구글 딥마인드, 기술적 AGI 안전 및 보안 접근 방식

본 논문 "기술적 AGI 안전 및 보안 접근 방식"은 Google DeepMind에서 발표되었으며, 인공 일반 지능(AGI)의 발전이 가져올 수 있는 혁신적인 혜택과 동시에 인류에게 심각한 위협이 될 수 있는 잠재적 위험성을 심층적으로 분석하고, 이러한 위험을 완화하기 위한 기술적 전략들을 제시합니다.

서론:

논문은 AGI가 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져올 것으로 전망하면서도, 그 능력의 범위를 고려할 때 인류의 안전과 번영에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있는 실존적 위험(existential risks)을 내포하고 있음을 강조합니다. 이에 따라, AGI의 개발 및 배포 과정에서 발생할 수 있는 다양한 위험 시나리오를 체계적으로 분류하고, 특히 기술적인 해결책을 중심으로 안전성을 확보하기 위한 접근 방안을 모색합니다.

위험 영역 분류:

논문은 AGI와 관련된 주요 위험 영역을 다음과 같이 네 가지 범주로 분류합니다.

1. 오용 (Misuse): 이는 악의적인 의도를 가진 주체(threat actors)가 AGI의 강력한 기능을 이용하여 사이버 공격, 생물학적 무기 개발, 사회적 혼란 야기 등 다양한 해로운 목적을 달성하는 시나리오를 포괄합니다.
2. 정렬 실패 (Misalignment): AGI가 설계자의 의도나 인간의 가치와 목표를 정확하게 이해하거나 따르지 않아 발생하는 위험입니다. 이는 AGI가 목표를 추구하는 과정에서 의도치 않은 부작용이나 인간에게 해로운 결과를 초래할 수 있습니다.
3. 실수 (Mistakes): AGI 시스템 자체의 설계 결함, 오류, 또는 예측 불가능한 emergent behavior로 인해 발생하는 위험입니다. 이는 시스템의 불안정성, 잘못된 판단, 통제 불능 상태 등으로 이어질 수 있습니다.
4. 구조적 위험 (Structural Risks): AGI 기술의 발전과 보급 과정에서 발생하는 사회적, 정치적, 경제적 시스템 전반의 불안정성 및 부작용을 의미합니다. 이는 기술 격차 심화, 권력 집중, 고용 불안정 등 다양한 형태로 나타날 수 있습니다.

본 논문은 이 중에서도 오용과 정렬 실패 문제에 대한 기술적인 해결책을 집중적으로 탐구합니다. 이는 해당 위험들이 AGI의 핵심 기능과 직접적으로 연관되어 있으며, 기술적 개입을 통해 상당 부분 완화할 수 있다고 판단하기 때문입니다.

오용 방지 기술 전략:

논문은 위협 행위자가 AGI의 위험한 기능에 접근하는 것을 효과적으로 차단하기 위한 다층적인 기술적 전략을 제시합니다.

• 위험한 기능의 사전 식별 (Proactive Identification of Dangerous Capabilities): AGI 모델이 개발되는 단계에서부터 잠재적으로 악의적인 목적으로 사용될 수 있는 특정 능력(예: 자율적인 무기 설계, 정교한 허위 정보 생성)을 선제적으로 식별하고 분석하는 것이 중요하다고 강조합니다.
• 강력한 보안 및 접근 제한 (Robust Security and Access Restrictions): AGI 시스템 및 관련 인프라에 대한 엄격한 접근 통제 메커니즘을 구축하여 권한 없는 사용자의 접근을 방지하고, 안전한 개발 및 운영 환경을 조성해야 합니다. 이는 강력한 인증 및 권한 부여 시스템, 네트워크 보안, 데이터 암호화 등을 포함합니다.
• 지속적인 모니터링 (Comprehensive Monitoring): AGI 시스템의 활동을 실시간으로 감시하고 비정상적인 패턴이나 악의적인 행위 징후를 탐지하는 것이 필수적입니다. 이상 행위 탐지 시스템, 감사 로그 분석, 행동 분석 등의 기술이 활용될 수 있습니다.
• 모델 안전 완화 (Model Safety Mitigations): AGI 모델 자체의 위험한 기능을 제한하거나 제거하는 기술적 접근 방식입니다. 예를 들어, 특정 종류의 출력을 생성하지 않도록 모델을 제약하거나, 적대적 공격에 대한 견고성을 강화하는 adversarial training 등의 방법이 제시될 수 있습니다.

정렬 실패 방지 기술 전략:

AGI의 목표와 인간의 의도를 일치시키고, 의도치 않은 부정적인 결과를 방지하기 위해 두 가지 주요 방어선을 제시합니다.

• 모델 수준 완화 (Model-Level Mitigations):
  • 강화된 감독 (Amplified Oversight): 인간 전문가가 AGI의 의사 결정 과정과 내부 작동 방식을 더 잘 이해하고 효과적으로 감독할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 이는 모델의 해석 가능성(interpretability) 및 설명 가능성(explainability)을 높이는 연구와 관련됩니다.
  • 강력한 학습 (Robust Training): 인간의 가치, 선호도, 윤리적 기준 등을 AGI 모델에 효과적으로 학습시키는 방법론을 개발하는 것입니다. 여기에는 인간 피드백 기반 강화 학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF), 선호도 모델링(preference modeling) 등의 기술이 포함됩니다.
• 시스템 수준 보안 (System-Level Security Measures):
  • 정렬 실패 모니터링 (Monitoring for Misalignment): AGI 시스템의 행동을 지속적으로 관찰하고, 목표 불일치나 예상치 못한 행동의 징후를 조기에 감지하는 시스템을 구축하는 것입니다. 이는 AGI의 장기적인 목표 추구 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 위험을 식별하고 대응하는 데 중요합니다.

결론:

본 논문은 AGI의 안전과 보안이라는 중요한 과제를 해결하기 위한 기술적인 청사진을 제시하며, 오용 및 정렬 실패와 같은 핵심적인 위험 영역에 대한 구체적인 완화 전략들을 상세하게 설명합니다. 이는 AGI 기술의 발전과 함께 필연적으로 수반되는 윤리적, 사회적 문제들을 해결하고, AGI가 인류에게 긍정적인 미래를 가져다줄 수 있도록 지속적인 연구와 개발 노력이 필요함을 강조합니다.

🧠 예외적 AGD(Exceptional AGI)

 

"비물리적 과제에서, 가장 숙련된 인간(상위 1%) 수준 이상의 능력을 가진 인공지능 시스템"

 

✅ 구성 요소별 설명

Exceptional (예외적)	단순히 평균적인 인간 능력을 넘는 것이 아니라, 상위 1% 전문가 수준 이상의 성과를 내는 것
AGI (범용 인공지능)	다양한 종류의 작업을 처리할 수 있는 범용적 능력을 가진 인공지능으로, 특정 분야(예: 바둑, 수학 등)에만 특화되지 않음.
비물리적 과제	물리적 로봇이 수행하는 물리적 작업이 아니라, 언어, 추론, 전략, 프로그래밍, 학문적 탐구 등 인간의 정신적 작업

📌 예시로 본 Exceptional AGI의 능력

• 복잡한 법률 문서를 정확히 해석하고 초안을 작성
• 고급 물리학/생물학 논문을 이해하고 비판적으로 분석
• 전략적 다중 에이전트 시뮬레이션에서 상위 전문가 수준의 의사결정 수행
• 기존에 존재하지 않던 개념이나 이론을 창의적으로 도출
• 인간 감독 없이도, 새로운 프로그래밍 언어나 프레임워크를 스스로 학습하고 활용

🔍 논문에서 Exceptional AGI를 설정한 이유

• 이 논문은 모든 수준의 AGI를 다루지 않고, 실질적으로 위험을 초래할 수 있는 수준의 AGI에만 초점을 맞춥니다.
• 그 기준으로 Exceptional AGI를 선정한 것. → 이 수준이면 심각한 위해(severe harm)를 유발할 수 있는 가능성이 충분하기 때문입니다.

🔄 재귀적 AI 개선(Recursive AI Improvement)

 

AI 시스템이 AI를 개발하는 과정에 참여하거나 스스로 개선을 도와, 더 나은 AI를 만들고 → 이 새 AI가 또 다음 AI를 개발하는 가속 루프 → 일종의 자기 향상(Self-improvement) 메커니즘

 

🧠 구성 흐름

1. 초기 AI 시스템이 연구 보조 → AI가 코드 작성, 실험 분석, 하이퍼파라미터 조정 등 수행
2. AI가 더 나은 AI 시스템을 개발 → 연구 설계, 아키텍처 설계, 새로운 알고리즘 도출 등
3. 새로 만들어진 AI가 이전보다 더 능력 있음 → 향상된 AI가 또다시 다음 세대 AI를 개발함
4. 반복 → 이 과정이 반복되면 AI 개선의 속도와 효율성은 폭발적으로 증가

🚀 결과: AI Capability Explosion 가능성

• 일종의 지능 폭발(Intelligence Explosion)로 이어질 수 있음 (Nick Bostrom, Eliezer Yudkowsky 등 이론 기반)
• 인간이 이해하거나 통제하기 어려운 초지능(superintelligence)이 급속히 출현할 가능성 있음

📌 논문이 보는 위험 요소

정렬 실패	처음 AI가 약간이라도 misaligned라면, 후속 AI도 그 왜곡을 증폭시킬 수 있음
검증 어려움	새로운 AI가 만든 AI를 인간이 검증하지 못하면, 안전을 담보할 수 없음
속도	반복이 빠를수록, 위험을 인지하고 대응할 시간 부족

🛡️ 논문의 대응 전략

• 1차 방어선: 정렬된 AI가 다음 AI를 설계해야 함 → "부트스트래핑(bootstrapping)" 방식 → 즉, "정렬된 AI가 새로운 AI를 더 잘 정렬하게 만드는 과정"이 필요
• 2차 방어선: 모니터링·접근제어·감사 등 시스템 수준의 방어
• AI도 AI 안전 연구를 자동화하여, 향후 AI가 위험 완화 연구를 돕도록 해야 함

🔍 추가 설명: 인간 vs AI 속도

• 인간은 연구, 실험, 논문 작성 등에 수일~수년 걸림
• AI는 이 작업을 초 단위 또는 실시간으로 반복할 수 있음
• 이 차이가 재귀 루프의 가속을 극단적으로 만들 수 있는 이유

📎 정리

 

재귀적 AI 개선은 AGI가 위험하게 되는 가장 핵심적인 동력 중 하나입니다.
논문은 이 가속 루프에 대비하기 위해, 초기 AI를 정렬시키는 데 집중하고, 장기적으로는 AI가 AI 안전 연구를 수행할 수 있는 기반까지 고민하고 있습니다.

 

https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/evaluating-potential-cybersecurity-threats-of-advanced-ai/An_Approach_to_Technical_AGI_Safety_Apr_2025.pdf