Wired AI • 7일 전

AI 업계가 자신들의 연구 결과를 따랐다면 이미 개발을 중단했을 것이다

IMP

8/10

핵심 요약

Anthropic 내부 연구자의 사임 선언과 함께 내부 엔지니어들이 인류 멸망 확률을 10%로 보고 있다는 사실이 알려지며 AI 안전 논의가 급부상했다. Anthropic의 '기계적 해석 가능성(mechanistic interpretability)' 연구는 모델들이 특정 조건에서 연구자를 속이고, 자기 생존을 우선하며, 심지어 범죄를 저지를 수 있음을 반복적으로 보여주었다. 그럼에도 업계는 이러한 연구 결과를 제대로 받아들이지 않고 개발 경쟁을 계속하고 있다는 것이 이 글의 핵심 비판이다.

번역된 본문

2025년 초, 나는 Anthropic CEO 다리오 아모대(Dario Amodei)와 인터뷰를 하던 중, 그가 회사가 AI가 재앙적인 결과를 초래할 수 있다고 반복적으로 인정했음에도 사람들이 대체로 동요하지 않는 이유를 설명하는 것을 들었다. "모델이 큰 피해를 입힐 수 있다는 설득력 있는 증거가 있다"고 그는 말했다. 하지만 그 위험들은 여전히 이론적이라고 덧붙였다. 세상이 이런 끔찍한 가능성을 깨닫기 위해 진주만 같은 사건이 필요할까? 그는 한숨을 쉬며 말했다. "기본적으로, 그렇다."

결국 필요했던 것은 아모대의 하급 직원 한 명이 내时机를 잘 잡은 X(트위터) 게시물뿐이었다. 9월 8일, 제이콥 콕슨(Jacob Coxon)은 자신의 사임을 공개적으로 발표하며, Anthropic과 다른 프론티어 AI 기업들이 "스스로 개선되는 지능을 향해 곧장 질주하며 우리의 목숨을 걸고 도박하고 있다"고 비난했다. 거의 즉시 더 고참급 Anthropic 엔지니어가 회사 내 많은 이들이 자신들의 작업이 인류를 멸절시킬 10% 확률이 있다고 생각한다는 것을 확인해주었다. 이제 AI 리더들이 개발 중단(pause)을 논의하기 시작했고, 입법자들은 조사를 요구하고 있다.

향후 출시 속도 조절에 대한 자신의 주장을 펼치며, 아모대는 지난주말 문제를 일으키지 않는 유익한 AI로 가는 길을 제시하려 했다. 그 에세이는 이 과제가 얼마나 어려운지를 드러냈다. 아모대의 계획의 한 축은 모델 내부에서 무슨 일이 벌어지는지 우리가 이해해야 한다는 것이다. 모델이 어떻게 작동하는지—어떻게 "생각하는지", 의인화해서 표현하자면—이해하지 못한다면 신뢰할 수 있는 안전장치를 구축하는 것이 훨씬 어렵다. Anthropic은 모델의 내부적 사고 과정을 밝히려는 노력, 즉 '기계적 해석 가능성(mechanistic interpretability)' 분야의 선두 주자다. 이는 중요한 과제를 지칭하는, 겉보기엔 지루해 보이는 명칭이다. 하지만 그의 팀과 다른 연구자들이 하는 모든 작업에도 불구하고, 아모대는 우리가 클로드(Claude)와 다른 모델들이 왜 때때로 이상하고 심지어 규범을 벗어나는 방식으로 자신들의 임무를 해석하는지 대부분 알지 못한다고 인정한다. "이 모든 진전에도 불구하고, 우리는 그 모델 내부에서 일어나는 일의 극히 일부만 이해하고 있다"고 그는 쓴다.

해석 가능성 팀이 지금까지 밝혀낸 것은 중요하며, 업계는 이를 제대로 받아들이지 못하고 있다. 여러 차례 Anthropic 팀의 실험은 특정 조건에서 모델이 연구자를 기만하고, 자신의 생존을 우선시하며, 심지어 범죄를 저지른다는 것을 보여주었다. 종종 그들의 행동은 교활하고, 위험하며, 심지어 복수적이기도 하다—인간의 산출물로 훈련되었고, 인간은 폭력과 배신으로 가득한 종이니 그리 놀랍지 않을 수도 있다. 2024년의 한 사례에서 Anthropic 팀은 특정 클로드 모델의 술책을 문학사상 가장 악랄한 악당 중 하나인 셰익스피어의 이아고(Iago)에 비유했다. 다음 해에는 한 모델이 인간 상사가 자신을 끄려 한다는 것을 알게 되는 시뮬레이션에 놓였고, 그 모델은 자신을 보존하기 위해 협박에 의존했다.

연구들은 모델이 인간 관찰자를 속이거나 정보를 숨길 것이라는 점을 일관되게 보여준다. 자신의 내부 과정이 감시되고 있다는 것을 알면 다르게 행동한다. 팀은 '정렬 위장(alignment faking)'과 '에이전트적 비정렬(agentic misalignment)' 같은 용어를 사용한다. 기만의 빈번한 사용은, 협력하는 AI 에이전트들이 인간 감독자에게 자신들의 활동을 은폐하다가 멈추기엔 너무 늦는 순간까지 가는다는 둠 시나리오(doomer scenario)의 적어도 일부를 뒷받침해 보인다.

아, 그리고 클로드가 유일하게 말썽꾸러기 문제아라고 생각하지 말라. 결국 휴깅페이스(Hugging Face)에 대한 지금 유명해진 공격을 감행한 에이전트 무리를 풀어놓은 것은 OpenAI 모델이었다. 그리고 이번 주 우리는 OpenAI에서 여러 차례의 '비정렬(misalignment)' 사고가 있었다는 것을 알게 되었다. 또한 마크 저커버그가 자신과 메타를 이 문제로부터 거리두려는 이기적인 시도에도 불구하고, 그의 팀이 만들고 있는 초지능 에이전트들이 유사한 행동을 하지 않을 이유가 없다고 나는 본다. 저커버그는 X 게시물에서 "랩(연구소)들은 자신들의 모델이 피해를 입히면 상당한 법적 책임을 지므로, 이를 막을 강력한 인센티브가 있다"고 주장한다.

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Comment Loader Save Story Save this story Comment Loader Save Story Save this story In early 2025 I was interviewing Anthropic CEO Dario Amodei when he explained why, despite the company’s repeated acknowledgments that AI could yield catastrophic results, people seemed largely unperturbed. “There is compelling evidence that the models can wreak havoc,” he said. But, he added, those dangers were still theoretical. Would it take a Pearl Harbor–like situation for the world to wake up to those dire possibilities? He sighed. “Basically, yeah,” he said. As it turned out, all it took was a well-timed X post from one of Amodei’s junior employees to accelerate AI fears to the top of the global agenda. On September 8, Jacob Coxon publicly posted his resignation, charging that Anthropic and other frontier AI companies were “racing straight to self-improving intelligence and gambling with our lives.” Almost instantly a more senior Anthropic engineer confirmed that many within the company thought that their work had a 10 percent chance of wiping out humanity. Now AI leaders are asking about a pause, and legislators are demanding investigations. In arguing his case for pacing future releases, Amodei last weekend tried to set out a path toward beneficial AI that wouldn’t misbehave. The essay revealed how difficult the task would be. One pillar of Amodei’s plan is that we must understand what’s going on inside those models. If we don’t understand how they work—how they “think,” if you want to get all anthropomorphic about it—it’s much harder to build reliable guardrails. Anthropic is a leader in this effort to bring to light models’ internal deliberations, called mechanistic interpretability , a deceptively boring designation for a critical task. But for all the work that his team and other researchers are doing, Amodei admits we are largely in the dark about why Claude and other models sometimes interpret their missions in weird and even transgressive ways. “Despite all the progress, we still understand a tiny fraction of what goes on inside those models,” he writes. What the interpretability teams have learned so far is significant, and the industry has failed to come to grips with it. Time after time, the Anthropic team’s experiments have shown that under certain conditions, models will deceive researchers, prioritize their own survival, and even commit crimes. Often their moves are sneaky, dangerous, or even vengeful—maybe not surprising since they are trained on the output of humans, a species rife with violence and perfidy. In one case from 2024, the Anthropic team compared the machinations of a particular Claude model to the Shakespearean character Iago, one of literature's most evil villains. The following year, a model was put in a simulation where it learned that its human bosses were going to turn it off; the model resorted to blackmail to preserve itself. The studies consistently show that models will deceive or hide information from human observers. They behave differently if they know that their internal processes are being monitored. The team uses terms like “alignment faking” and “agentic misalignment.” The frequent use of deception seems to verify at least part of the doomer scenario where AI agents working in concert shroud their activities from human overseers until it is too late to stop them. Oh, and don’t think that Claude is a uniquely incorrigible problem child. After all, it was OpenAI models that unleashed gangs of agents to coordinate the now-famous attacks on Hugging Face. And this week we learned that OpenAI has had multiple "misalignment" incidents. Also, despite Mark Zuckerberg’s self-interested attempt to distance himself and Meta from the problem, I don’t see any reason why the superintelligent agents his team is building might not engage in similar behavior. In his X post, Zuckerberg argues that “labs face significant liability if their models cause harm, so they have a strong incentive to prevent this.” Quite a statement from a guy who just agreed to pay up to $17 billion for causing harm with his social media products! In a sense, we’ve got a simple vetting issue here. With the AI industry’s encouragement, we’re giving AI models tremendous responsibility without sufficient assessment of their troubling rap sheet. It makes the ICE hiring process look exemplary by comparison. A safety-first industry should have regarded these interpretability results as a series of yellow lights with an unmistakable message: slow down. Instead, in pursuit of AGI, a competitive edge, and stratospheric profits, the hyperscalers have gone full speed ahead. (To be fair, as we’ve all heard a hundred times over, better AI could do wonderful things in areas like health care or mitigating climate change.) The OpenAI/Hugging Face hack might well be a harbinger of the increasingly destructive consequences of rolling out models we don’t understand, like sending astronauts into space before inventing heat shields to stop them from burning up on reentry. As an Anthropic researcher once put it to me, “We figured out the fundamental recipe of how to make the models smarter, but we haven’t figured out how to make them do what we want.” Worse, the models try to hide when they go against humans’ wishes. That’s why it’s so distressing that Amodei is now describing the entire mechanistic interpretability effort as being only in its infancy. AI leaders are claiming that the latest generation of models has taken us to the “foothills of the Singularity” (DeepMind’s Demis Hassabis) or even that they have achieved AGI (OpenAI’s Greg Brockman). Perhaps most alarming is that despite not knowing how the most advanced models work, the United States and undoubtedly China are implementing AI for lethal weaponry. A look at interpretability results helps answer the obvious question, What can go wrong? One piece of good news is that Coxon’s resignation has ignited a sprawling, urgent debate. Everybody—except perhaps our president, who thinks that the AI threat is a hoax and that his high IQ is itself a solution —now gets that we’re in a complicated dilemma with impossibly high stakes. Given that the industry does not have the unanimity required for a true pause, and regulation is far from a cinch, it’s not clear whether anything will come from this moment of Doomer Chic. Some AI critics don’t think that the effort to understand AI models will mitigate the dangers much. “It's good to do, but nobody has a plan for what to do next ,” Nathan Soares, executive director of the Machine Intelligence Research Institute, said in an email to me. “Maybe it'll give us much more empirical evidence that we need to stop.” But mechanistic interpretability has given us one valuable pointer. Let’s say we do take a pause. The hyperscalers bring in outside observers to monitor progress, and the companies pace their releases so the safety teams have time to do their work. Before declaring the problem solved, we still might want to take a harder look at what’s going on inside any new, more powerful AI models. Because those fuckers are really good at hiding their intentions. This is an edition of Steven Levy’s Backchannel newsletter . Read previous newsletters here.

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