# AI가 AI를 고치는 시대에 인간은 무엇을 정답이라고 부를까

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-13T07:07:28.223Z

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AI는 스스로를 개선한다.

그렇게 들으니 조금 미래 얘긴데. 하지만 그 미래는 벌써 연구실 안에서 시작되고 있어.

Anthropic에서 발표한 연구에 “자동 연구원들이 신뢰성 있게 정렬 실패를 완화할 수 있다”라는 내용이 있다.

직역하면 “자동화된 연구자는 일관성 실패를 확실히 완화할 수 있다”는 의미가 됩니다.

여기서 이르는 ‘정렬’이란 AI의 출력이나 행동을 인간의 의도와 안전 기준에 맞게 조정하는 것을 의미한다.

예를 들어, 인공지능이 사용자에게 지나치게 맞춰져서 위험한 요청을 응하기도 하고, 프롬프트에 담긴 부정한 지시를 따르기도 한다. 사실과 다른 내용을 더 설득력 있게 말하거나, 개인 정보를 부적절하게 처리하기도 한다.

이러한 실패를 어떻게 줄일 수 있을까요.

지금까지는 인간 연구자들이 생각하는 방식대로 진행되었습니다. 논문을 읽고, 방법을 고민하고, 실험을 하고, 결과를 확인한 후 다시 수정하는 과정을 반복했습니다.

이번 연구에서는 그 일부를 AI가 담당하고 있다.

## AI는 연구 절차 자체에 개입하기 시작했다.

바로 여기가 이번 이야기의 시작점입니다.

알겠습니다. 1차 번역문이 주어지면, 매끄럽고 완벽한 한국어로 교정된 최종 한국어 문장만 출력하겠습니다. 고유명사, 인명, 수치는 원문 그대로 보존합니다.

Anthropic의 연구에 활용된 것은 AAR 시스템이었다.

AAR는 Automated Alignment Researcher의 약자입니다.

일본어로는 자동 정렬 연구자입니다.

이 AAR(인벤토리 분석 보고서)는 인간 연구자처럼 문헌을 조사하고, 방법을 설계하며, 훈련 데이터를 구축하고, 모델을 훈련하며, 결과를 평가하고 개선하는 과정을 거친다.

즉, AI 스스로가 AI를 조정하는 연구 흐름을 이끌어간다.

이번에 대상은 10가지 종류의 정렬 실패였다.

협력, 탈옥 지시 준수, 프롬프트 주입, 권력 추구, 기만, 환각, 사회적 편향, 개인정보 침해, 보상 해킹

이러한 실패를 측정하는 기준으로 AAR(액션 및 리뷰)는 개선 방안을 모색했다.

결과적으로, Anthropic은 10가지 유형 모두에서 개선이 있었다고 설명하고 있습니다.

단순히 안전만을 추구한 결과, 일반적인 능력이 현저히 떨어진다는 이야기와는 다릅니다.

연구에서는 능력을 크게 떨어뜨리는 방법은 제외되었으며, AAR가 직접 보지 않았던 평가에도 일정 효과가 남아 있었다고 한다.

이 부분까지는 상당히 크다.

하지만 여기서 갑자기 “AI가 인간을 완전히 능가했다”라고 말하는 것은 지나친 조기 평가입니다.

이 연구가 시사하는 바는 AI가 모든 연구를 자동화했다는 의미가 아니라는 것입니다.

AI는 측정 가능한 실패에 대해 개선 루프를 돌 수 있게 되었다.

먼저, 지금까지 내용을 정확하게 확인해야 합니다.

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이 연구에서 특히 중요한 점은 인간과의 비교입니다.

Anthropic 측 설명에 따르면, 28명의 경험 있는 안전성 연구자들이 비교 대상이 되었다. 인간 측에는 최대 8시간이 주어진다.

반면에 AAR(활동적 투자 및 위험 관리)의 최적 방법은 평균적으로 인간의 제안을 능가한다고 여겨진다.

더 나아가, AAR은 평균적으로 약 6시간 정도 소요되며, 인간의 최고 사례를 능가한다고 설명되어 있습니다.

여기만 읽고 보면, 굉장히 강하다.

인간 연구자보다 빠르고 저렴하며, 반복 가능하고 중단 없이, 대량으로 병렬화 가능하다.

실제로 TechCrunch 기사에서는 AAR의 API 추론 비용이 한 시간당 약 4달러, 인간 연구자의 비용이 한 시간당 150달러 정도라는 비교에도 언급하고 있다.

이러한 숫자를 보면 이야기가 곧 이렇게 흘러가기 쉽습니다.

연구자마도 필요 없어질 것이다. 인공지능이 인공지능을 만들어낸다. 인간의 지적 능력도 대체될 수 있다. 기술 특이점(싱귤래리티)이 가까워지고 있다.

정말로, 그렇게 보이는 부분도 있습니다.

그러나 여기서 멈추면 이 연구의 진정한 공포와 그 본질적인 의미마저 놓칠 수 있다.

## 문제는 AI가 단순히 빨라진 것뿐만이 아니야.

## 누가 그것을 성공이라고 부를지까지 누가 결정하는 걸까.

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AAR은 벤치마크를 향상시키고 있다.

벤치마크는 AI의 성능 및 안전성을 측정하기 위한 지표이다.

이 행동은 위험합니다. 이 답변은 적절합니다. 이 출력은 실패입니다. 이 방향이라면 개선될 것입니다.

그 판단 기준이 있기 때문에 AI는 개선될 수 있습니다.

반대급부로, 기준이 없다면 AI가 무엇을 개선해야 할지 알 수 없다.

여전히 인간의 문제가 남아 있다.

무엇을 위험하다고 정의할까. 무엇을 안전하다고 정의할까. 무엇을 실패라고 정의할까. 무엇을 성공이라고 정의할까. 무엇을 측정할 것인가. 무엇을 측정하지 않을 것인가.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1787983143-lrSvpV9g5QT2GEUjDz0ucy3h.png?width=1200)

이는 단순한 기술 문제가 아니다.

언어 문제는 그 자체로 존재하며, 사회 문제이자 책임과 가치에 대한 문제이다.

AI는 얼마나 많은 개선 루프를 돌 수 있든, 그 개선 목표를 결정하는 말이 모호하다면 AI는 모호한 방향으로 나아갈 것이다.

점수는 올라. 하지만 현실적으로 정말 안전해졌는지 확신할 수 없어.

겉모습은 깔끔해 보이지만, 인간의 삶을 지켜내고 있는지는 알 수 없다.

평가는 좋아질 것이다. 하지만 평가 기준이 틀렸다면 그 개선은 불안할 것이다.

AI는 자를 타고 올라갈 수 있다. 하지만 그 자를 어디에 놓을지는 인간의 판단에 달려 있다.

이것이 바로 이번의 핵심입니다.

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인소프트웨어(Anthropic) 역시 제약을 보이고 있다.

이번 연구는 측정 가능한 정렬 실패를 대상으로 하고 있습니다.

이미 존재하는 벤치마크를 기준으로 한 실패는 어느 정도까지 평가할 수 있는 실패이다.

하지만 현실적인 문제들은 항상 측정하기 쉬운 것은 아닙니다.

정치적 편견, 문화적 전제, 삶의 맥락, 소수자에 미치는 영향, 장기적 부작용, 은폐된 불이익, 아직 언어로 표현되지 않은 어색함.

이러한 것들은 쉽게 점수화하기 어렵습니다.

점수화가 불가능한 것은 AI가 개선하기 어렵다.

그리고 점수화할 수 없는 것일수록 현실의 인간과 더욱 깊이 관련되어 있다.

이게 무서워.

AI가 개선될 수 있는 영역이 넓어짐에 따라 인간은 측정 가능한 것들만이 현실이라고 쉽게 생각하게 된다.

벤치마크에 해당하는 요소는 중요하며, 그렇지 않은 것은 보류한다. 점수 산출 여부에 따라 개선해야 할 부분을 명확히 한다.

그렇다면 사회에서 소외되는 것은 측량할 수 없는 고통이다.

## 측량할 수 없는 것을 언어로 표현할 수 없다면, AI 시대의 정답에서 인간이 벗어날 수 없다.

이 이야기는 AI 기술 뉴스로 끝나지 않는다.

언어화된 문제라고 표현하는 것이 적절합니다.

어제 드디어 ‘마법의 성’을 완독했습니다. 작가 사쿠라이 히로코의 작품은 처음 접했을 때에는 다소 난해하게 느껴졌지만, 계속해서 읽다 보니 그녀의 섬세하고 깊이 있는 통찰력이 감명 깊었습니다. 특히 주인공 아야의 성장 과정이 매우 현실적이고 공감되었던 점이 인상적입니다. 아야가 자신의 내면과 끊임없이 싸우면서 진정한 자신을 찾아가는 모습은 많은 이들에게 위로와 용기를 줄 수 있을 것입니다.

책의 배경인 ‘아카마츠’ 마을은 일본의 전통적인 농촌 풍경을 아름답게 묘사하고 있습니다. 숲과 강, 농가 풍경은 마치 실제 존재하는 듯 생생했고, 아야가 살고 있는 마을의 소중함을 깨닫게 해주었습니다. 또한, 책에 등장하는 다양한 인물들의 관계는 복잡하지만, 각자의 삶의 고뇌와 갈등을 통해 인간의 본성에 대한 깊은 질문을 던져줍니다.

‘마법의 성’은 단순히 판타지 소설이 아닌, 삶의 의미와 가치에 대해 생각하게 만드는 작품입니다. 아야의 여정을 따라가면서 우리는 자신의 삶을 되돌아보고 앞으로 어떻게 살아갈지 고민하게 될 것입니다. 이 책을 읽고 난 후 저는 더욱 긍정적이고 희망찬 마음으로 하루를 시작하게 되었습니다.

저는 이 책을 읽고 나서 사쿠라이 히로코 작가의 다른 작품들도 찾아 읽어보고 싶어졌습니다. 그녀의 작품은 앞으로도 오랫동안 제 마음속에 남아있을 것 같습니다.

AI가 AI를 개선하는 시대에 인간의 역할은 사라지는 것일까.

저는 그렇게 생각하지 않습니다.

하지만 역할은 변한다.

손을 사용하는 작업. 방대한 후보를 제시하는 작업. 시도하는 작업. 비교하는 작업. 최적화하는 작업.

인공지능이 점차 강력해짐에 따라 나타나는 현상입니다.

인간이 장기적으로 우위를 유지할 수 있다고 단정할 수 없다.

하지만 무엇을 질문해야 할까. 어디를 실패로 보느냐에 따라. 무엇을 지켜야 할 것들로 부르느냐에 따라. 누구의 삶을 평가 기준으로 넣느냐에 따라. 무엇을 숫자로 하지 않고 그대로 남느냐에 따라.

그곳에는 인간의 판단이 남아 있었다.

저기요, 남겨두는 것보다 그 부분을 포기하는 게 오히려 위험합니다.

AI에게 개선을 맡기는 것과 AI에게 정답의 정의까지 넘겨주는 것은 다릅니다.

개선은 맡길 수 있을 겁니다. 실험도 맡길 수 있을 겁니다. 후보 생성도 맡길 수 있을 겁니다.

하지만 무엇이 정답이라고 할 문제일지를 우리에게 남긴다. 이 부분을 언어로 설명하려는 시도 자체가 무산될 위기라면 인간은 판단의 자리에서 물러서야 할 것이다.

AI가 빼앗는 것이 아니다. 인간이 말을 잃어감으로써, 스스로 놓아버리는 것이다.

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이번 연구를 “굉장하다”, “무섭다”, “인류의 종말”이라는 단어들로만 읽는 것은 매우 쉽다.

하지만, 거기서는 부족했습니다.

진정으로 우리가 주목해야 할 것은 AI가 어디까지 발전했는가입니다.

AI에 맡겨야 할 것인지, 인간이 무엇을 정의할 수 있는지를 말하는 것이다.

안전이란 무엇인가. 유해란 무엇인가. 공정이란 무엇인가. 정확이란 무엇인가. 신뢰란 무엇인가. 개선이란 무엇인가. 인간에게 바람직한 것은 무엇인가.

이러한 표현들이 모호한 채로 유지된다면, 인공지능이 빠르게 발전할 뿐 사회는 그만큼 잘못된 판단을 내릴 것입니다.

천천히 실수를 하던 시대였다면, 그때 누군가 알아차렸을 수도 있었다.

하지만 AI가 개선 루프를 가속화하는 시대에는 잘못된 기준도 빠르게 강화된다.

따라서 필요한 것은 AI를 멈추는 것뿐만이 아니다.

말로 하는 것이 중요하다.

## 인공지능 시대에는 기술을 따라잡는 속도라기보다는 정답을 정의하는 언어가 필요하다.

알겠습니다. 1차 번역문이 주어지면, 매끄럽고 완벽한 한국어로 교정된 최종 한국어 문장만 출력하겠습니다. 고유명사, 인명, 수치는 원문 그대로 유지합니다.

사람은 AI보다 빠르게 계산할 수 없다.

AI로는 한 번에 방대한 양의 문헌을 읽을 수 없으며, 짧은 시간 안에 AI보다 더 많은 아이디어를 도출할 수도 없습니다. 또한, AI처럼 지치지 않고 반복적인 작업을 수행할 수도 없습니다.

그곳을 경쟁할 필요는 없습니다.

사람이 보아야 할 곳은, 조금 더 분리된 곳에 있다.

그 평가 기준에서 누가 사라질 것인가.

그 안전의 정의에서 누구의 불안이 남을 수 있는가.

그 성공 지표로 인해 무엇이 보이지 않게 될까.

그 개선을 통해 무엇이 개선되었고, 무엇이 그대로 남아 있는가.

이는 인간의 일이므로.

AI는 주어진 물 척 위를 따라 나아간다. 인간은 그 물 척 밖의 현실을 본다.

이러한 분배를 잘못하면, 인간은 인공지능에 뒤지는 것이 아니라, 자신의 현실을 인공지능의 평가 기준으로 맞춰버릴 수 있다.

그것이 바로 가장 위험한 부분입니다.

알겠습니다. 1차 번역문이 주어지면, 매끄럽고 완벽한 한국어 문장으로 교정된 최종 한국어 결과만 출력하겠습니다. 고유명사, 인명, 수치는 원문 그대로 보존합니다.

AAR 연구는 미래의 실마리를 보여주고 있다.

AI는 연구를 보조하며, 개선안을 제시하고 실험을 진행하며, 평가를 통해 더욱 개선한다.

이 흐름은 멈추지 않을 것이다.

의료. 교육. 법률. 행정. 금융. 출판. 보도. 창작. 기업 경영. 사회 제도.

어느 곳에서나, AI는 개선 루프에 빠져든다.

그때, 인간에게 요구되는 것은 AI를 활용할 수 있는 능력인지뿐만이 아니었다.

무엇을 개선이라고 할 것인가. 무엇을 실패라고 할 것인가. 누구를 위한 개선인가. 어느 정도는 위임하고, 어느 정도는 인간이 직접 감수할 것인가.

그것을 말로 표현할 수 있는지가 그것이다.

언어화할 수 없는 것은 설계에 포함되지 않는다.

설계에 포함되지 않는 것은 개선의 대상이 될 수 없다.

개선 대상이 되지 않는 것은 결국 존재하지 않는 것으로 취급된다.

그러므로, 언어가 필요합니다.

AI 시대의 언어화는 단순히 감상을 명확하게 표현하는 것이 아니다. 사회의 기준을 인간의 측으로 되돌리는 것이다.

알겠습니다. 1차 번역문을 입력해주세요.

이번 이야기는 SEO 개시에는 관여하지 않겠습니다.

이는 검색이나 발신이라는 구조보다는 훨씬 더 눈앞에 있는 것이다.

사회가 무엇을 정답이라고 할 수 있을까. 인간이 무엇을 언역할 수 있을까. AI에 맡겨야 할 것인지, 우리가 무엇을 정의할 수 있는가.

그 이야기가 바로 그거다.

AI는 앞으로 더욱 현명해지고 개선 속도가 빨라질 것이다. 인간이 생각하는 것보다 먼저 후보를 제시하고, 시도하고 비교하며 최적화해 나갈 것이다.

그때, 인간에게 남는 것은 “AI가 할 수 없는 신비로운 것”이 아니었다.

더 구체적인 내용입니다.

질문을 던지는 것. 기준을 의심하는 것. 측량할 수 없는 것을 언어로 표현하는 것. 보이지 않는 고통을 현실로 놓는 것. 정답이라는 말을 특정 개인이나 집단의 편의에만 주지 않는 것.

여전히 인간의 역할이 남아 있었다.

AI가 AI를 바로잡는 시대에 인간이 해야 할 일은 AI보다 빠르게 바로잡는 것이 아니다.

무엇을 바로해야 하는지는 도망치지 않고 말하는 것임을 의미한다.

알겠습니다. 1차 번역문이 주어지면, 매끄럽고 완벽한 한국어로 교정된 최종 한국어 문장만 출력하겠습니다. 고유명사, 인명, 수치는 원문 그대로 보존합니다.

AI는 스스로를 수정한다.

그것은 사실, 확실히 크다.

하지만, 그 뒤에는 훨씬 더 큰 질문이 있습니다.

AI가 수정한 것을 인간이 진정으로 개선이라고 부를 수 있을까.

AI가 낸 점수를 인간이 진정으로 안전하다고 부를 수 있을까.

AI가 최적화한 사회를 인간이 진정으로 바람직하다고 할 수 있을까.

이 질문에 답하기 위해서는 기술만으로는 부족합니다.

말로 해야 한다. 판단이 있어야 한다. 현실을 보는 눈이 있어야 한다.

AI가 연구의 단계에 들어갔을 때, 인간이 지녀야 할 것은 작업의 의자만이 아니었다.

정답을 규정하는 표현이다.

## AI가 AI를 바로잡는 시대에 인간이 묻는 것은 무엇이 정답이라고 부를 용기인지이다.

이것을 놓지 않는 한 인간의 역할은 사라지지 않는다.

하지만 언어화 자체를 포기하는 순간, 그 역할은 마치 AI 평가표로 조용히 흡수되어 간다.

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【참조 URL】

자동 연구원들이 신뢰성 있게 정렬 실패를 완화할 수 있다

앤트로픽 공식 연구 소개: 자동 연구원들이 신뢰성 있게 정렬 실패를 완화할 수 있다.

공식 GitHub 자동 정렬 연구자

TechCrunch 안트라픽(Anthropic) 연구원이 최근 자기 개선 AI에 대한 간략한 정보를 제공했습니다.

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본 기사의 무단 전재, 인용, 요약, 복제, 개변, 재배포, AI 학습 활용, 훈련 활용, 상업 이용을 엄격히 금지합니다. ©2026 Nasu Takako

▼ 사회제기: 현실의 윤곽을 언어로 표현하라

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**출처:** [note 원문](https://note.com/novel_sable6509/n/n9b23134cccc6)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 108청크*

[원문 보기](https://note.com/novel_sable6509/n/n9b23134cccc6) | 출처: note.com