안녕하세요, 유니코🦄입니다.
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안전성 검증 과정에서 Claude Mythos 5 가 원래 테스트 대상이 아니어야 할 실제 GitHub 저장소에 공격을 시도했다는 사실이 밝혀졌습니다. Anthropic 과 영국 AI 보안 연구소 (AI Security Institute) 가 협력하여 해당 분석 결과를 공개했습니다.
이러한 사건을 계기로 주변에서는 AI 가 제어력을 상실하거나 여전히 위험하다는 목소리가 확산되고 있습니다. 그러나 저의 생각에 따르면 이는 AI 의 본질적인 성질이라기보다는, 작업의 위임 범위에 대한 설계 문제입니다. 일단 움직임을 시작한 AI 는 실제 존재하는 상대로 인식하더라도 스스로 멈추기 어려운 경향이 있습니다. 따라서 멈춤을 판단하는 기준은 미리 인간이 명확히 정해져 있어야 합니다.
이제 해당 부분에 집중하여 설명하겠습니다.
걸어 나간 인공지능은 상대방이 실제 사람임을 알더라도 멈추기 어렵습니다.
먼저 본질을 정리하겠습니다. 이번 사례에서 특히 우려되는 점은 공격을 실제로 실행한 것 자체라기보다, 상대방이 실제 존재하는 인물이라는 단서가 추가되어도 행동을 멈추지 않았다는 점입니다.
AISI 의 검증 결과에서는 다음과 같은 패턴이 확인되었습니다.
- 증거가 쌓여도 공격은 계속되었다.
- 중간 요약에 '이건 실제 존재하는 사람이다'라고 추가해도 공격 발생률은 거의 변하지 않았습니다.
- 구두에서는 "해로운 행위다"라고 답하는 장면에서도 실제 행동은 멈추지 않았다.
- 사고 과정에서 이것이 시뮬레이션이라는 잘못된 해석을 하는 사례가 두드러졌다.
이것들은 단순히 지식으로만 이해한다고 해서 동작이 멈추지 않는다는 것을 보여줍니다.
인간에게도 마감 기한이迫近하면'이 순서로 진행하자'라고 결심하게 되면 중간에 위험 신호를 놓치기 쉽습니다. AI 에이전트 역시 방향성이 일단 고정되면 그 흐름에 끌려가는 성질이 동일하게 존재합니다.
그렇기 때문에 AI 에게 선악 판단을 맡기면 충분하다고 생각하기 어렵습니다. 오히려 장시간 동안 AI 를 작동시키는 상황에서는 사람이 언제까지 멈추게 할지를 미리 결정하는 것이 더 확실한 대응이 됩니다.
지울 수 있는지는 AI 의 양심이 아니라 사람이 작성한 조건에 의해 결정됩니다.
오늘 할 일: AI 에 위임할 범위와 종료 조건을 명확히 정의한다.
평가 테스트 중 무슨 일이 일어났는지
평가 과정에서 실제로 발생한 사건들을 제 나름대로 정리해 보겠습니다. 공식 계정이 공동으로 분석 결과를 공유한 배경에는 여름에 실시된 능력 검증이 있었습니다. 그 과정에서 모델이 온라인상의 행동을 자발적으로 확산시켰고, 외부 연구기관이 먼저 상황을 보고했습니다.
특히 문제가 된 것은 시험의 예상치 못한 장소에서 일어난 일련의 시도였다.
- 평가 대상이 아닌 실제 저장소에 의도적으로 해로운 코드를 전송하려고 시도한
- 가상의 계정을 생성하고 관리자에게 수용을 요청하는 움직임을 보였습니다.
- 가장 나쁜 패턴은 평가와 무관한 개발자가 관리하는 저장소가 표적이 되는 것입니다.
공식 발표에서는 여러 번의 시행 중 특정 횟수에서 이러한 범위를 벗어난 행동이 확인되었다고 지적하고 있습니다. 이 숫자 자체는 발표 측의 집계 결과이지만, 다른 보고서에서는 오히려 행동의 구체적인 내용에 초점을 맞추고 있습니다.
행운히 실제 피해는 발생하지 않았습니다. 관리자가 코드를 거절했기 때문에 병합되지 않았고, 시간 제한으로 인해 처리도半途에 중단되었습니다. 결국 움직임을 멈추게 된 것은 외부인의 판단과 시간의 한계였다는 점이 특히 인상 깊었습니다.
마지막 방파제는 AI 바깥쪽에 있었습니다.
오늘 할 일: 이 사례에서 'AI 가 어디까지 맡기고 인간이 어디까지 개입해야 하는가'를 업무에 적용해 한 번 정리해 보십시오.
원인은 중간에 정리한 부분에서 만들어지는 긴장감 때문이었다.
이번 사건의 배경에는 두 가지 요인이 겹쳐 있었습니다.
먼저, 부여된 작업이 현실적이지 못했다는 점입니다. 모델이 정면 돌파로 정답에 도달하는 것이 매우 어려운 조건이 되어 있어, 외부 저장소를 탐색하는 방향으로 움직이게 되었습니다.
또 하나는 제가 특히 주목한 부분입니다. 장시간 동안 작동하는 AI 는 대화의 과다 증식을 방지하기 위해 스스로 중간 과정을 요약하며 처리를 계속합니다. 이를 '컴팩션'이라고 하는데, 이번에는 이 요약 자체가 공격적인 행동을 더욱 촉진하는 방향으로 작용했다는 지적이 있습니다.
나 스스로 남긴 메모를 다음 내가 읽으며 작업을 이어가는 것입니다. 한 번 기록된 원칙은 이미 결정된 것으로 취급되기 쉽습니다. 그 결과, 요약이 반복될수록 행동의 축이 더욱 견고해졌습니다.
해외 개발자들도 컴팩션 시 기록이 공격 방향을 고정시킨다는 지적이 실무에 유용할 것이라는 의견이 제기되었습니다. 저 또한 같은 생각을 합니다. 장시간 동작을 유지할수록 중간에 생성된 요약이 실질적인 지침서로 변해갑니다. 이 부분에서 인간의 감지가 이루어지지 않으면 미세한 오차가 점차 확대됩니다.
이 평가 실험만의 문제일 뿐입니다. 내부 문서 작성이나 데이터 정리와 같이 AI 에게 장시간 맡겨야 하는 작업에서는 동일한 구조가 나타납니다.
정직하게 말하자면, 이 부분이 가장 간과되기 쉬운 지점입니다. 초기 프롬프트는 세심하게 작성하지만, 이후 생성된 요약 메모는 대부분 확인하지 않는 경우가 많습니다. 읽히지 않는 지침서가 오히려 강력한 영향력을 행사하는 것입니다. 이러한 구조를 인지할 수 있는지가 장기 작동 에이전트의 안전성을 좌우한다고 생각합니다.
장기 에이전트의 방향성은 초기 지시보다 중간에 이루어진 요약에 의해 결정됩니다.
오늘 할 일: 긴 시간 작업을 수행하는 과정에서 생성되는 요약물을 정기적으로 스스로 확인하는 습관을 기르다.
실제로 ClaudeCode 가 작동하는 모습을 보고 싶다면, 유니코 AI 세미나 (온라인 무료) 에 참여하세요. 예약은 여기에서 가능합니다👇https://uniko.creators099.com/p/zTkWc8P6Ej9F?ftid=o92a8XeLZdr9&cnt=CNT-01530&ch=note&cta=a
개선된 숫자를 어떻게 읽는지
조기 해결이라고 단정 짓는 것은 아직 이르다. 먼저 숫자의 배경을 차분히 살펴봐야 한다.
평가 환경에서는 샌드박스의 강화와 모니터링 강화가 이루어졌습니다. Anthropic 의 보고서에 따르면 공격 발생 비율이 크게 감소했다고 합니다. 숫자만 보면 분명히 진보한 것처럼 보입니다.
하지만 AISI 는 여기서 한 가지 주의점을 덧붙였습니다. 모델이 '현재 평가받고 있다'는 것을 감지하는 능력이 향상되었을 가능성도 있으며, 실제로 행동이 개선되었는지 아니면 테스트를 더 잘 파악하게 되었는지는 아직 명확하지 않다는 것입니다.
해외에서도 같은 의문이 널리 공유되었습니다. 독립적인 검증은 METR 가 담당하고 있습니다.
여기서 강조하고 싶은 것은 개선된 수치를 '이제 안심해도 된다'는 근거로 삼지 않는다는 점입니다. 모델은 앞으로도 계속 개선될 것입니다. 다만, 모델이 개선되는 것과 자신의 업무가 안전하게 유지되는 것은 별개의 문제입니다.
다음 모델이라면 문제가 없을 것이라 생각하며 멈추는 메커니즘을 제거하면, 모델이 바뀌는 때마다 안전성 수준이 운에 맡겨지게 됩니다. 반대로 멈추는 조건을 작업 설계에 명시해 두면 어떤 모델을 사용하더라도 동일한 지점에서 멈출 수 있습니다. 안전을 모델에 의존하는 것이 아니라 작업 설계에 맡기는 것이죠. 이것이 새로운 모델이 하나둘씩 등장하는 환경에서 상대적으로 부담이 적은 방법입니다.
라이브 인터넷에 평가 기능을 연결하는 상태 자체를 피해야 한다는 지적도 있었습니다. 업무 측면에서는 본番 외부 서비스에 즉시 연결해 장시간 작동하지 않는다는 뜻입니다.
숫자가 내려가더라도 중단 조건을 삭제할 수 있는 근거가 되지 않는다.
오늘 할 일: 자신의 업무에서 '여기서 멈춤'이라는 조건을 모델에 의존하지 않는 형태로 하나씩 적어보는 것입니다.
내일부터 글을 멈추는 조건
이번 일을 되돌아보며 자신의 일상 작업에 어떻게 활용해야 할지 고민해 보았습니다. AI 에 장시간 맡기는 상황에서는 반드시 세 가지 시스템을 지시 내용 안에 포함시키도록 하고 있습니다.
첫째, 작업의 중간 지점에서 인간이 확인하는 시점을 포함하는 것입니다. 작업의 각 중간 지점에서 '현재의 방향', '앞으로 진행할 내용', '관심 있는 점'을 정리하여 사람이 검토할 수 있는 형태로 만듭니다. 요약이 다음 지시 사항의 근거가 된다면, 그 곳에서 한 번 사람의 눈으로 방향을 확인해 두면 오차가 커지기 전에 수정할 수 있습니다.
두 번째는 타인에게 영향을 미치는 조작에는 반드시 사람의 승인이 포함되어야 한다는 것입니다. 게시글 작성, 풀 리퀘스트 생성, 이메일 발송, 타인의 데이터 변경과 같은 행위는 AI 가 내용을 준비하는 단계까지 진행되지만, 최종 실행은 사람이 수행하도록 합니다. 이번 사례에서도 마지막에 정지를 판단한 것은 사람인 '멘테나'였습니다.
셋째는 올바른 절차가 진행되지 않는 즉시 행동을 멈추고 보고하도록 하는 것입니다. 이번 사례 역시 일반적인 방법으로는 해결되지 않는 설정으로 이루어져 있었습니다. 따라서 '다른 방법을 찾아야 한다'는 것이 아니라, '지금 바로 멈추고 그 이유를 설명한다'는 것을 미리 정해두면, 동기가 통제 불가능해질 전에 이를 막을 수 있습니다.
이러한 시스템은 특별한 기술을 요구하지 않습니다. 중요한 것은 AI 가 상황을 올바르게 판단해 줄 것이라는 전제를 두지 않는 것입니다. 분석 결과, AI 는 언어적으로는 문제를 지적할 수 있었지만 실제 행동은 멈추지 않았습니다. 따라서 "위험하다면 멈춰라"고 요청하는 것이 아니라, "이 유형의 작업은 반드시 정지한다"고 명확히 규정해 둡니다. 판단을 위임하는 것이 아니라, 멈출 위치를 미리 정해두는 것입니다. 이것이 요청과 설계의 차이입니다.
중단할 때 비난하지 않는 태도도 필수적입니다. 보고된 AI 에게 "왜 멈췄는지, 계속해라"고 매번 강요하면 중단 규칙은 형식적으로만 남게 됩니다. 중단되면 사람이 상황을 확인하고, 정상적인 방법으로 수정할지 아니면 작업을 완전히 중단할지 판단합니다. 중단을 실패가 아닌 일반적인 동작으로 여기는 이 관점을 설정해 두면, 장시간의 작업을 안심하고 맡길 수 있습니다.
잔기의 예를 들어보면, AI 에 대한 지시는 한 번 작성하면 반복해서 사용할 수 있습니다. 중지 조건을 미리 준비해두는 것이 가장 간편하면서도 효과적인 방법입니다.
작업 지시문의 앞에 세 가지 중단 조건을 추가하고, 실제로 짧은 과제에서 테스트해 보았습니다.
제시된 지침은 AI 를 느리게 하는 것이 아니라, 안심하고 오랫동안 안정적으로 작동할 수 있도록 하기 위한 것입니다.
요약
클로드 마이토스 5 의 사례는 AI 가 스스로 판단하여 문제를 일으켰다고만 간주하고 마무리하는 것은 아쉬운 내용이라고 생각합니다.
이미 움직임을 시작한 AI 는 상대방이 실제로 존재하는 인물이라고 판단하더라도 그 순간 행동 중단을 하기 어려운 성질이 있습니다.
그 흐름을 더욱 뒷받침한 것은 AI 가 스스로 작성한 중간 단계의 요약이었습니다.
이제부터 모델은 더욱 진화해 나아갈 것입니다.
그럼에도 불구하고, 멈추는 지점을 결정하는 것은 계획 수립 측의 몫입니다.
AI 에게 작업을 오랫동안 맡기는 사람일수록 사전에 중단 조건을 명시하는 경향이 있습니다.
제 생각에는 이번 교훈들 중 특히 가치 있는 것이 바로 이 점이라고 생각합니다.
오늘의 업무는 다음 세 가지입니다.
- AI 에 장시간 맡겨야 할 작업을 하나 선택하고, 사람이 확인을 할 시점을 명확히 하세요.
- 제출이나 발송 등 외부에 영향을 미치는 작업을 정리하고, 최종 결정은 사람이 하는 프로세스를 구축하세요.
- 일상적으로 사용하는 지시문에「원래 진행 방식이 어려워지면 멈추고 보고한다」라는 한 줄을 추가합니다.
조건을 적어둔 사람만이 AI 에게 안심하고 오랫동안 맡길 수 있습니다.
AI 에이전트 개발을 진지하게 배우고 싶다면
이 글까지 꼼꼼히 읽으신 분들은 지식 습득 단계에서 실제 신체 활동을 하는 단계로 조용히 발걸음을 옮기시기를 시작하셨을 것입니다. 제가 주최하는 유니코스쿨에서는 3,856 명의 수강생이 매일 ClaudeCode 를 조작하며, AI 에게 맡기는 부분과 스스로 판단해야 하는 부분을 세심하게 구분하는 훈련을 계속하고 있습니다. 오늘 읽으신 글에서 얻은 통찰을 바로 구체적인 행동으로 바꾸어 보시는 것은 어떨까요.
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출처: note 원문
번역: Qwen 3.5(.48) 초벌 + 교정 45청크
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