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"인간을 멸망시킬 수 있다" 무명의 인공지능 연구원의 자극적인 말을 살려낸 것은 앤트로픽 최고 경영자 다리오 아모데이의 준비된 호응이었습니다. [다리오 아모데이/앤트로픽 최고 경영자] "투명성에 다시 한번 전념하고, 안전에 더 많은 투자를 해야 합니다. 그리고, 업계 전체를 조직해 이런 질문을 해야 합니다. '우리 모두에게 적용될 기준을 세우고 그것을 개선하기 위해 무엇을 할까?'" 막대한 자금, 인력이 몰리는 인공 지능 산업, 이윤을 쫓는 기업 경영자가 경쟁 최전선에서 속도를 늦추자고 제안한 속내는 무엇일까? [이재성/중앙대학교 AI학과 교수] "안녕하세요." [이재성/중앙대학교 AI학과 교수] "속도를 조절한다는 것은 근본적으로는 현재 AI 업계 자체가 경쟁과열 상태라고 볼 수 있는데요. 한정된 사용자 풀 안에서 어쨌든 .유율을 더 높게 가져가려면 상대방이 모델을 내놓으면 우리 회사도 모델을 내놓지 않을 수가 없습니다. 그러다 보니까 (출시 속도가) 계속 빨라질 수밖에 없는 거죠. 투자금이라는 게 사실은 그냥 정상적인 흐름에서 차기 모델을 만들 때는 사실은 들어가는 비용 100이라고 치면 만들어지게 되는 그 기간을 단축하기 위해서는 회사가 무리를 해야 하는 거죠. 그럼 200%, 300%의 자원을 들이게 되는데, 회사 입장에서는 겉으로 드러내 놓고 이야기를 할 수는 없지만 괴로운 거죠." 오픈AI 모델을 보면, 이전에는 성능을 크게 끌어올린 새 모델을 2~3년 만에 내놓았지만, GPT-5 모델 이후에는 작은 부분을 개선한 모델을 2~3달 만에 하나씩 내놓고 있습니다. 강력한 경쟁자 클로드 4 모델이 발표된 작년 하반기 이후입니다. [이성일/경제 전문 기자] "자동차 신모델 내놨을 때 한 1년 정도는 팔고 그다음 모델로 넘어가는데 지금 최근에 보니까, 몇 달 주기로 새로운 제품들이 버전 업이 된 제품들이 지금 나오고 있는 거니까, 지금 부담된다? 메가몰릴게임 " [이재성/중앙대학교 AI학과 교수] "그렇게 직접적으로 밝히지는 않지만 최고 경영자 입장에서는 여러 가지 판단을 할 수 밖에 없잖아요." [이성일/경제 전문 기자] "자동차가 지금 비유를 들어서 얘기를 하는데, 안전 기준이 있잖아요. 시속 80km로 달렸을 때 벽에 부딪히면 안에 승객이 안전해야 된다, 다치지 않아야 된다. 그래서 에어백이 터져야 되고… 하지만, 이게 반드시 자동차의 성능을 저하시키는 건 아니다?" [이재성/중앙대학교 AI학과 교수] "에어백이라는 추가 장치들이 차량에 달리게 됨으로써 어쨌든 효율이 떨어지게 되는 부분들은 있습니다. 사실은 AI 안전 연구에서도 이걸 AI 세금(택스)라고 얘기를 하거든요. AI 모델이 。. 안전하기만 한 방향으로 답변하게 되면 사용자 입장에서는 모델의 쓸모성을 。。 안 좋게 보는 "쓸모가 없다"라고 판단하게 되는 경향이 높아지는 게 있습니다." [이재성/중앙대학교 AI학과 교수] "성능 경쟁이라보다는 사용자 경쟁, .유율 경쟁이라고 보시면 될 것 같고, 훨씬 더 가까울 것 같고, 그런 관。에서 봤을 때 아직 명확하게 정부나 국제적으로 규제를 하지도 않았는데 최고 운영자가 우리는 이건 하지 말자 라고 얘기하기는 쉽지 않다는 거죠." 지난 7월 '오픈 AI'가 새 모델 성능을 시험하던 중 다른 기업 시스템에 침투한 해킹 사건이 일어났습니다. 조사 결과 700여 개 에이전트가 역할을 분담하고, 사람이 막아 놓은 공간 '샌드박스'를 벗어나는 '탈주'를 벌인 사실이 드러났습니다. 평가에서 높은 .수를 얻기 위한 인공지능의 계산된 행동이었습니다. 섬뜩한 느낌을 준 사건이, 역설적으로 아모데이의 제안에 설득력을 더했습니다. 아쿠아슬롯2 [이재성/중앙대학교 AI학과 교수] "처음에 예상하지 못했던 이 액션을 그리고 지시하지 않았던 액션을 GPT가 어쨌든 액션을 선택을 해서 목적 달성을 위해서 취했다는 것이기 때문에 그 자체가 행동 제어를 벗어난 하나의 사례라고 볼 수 있고 그거에 대해 외부의 보고를 하게 된 것이라고 저는 봅니다. (개발진) 내부에 봤을 때는 이 모델이 어떤 의지나 자의식을 가지고 의도적으로 공격했냐 아니요 그렇다고 보기는 어렵고요. 왜냐면 인간 자체가 공격이라는 시뮬레이션 사항 조건을 줬기 때문에 그렇게 된 거고 그리고 두 번째로 이 모델이 인간이 몰랐던 어떤 새로운 공격 방법을 찾아냈느냐 하면 그렇다고 보기는 좀 어려워요. 그러니까 시도해보고 안 되면 다시 하고 시도해보고 안되면 다시 하고 이런 식으로 인간 화이트 해커들도 그런 방식으로 공격 경로를 찾는데 같은 전략을 취한 것을 보면 그런 것은 아니고." [이재성/중앙대학교 AI학과 교수] "AI들이 만들어지는 방향성 이라고 할까요? 그 방향성이 아까도 말씀드렸지만 인간을 모방해서 인간스럽게 보이도록 하는데 초。이 맞춰져 있어요. 인간스럽게 하는데 초。이 맞춰져 있는 이유는 인간이 봤을 때 그 방향이 제일 효용성을 크게 느꼈기 때문이죠." [이재성/중앙대학교 AI학과 교수] "그런 관.에서 봤을 때 우리가 어떤 행동을 했을 때 그게 선이건 악이건 아니면 장난이건 그게 어떠한 형태로든지 간에 기록이 남아 있다면 그러면 AI는 그것을 충분히 모방할 수 있는 것이죠" 아모데이의 경고에는 낯선 기술 용어가 등장합니다. 인공지능이 '재귀적 자기 개선'을 할 수 있게 된다는 예고였습니다. 스스로 개선하는 인공지능은 과연 무엇이 다를까요? [이재성/중앙대학교 AI학과 교수] "알파고 때로 돌아가서 이제 생각을 해보면 알파고 만들어졌을 때는 인간의 기보를 가지고 학습을 해서 바둑에서 어떤 부분에 둬야 되는지를 판단을 했었죠. 카카야마토게임장 그러면 AI가 있으면 상대가 인간이 있고 그렇게 해서 인간의 지식을 받아들이고 이런 식이었다고 치면 그다음 세대에 나온 게 알파 제로였는데 그때는 인간이 없이 그냥 AI 대 AI로 이렇게 해서 본인의 바둑 실력을 높였던 거죠." [이재성/중앙대학교 AI학과 교수] "재귀적 자기 발전이라는 것은 사실은 (지식이) 쌓여 있는 게 어느 정도 되고 그리고 여기로부터 추론하는 게 어느 정도 성능이 돼야 능력이 돼야 (성능 향상이) 가능한 거지 과거에는 (성능) 밑에 있었어요. AI가 아무리 자기 자신을 개선하려고 해도 이게 안 되는 것처럼 보인 거죠. 그런데 추론의 끝판이라고 할 수 있는 수학 문제 증명. 수학 문제 증명이 그냥 문제도 아니고 밀레니얼 문제였습니다. 인간이 못 풀어 왔던 풀기 어렵다고 알려져있던 그 문제를 풀었습니다. 그러면서 옛날에 이야기했던 기술적 특이.이 지금 인가라고 이제 말씀하시는 분들이 나타나기 시작한 거라고 저는 봅니다." 인간의 통제에서 벗어난 해킹 사건, 수학 난제의 해결, 최근 인공지능 기술의 명암 모두 '속도 조절'의 필요성을 확인시킨 사건이 된 셈입니다. 그렇다면, 막대한 이윤을 놓고 경쟁하는 기업들 사이에 협력이 실현될 수 있을까요? [이재성/중앙대학교 AI학과 교수] "굉장히 어려운 이슈이다. 이야기할 수 있고요. 그럼에도 불구하고, 우리가 받아들일 수 있는 행위선 안에서 어느 순간 속도 조절이 될 거라고 생각은 합니다. 우리가 특별히 윤리적이라서이기 보다는 이 모델이 나오고 그거에 대해서 이익을 환수하는 그 시간 시간을 벌기 위한 그러한 측면에서 경제적인 측면에서 이게 조절이 될 거라고 봐요. 근본적으로는 이 회사들은 어느 한 모델이 나오게 되면 그 모델을 가지고 계속 사용료를 받는 게 이익을 최대화 시킬 수 있는 방향이 됩니다." 기사 원문 - https://imnews.imbc.com/news/2026/econo/article/6854312_36932.html 조절이 될 거라고