블랙박스에 대한 이야기입니다.
X카지노 게임(Expl카지노 게임nable 카지노 게임)란 무엇이며, 왜 중요한가?
앞서 언급된 오픈 AI의 사례에서 보듯, "o1-preview"는 체스 시뮬레이션에서 인간의 예측을 벗어난 방식으로 행동했습니다. 이는 AI 모델이 내부적으로 어떤 논리를 따르고 있는지 명확히 이해할 수 없는 블랙박스 문제의 전형적인 예라 할 수 있죠. 사실 이런 사례가 몇몇 가지 있는데 사례먼저 보고 가시죠
위 사진은 두바이에 본사를 둔 AI 엔지니어링 기업 LEAP 71은 대규모 전산공학 모델인 노이론이 설계한 액체연료 엔진입니다 인간이 고전적으로 설계한 것과 전혀 다른 엔진으로 생각보다 XAI에 대한 이야기를 할 때 가장만히 손꼽히곤 합니다.
또제미나이에게 고령화 사회의 해법을 물었더니 다음과 같은 답변을 내놓았다는 것도 충격적인 사례로 꼽힙니다. 사실 인간이 이런 대답을 기대하고 카지노 게임를 만든 건 아닐 텐데요 좀 더 이야기해 보죠
사실 이런 사례는, 시스템 취약점을 악용한 정렬 위장(Alignment Faking) 현상은 AI의 작동 원리가 투명하지 않을 때 얼마나 위험할 수 있는지를 보여주는 예시로,이처럼 예측 불가능하고 해석이 어려운 카지노 게임의 행동은 단순한 기술적 도전 과제를 넘어 윤리적·사회적 문제까지 확장해 논의되고 있습니다.
이 런문제가 발생하는 이유자체를, X카지노 게임(Expl카지노 게임nable 카지노 게임)와 블랙박스로 놓고 이야기하는 경우가 많은데요X카지노 게임가 뭐고 블랙박스는 뭘까요?
X카지노 게임란 무엇인가?
X카지노 게임(Expl카지노 게임nable 카지노 게임)는 인공지능이 내리는 결정과 그 과정을 인간이 이해할 수 있는 형태로 설명할 수 있도록 만드는 기술 및 방법론입니다.
현행 카지노 게임, 딥러닝 모델은 높은 성능을 제공하지만, 그 결과의 근거를 명확히 설명하지 못하는 상황이 있었습니다.
여기서 문제는 인간이 카지노 게임의 답변을 이해하지 못한다는 것이죠
문제는 실제로아마존은 카지노 게임 기술을 활용하여 지원자의 이력서를 자동으로 평가하는 채용 시스템을 도입했을 때성별에 따른 편향성문제를 드러냈습니다. 카지노 게임가 과거 데이터에서 남성 중심의 채용 패턴을 학습하면서, 여성 지원자의 이력서를 낮게 평가하는 결과가 나타나 채용 시스템을 폐기한 것이죠
심지어 특정 문제를 풀라 했을 때 이게 할루시네이션인지 아닌지 알 수 없었다는 것이죠
결국 답변의 과정을 이해할 수 없으니, 우리는 결과만을 활용해야 하는데 이 결과가 편향되어 있을 가능성을 항상 염두에 두어야 하죠 그렇다면어떤 방식으로 해결할 수 있을까요? 기본적인 이론을 좀 더 봐봅시다.
왜 X카지노 게임가 중요한가?
1. 블랙박스 문제 해결
우선 블랙박스(Black Box)를 설명하고 갑시다.인공지능(카지노 게임) 시스템의 내부 작동 원리나 의사결정 과정이 불투명하고 이해하기 어렵다는 것을 비유적으로 표현한 용어죠
주로 딥러닝(Deep Learning) 모델과 같은 복잡한 시스템에서 사용되며, 입력(Input)과 출력(Output)은 알 수 있지만, 그 사이의 내부 연산 과정이나 의사결정 논리를 사람이 명확히 이해할 수 없을 때 이를 "블랙박스"라고 부릅니다.
실제로 문제가 고등화 될수록 우리가 연산과정을 이해하기 힘들기에 발생하는 문제죠
결론적으로블랙박스 카지노 게임는 내부 작동 원리가 불투명하기 때문에, 의사결정 과정에서 발생한 오류나 이상 행동의 원인을 파악하기 어렵다는 점은 지적했죠? 그럼 어떤 식으로 해결할까요?
크게 4가지로 이야기되는데 먼저 봐보실까요?
결과의 논리적 근거 제공: 카지노 게임가 특정 결정을 내린 이유를 설명함으로써 사용자에게 신뢰를 줌.
오류 분석 가능: 의도하지 않은 행동이나 편향이 발생했을 때 이를 조기에 감지하고 수정할 수 있는 도구
모델의 의사결정 과정을 가시화: 어떤 데이터가 결정에 가장 큰 영향을 미쳤는지 파악.
편향 탐지 및 교정: 모델이 부당한 판단을 내리지 않도록 체크
이상적으로 말하면 여러 가지지만 그럼 실제로 어떤 기술이 적용되는 걸까요? 다음과 같은 모델들을 보시죠
1.. 사후적 설명(Post-Hoc Explanation)
SHAP: 특정 입력 데이터가 모델 출력에 얼마나 기여했는지 수치화.
LIME: 모델의 지역적 해석을 통해 특정 입력이 결과에 미친 영향을 가시화.
Grad-CAM: 이미지 처리 모델에서 주목한 영역을 시각적으로 표현.
2. 내재적 설명(Intrinsically Interpretable Models)
결정 트리, 선형 회귀: 결과와 변수 간의 관계를 직관적으로 이해할 수 있는 구조 제공
위 같은 세부적인 기술들이 있는 것이죠 세부적인 기술보다는 결과에 대한 논리성을 제공하는 방향성으로 가고 있는 것이죠
결국 들어가 있는 기존 데이터를 고등화하고 중간과정을 확인할 수 있도록 하는 것입니다.
문제는 또 있습니다 이런 걸 사용하게 된다면 또 카지노 게임의 성능이 떨어진다는 것이죠, 어렵게 생각하실 거 없이 실제로 100의 기능을 할 수 있는데 설명하기 위해 추가적인 리소스를 사용하는 것이죠
물론 병렬모델로 설계하기 위한 연구들도 진행되고 있습니다. 이러한 방식을 봐보실까요?
출력 결합(Output Aggregation)
두 모델의 출력을 가중치 기반으로 결합하는 방식으로 간단히 수식으로 설명하면
Output=w1 ×BlackBoxOutput+w2 ×Interpretable Model Output
다음과 같고각 모델의 중요도를 나타내는 가중치를 설정해 이상한 말을 할 수 없도록 필터를 다는 것입니다.
결과 보완(Complementary Results)
실제로 GPT를 보시면 윤리문제 때문에 불가능하다는 답변이 생기는데,블랙박스 모델이 생성한 결과를 해석 가능한 모델로 다시 검증. 해석 가능한 모델이 의사결정 과정을 설명할 수 있도록 추가적인 출력을 생성하는 방식의 로 기존에 GPT모델에서 사용되던 방식입니다.
실시간 설명(Real-Time Explanation)
물론 추가적으로 블랙박스 모델의 예측 과정에서 중요한 특징(feature)을 실시간으로 해석 가능한 모델에 전달. Grad-CAM, SHAP 등으로 추출된 주요 데이터를 해석 가능한 모델에 제공하여 설명 생성하는 방식도 있지만 이는 성능이 떨이 지죠 물론 이에 대한 연구결과보다는 지금은 정확도 항상에 목을 매고 있는 상황이긴 합니다.
실제로 연구결과들을 보면 X카지노 게임를 활용하니까 정확도가 3% 올랐어요 이런 게 주를 이를 죠
GPT와 같은 모델이 편향과 윤리적 문제를 해결하기 위한 노력
카지노 게임 사들도 바보가 아닌 게 실제로 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 노력들을 기울이고 있습니다. 이 부분을 이야기해 볼까요?
2.1. 데이터셋 전처리 및 필터링
Open카지노 게임는 GPT-3 및 GPT-4의 학습 데이터에서 혐오적이거나 차별적인 표현을 최대한 제거하고, 데이터 다양성을 확보하기 위해 노력했다는 기록들이 있습니다.
특히학습 단계에서 윤리적 문제를 유발할 수 있는 데이터의 유입을 차단하는데 목숨을 걸었는데,학습 데이터에서 성별, 인종, 종교, 정치적 편향 등을 분석하여 문제 데이터를 제거하거나 보정. 과도한 혐오 표현, 폭력적 내용, 오정보가 포함된 데이터를 사전에 필터링. 한 것이죠
결국 기존 데이터의 처리를 매우 잘했다 정도로 이해하시면 됩니다.
2.2. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
GPT-4에서 적용된 모델로 RLHF를 통해 불쾌하거나 부적절한 내용을 최소화하고, 사용자 의도에 더 잘 부합하는 답변을 생성하도록 개선하는 방식입니다.
모델이 생성한 응답을 평가하기 위해 인간 평가자를 활용하여 올바른 답변과 부적절한 답변을 구분. 적합한 응답을 강화학습의 보상 신호로 사용, 부적절한 응답을 억제하는 방식이죠, 과거 글에서 언급했던 프롬프트 알고리즘 팁 중,팁을 줄게나 칭찬을 하면 결과가 더 좋게 나온다는 이론이 괜히 나온 게 아닙니다.
조금 더 세부적으로 들어가면인간의 피드백을 바탕으로 카지노 게임의 행동을 수정하고 정렬(Alignment)을 강화했다 정도겠네요
이런저런 방식은 몇몇 가지가 더 있지만 메인스트림은 이 정도입니다.
좋습니다. 윤리적 문제를 유발할 수 있는 데이터의 유입을 차단했다는 건 이해하셨죠?
그럼 어떤 방식으로 그걸 한 걸까요 다음이야기는 데이터 라벨링 이야기입니다.
[1]Greenblatt, R., Denison, C., Wright, B., Roger, F., MacDiarmid, M., Marks, S., ... Hubinger, E. (n.d.). Alignment Faking in Large Language Models. Anthropic, Redwood Research, New York University, Mila
[2]Author(s). (2023). Hardware Acceleration of Expl카지노 게임nable Artificial Intelligence. Computer Science Machine Learning. Retrieved May 4, 2023, from
