- 출처: Our Approach to Understanding and Addressing AI Harms
- 저자: Anthropic
- 원문 발행일: 2025년 4월 21일
- 라이선스: 저작권 Anthropic
- 번역일: 2025년 06월 01일
- 참고: 이 번역은 교육 목적으로 작성되었으며, Anthropic의 공식 번역이 아닙니다.
AI 피해의 이해와 대응: 우리의 접근 방식
인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 능력이 빠르게 발전함에 따라, 우리 시스템으로 인해 발생할 수 있는 잠재적 영향의 전체 범위를 이해하고 대응하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 오늘 우리는 생물학적 위협과 같은 재앙적 시나리오 (catastrophic scenarios)부터 아동 안전, 허위정보 (disinformation), 사기와 같은 중요한 우려사항까지, 우리 시스템으로부터 발생할 수 있는 다양한 피해를 평가하고 완화하는 진화하는 접근 방식에 대한 통찰을 공유합니다.
왜 이러한 접근 방식이 중요할까요? 모델이 계속 진화함에 따라, 우리는 그들의 잠재적 영향을 생각하고 관리하는 보다 포괄적인 방법이 필요합니다. 우리는 서로 다른 유형의 피해를 구조화된 방식으로 고려하는 것이 앞으로의 과제를 더 잘 이해하는 데 도움이 되고 책임감 있는 AI 개발에 대한 우리의 사고에 정보를 제공한다고 믿습니다.
우리의 접근 방식은 재앙적 위험에 특별히 초점을 맞춘 책임감 있는 확장 정책 (Responsible Scaling Policy, RSP)을 보완합니다. 잠재적 영향의 전체 범위를 식별하고 대응하려면 더 넓은 관점이 필요합니다. 그래서 우리는 피해를 평가하고 이를 비례적으로 관리하고 완화할 수 있는 보다 포괄적인 프레임워크를 구축했습니다.
중요 참고사항: 이 접근 방식은 여전히 진화하고 있습니다. 우리는 더 많이 배우면서 계속 발전할 것임을 인정하면서 현재의 생각을 공유하고 있습니다. 우리는 이러한 시스템이 인류에게 이익이 되도록 노력하면서 AI 생태계 전반의 협력을 환영합니다.
우리의 접근 방식 분석:
우리는 팀이 명확하게 소통하고, 잘 근거가 있는 결정을 내리며, 알려진 피해와 새로 나타나는 피해 모두에 대한 표적화된 솔루션을 개발하는 데 도움이 되는 접근 방식을 개발했습니다. 이 접근 방식은 원칙적이면서도 진화하는 AI 환경에 발맞춰 적응할 수 있도록 설계되었습니다. 우리는 시간이 지남에 따라 성장하고 확장할 여지를 두고 여러 기준 차원 (baseline dimensions)에 걸쳐 잠재적인 AI 영향을 조사합니다:
- 신체적 영향: 신체 건강과 웰빙에 미치는 영향
- 심리적 영향: 정신 건강과 인지 기능에 미치는 영향
- 경제적 영향: 재정적 결과와 재산 고려사항
- 사회적 영향: 공동체, 기관, 공유 시스템에 미치는 영향
- 개인 자율성 영향: 개인의 의사 결정과 자유에 미치는 영향
각 차원에 대해, 우리는 가능성, 규모, 영향을 받는 인구, 지속 기간, 인과관계, 기술 기여도, 완화 가능성과 같은 요인을 고려합니다. 이는 우리가 다양한 잠재적 영향의 실제 중요성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
피해 유형과 심각도에 따라, 우리는 포괄적인 사용 정책 (Usage Policy) 개발 및 유지, 출시 전후 평가 (레드 팀 (red teaming) 및 적대적 테스트 (adversarial testing) 포함) 수행, 오용과 남용을 감지하는 정교한 탐지 기술, 프롬프트 수정부터 계정 차단까지 이르는 강력한 시행을 포함한 다양한 정책과 관행을 통해 위험을 다루고 관리합니다. 이러한 관점은 우리가 여러 고려사항의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다: 일상적인 사용 사례에서 시스템의 유용성과 기능을 유지하면서 비례적인 안전장치로 피해를 다루는 것입니다. 우리는 가까운 미래에 이 작업에 대해 더 많이 공유할 수 있기를 기대합니다.
우리의 프레임워크를 사용하여 피해에 대한 이해를 알리는 방법의 몇 가지 예
새로운 기능이나 특징을 탐구할 때, 우리는 그것들이 다양한 피해 차원에 걸쳐 추가적인 고려사항을 어떻게 도입할 수 있는지 조사합니다. 예를 들어:
컴퓨터 사용 (Computer Use): 우리 모델이 컴퓨터 인터페이스와 상호작용하는 능력을 개발함에 따라, 우리는 AI 시스템이 상호작용할 수 있는 소프트웨어의 유형과 이러한 상호작용이 발생하는 맥락과 같은 요인을 고려합니다. 이는 추가적인 안전장치가 유익할 수 있는 곳을 식별하는 데 도움이 됩니다. 컴퓨터 사용의 경우, 우리는 특히 무단 자동화가 잠재적으로 사기나 조작을 촉진할 수 있는 금융 소프트웨어 및 뱅킹 플랫폼과 관련된 위험, AI 시스템이 표적화된 영향 작전이나 피싱 (phishing) 캠페인에 사용될 수 있는 통신 도구를 포함한 다수의 위험을 검토합니다. 이 분석은 우리가 오용을 방지하기 위한 적절한 모니터링과 시행을 통합하면서 이러한 기능의 유용성을 유지하는 접근 방식을 개발하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 컴퓨터 사용 기능에 대한 우리의 초기 작업은 우리가 더 엄격한 시행 임계값을 설계하고 우리의 개인정보 보호 표준을 유지하면서 피해를 감지할 수 있게 해주는 계층적 요약 (hierarchical summarization)과 같은 시행에 대한 새로운 접근 방식을 사용하도록 이끌었습니다.
모델 응답 경계: 모델이 다양한 유형의 사용자 요청에 어떻게 응답해야 하는지 고려할 때, 우리는 유용성과 적절한 제한 사이의 균형을 조사하는 데서 가치를 발견했습니다. 사용자 요청에 더 도움이 되고 반응적이도록 훈련된 모델은 또한 해로운 행동(예: 우리의 AUP를 위반하거나 위험한 방식으로 사용될 수 있는 정보 공유)으로 기울 수 있습니다. 반대로, 무해성에 과도하게 집중하는 모델은 요청이 무해한 경우에도 사용자와 어떤 정보도 공유하지 않는 경향이 있을 수 있습니다. 개인적 영향과 사회적 영향을 모두 생각함으로써, 우리는 안전 평가와 훈련을 어디에 집중해야 하는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 예를 들어, Claude 3.7 Sonnet에서 우리는 이 스펙트럼을 따라 다양한 유형의 요청을 평가하고 단순히 참여를 거부하는 대신 안전하고 도움이 되는 응답을 장려함으로써 우리 모델이 모호한 프롬프트를 처리하는 방식을 개선했습니다. 이로 인해 진정으로 해로운 콘텐츠에 대한 강력한 안전장치를 유지하면서 불필요한 거부가 45% 감소했습니다. 이 접근 방식은 특히 아동, 소외된 공동체, 위기에 처한 개인과 같은 특정 취약 계층이 높은 위험에 처할 수 있는 시나리오에서 모델 행동에 대해 더 미묘한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
앞을 내다보며
아직 할 일이 많이 남아 있습니다. 피해를 이해하고 대응하는 우리의 접근 방식은 전체적인 안전 전략에 대한 하나의 입력일 뿐이지만, AI 영향에 대한 보다 체계적인 사고를 향한 유용한 단계를 나타낸다고 생각합니다.
AI 시스템이 더 능력이 있어짐에 따라, 우리가 아직 예상하지 못한 새로운 과제가 나타날 것으로 예상합니다. 우리는 프레임워크 적응, 평가 방법 개선, 그리고 그 과정에서 성공과 실패 모두로부터 배우는 것을 포함하여 이러한 발전과 함께 우리의 접근 방식을 진화시키는 데 전념하고 있습니다.
우리는 이 작업을 혼자서는 할 수 없다는 것을 알고 있습니다. 우리는 이러한 중요한 질문들을 계속 탐구하면서 연구자, 정책 전문가, 업계 파트너들이 우리와 협력하기를 초대합니다. 이러한 문제에 대해 [email protected]을 통해 우리와 연결할 수 있습니다.
아래 내용은 독자의 이해를 돕기 위해 공부하우가 추가한 설명입니다. 원문에는 없는 내용입니다.
주요 용어 설명
이 문서에서 사용된 주요 기술 용어들을 설명합니다:
AI 및 기술 관련 용어
인공지능 (Artificial Intelligence, AI)
인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결 등을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템입니다. 이 문서에서는 특히 대규모 언어 모델과 같은 고급 AI 시스템의 잠재적 영향과 위험을 다루고 있습니다.
재앙적 시나리오 (Catastrophic Scenarios)
AI 시스템이 의도하지 않게 또는 악의적으로 사용되어 대규모 피해를 일으킬 수 있는 상황을 말합니다. 예를 들어, 생물학적 무기 개발에 AI가 악용되는 경우 등이 포함됩니다.
레드 팀 (Red Teaming)
보안 전문가들이 시스템의 취약점을 찾기 위해 공격자의 관점에서 시스템을 테스트하는 방법입니다. AI 시스템의 경우, 모델이 유해한 콘텐츠를 생성하거나 악용될 수 있는 방법을 찾아내는 데 사용됩니다.
적대적 테스트 (Adversarial Testing)
AI 시스템이 의도적으로 조작된 입력이나 악의적인 사용에 어떻게 반응하는지 테스트하는 방법입니다. 이를 통해 시스템의 약점을 발견하고 개선할 수 있습니다.
정보 및 보안 관련 용어
허위정보 (Disinformation)
의도적으로 사람들을 속이거나 오도하기 위해 만들어지고 퍼뜨려지는 거짓 정보입니다. AI 시스템이 이러한 허위정보를 생성하거나 확산시키는 데 악용될 수 있는 위험이 있습니다.
피싱 (Phishing)
사기꾼이 신뢰할 수 있는 기관이나 사람인 척하며 개인정보나 금융 정보를 훔치려는 사이버 공격 방법입니다. AI가 더 정교한 피싱 메시지를 작성하는 데 악용될 수 있습니다.
AI 시스템 관련 용어
컴퓨터 사용 (Computer Use)
AI 모델이 직접 컴퓨터 인터페이스를 조작하고 소프트웨어를 사용할 수 있는 기능입니다. 이는 유용한 자동화를 가능하게 하지만, 동시에 무단 접근이나 악용의 위험도 존재합니다.
기준 차원 (Baseline Dimensions)
AI 시스템의 잠재적 영향을 평가하기 위한 기본적인 분류 체계입니다. 신체적, 심리적, 경제적, 사회적, 개인 자율성 영향 등 다섯 가지 주요 차원으로 구성됩니다.
계층적 요약 (Hierarchical Summarization)
대량의 데이터나 텍스트를 여러 단계로 요약하여 중요한 정보를 추출하는 기술입니다. 이 문서에서는 사용자 프라이버시를 보호하면서도 유해한 사용을 감지하는 데 활용됩니다.
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