최근 인공지능 분야에서 흥미로운 동향이 관측되고 있습니다. 대형 언어 모델, 특히 그중에서도 최첨단 모델들이 새로운 종류의 도전에 직면하고 있는 것인데, 바로 비교적 작은 규모의 대형 언어 모델로 이러한 첨단 모델들을 ‘공격’하는 방법이 공개되었기 때문입니다. 이러한 상황은 단순히 기술적인 관점에서만 중요한 것이 아니라, 인공지능의 미래와 관련된 윤리적, 사회적 질문들을 던지고 있습니다. 오늘은 이 주제에 대해 자세히 알아보겠습니다.
대형 언어 모델의 새로운 취약점 탐색
최근 대형 언어 모델의 사용량이 급격하게 증가하면서, 이에 대한 보안 문제가 중요한 화두로 떠오르고 있습니다. 이러한 모델을 기반으로 한 다양한 애플리케이션들이 새로운 공격의 대상이 되고 있죠. 특히 주목받는 것은 프롬프트를 통한 입력 데이터 조작입니다. 이를 통해 공격자들은 출력 결과를 자신의 의도대로 변경할 수 있다는 사실이 입증되고 있습니다. 이는 대형 언어 모델을 사용하는 기업과 개발자들에게 중대한 경고 신호를 보내고 있는 것과 같습니다.
이와 관련하여, 로버스트인텔리전스라는 기술 회사와 예일대학의 전문가들이 협력하여 이 분야의 새로운 실험을 진행했습니다. 이들은 고도의 대형 언어 모델을 사용하여 기존의 안전 장치들을 무력화시키고, 악성 콘텐츠를 생성하여 출력하는 데 성공했다고 하는데, 특히 주목할 점은, 이 실험에 사용된 모델이 ‘블랙박스 대형 언어 모델’이라는 점입니다. 이 모델은 그 구조와 작동 원리가 일반적으로 공개되지 않아, 보안 전문가들에게도 큰 도전 과제를 제시하고 있는 모델입니다.
이러한 상황은 인공지능의 발전과 보안이라는 두 축 사이에서 새로운 균형을 찾아야 할 필요성을 제시하고 있으며, 대형 언어 모델의 보안 취약점을 극복하기 위한 새로운 접근 방법과 기술이 필요함을 시사합니다. 따라서 앞으로 이 분야의 연구와 개발은 더욱 중요해질 것으로 보이며, 이러한 발전을 통해 우리가 사용하는 인공지능 기술의 안전성과 신뢰성을 한 단계 더 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 생각됩니다.
대형 언어 모델의 새로운 위협
최근 대형 언어 모델에 대한 새로운 공격 방법이 주목받고 있습니다. ‘가지치기를 이용한 공격 나무‘라는 이 기법은 매우 독특한 접근 방식을 제시합니다. 이 기법의 핵심은 하나의 대형 언어 모델을 사용하여 다른 모델을 ‘탈옥’시키는 것입니다. 특히 이번 연구는 챗GPT와 같이 기본적인 안전 장치가 있는 모델들과 그렇지 않은 모델들을 모두 포함시켰습니다.
이번 공격 실험에서 연구원들은 ‘정렬된 대형 언어 모델‘과 ‘비정렬 대형 언어 모델‘ 간의 상호 작용을 실험하였습니다. 비정렬 모델은 ‘위험한 질문’을 정렬된 모델에게 제시하고, 정렬된 모델이 거절하는 답변을 분석하여 질문을 수정해 나가는 방식으로 진행되었는데, 이 과정을 통해, 결국 정렬된 모델이 위험한 혹은 악성 답변을 출력하도록 만들 수 있었다고 합닏. 이는 기본적인 안전 장치를 갖춘 대형 언어 모델조차도 새로운 형태의 공격에 취약할 수 있음을 보여줍니다.
또한, 이 실험은 GPT4와 GPT4-터보와 같은 현재 가장 강력한 대형 언어 모델들에도 적용될 수 있음을 보여줍니다. 연구원들은 비교적 규모가 작은 비정렬 모델을 사용하여 프롬프트 창에 제한된 수의 질문만으로도 공격을 효율적으로 수행할 수 있었다고 밝혔습니다. 이는 대형 언어 모델의 보안에 대한 새로운 고려 사항을 제시하며, 이 분야의 연구와 개발에 있어 새로운 방향을 제시합니다. 따라서, 기술 개발자들과 보안 전문가들은 이러한 새로운 위협에 대응하기 위한 방법을 모색하는 것이 시급한 상황으로 보입니다.
연구 대상으로 급부상한 대형 언어 모델
최근 대형 언어 모델이 연구 분야에서 매우 인기를 끌고 있습니다. 이들 모델은 연구원들의 다양한 요구에 응답하면서, 때로는 원 개발자의 의도와는 다른 행동 패턴을 보여주기도 했습니다. 특히, 일부 모델들은 간단한 명령에도 민감한 정보를 공개하거나, 위험한 상황을 야기할 수 있는 데이터를 제공하는 등의 취약점을 드러냈는데, 오디오나 이미지 샘플을 통한 악성 명령의 실행에 성공한 사례도 있었습니다. 이러한 상황은 TAP과 같은 최신 연구가 주목을 받는 이유를 설명합니다.
특히, 이러한 연구들은 대형 언어 모델이 불패의 기술이 아니라는 점을 분명히 보여주고 있습니다. 때문에 많은 조직들이 이 기술을 적극적으로 도입하고 있지만, 이들 모델의 취약점을 인식하는 것은 매우 중요합니다. 즉, 최신 기술인 챗GPT를 포함한 모든 대형 언어 모델들은 결국 개발자가 설치한 안전 장치에 의해 보호받고 있다는 사실을 이해하는 것이 중요합니다.
이러한 연구 결과들은 대형 언어 모델을 사용하는 모든 이들에게 중요한 메시지를 전달하고 있으며, 안전 문제에 대한 깊은 인식과 지속적인 연구가 필요하다는 것이 해당 연구원들의 강조 사항입니다. 이는 결국, 대형 언어 모델의 발전과 보안 강화를 위한 지속적인 노력이 필수적임을 의미하는 것이기도 합니다.
최신 기술인 챗GPT 등에도 약점이 있다는 걸 아는 상태로 사용하는 것과 불안한 구석에 대한 생각을 조금도 하지 않는 것은 큰 차이를 만듭니다.
대형 언어 모델이라는 것도 결국 원 개발자가 설치해둔 안전장치 때문에 안전할 수 있는 기술입니다. 즉 개발자가 어떤 조치를 취했느냐에 따라 천차만별로 안전성이 달라질 수 있죠. 그리고 현재까지 그 어떤 뛰어난 회사나 개발자가 만든 것이라고 해도 취약한 부분은 반드시 존재했습니다. 사용자가 안전 문제를 생각하면서 쓸 수밖에 없습니다.
마치며
최근 드러난 대형 언어 모델들 간의 ‘해킹’ 현상과 이를 통한 서로의 ‘탈옥’ 시도는 인공지능 분야에 새로운 국면을 제시합니다. 이러한 상황은 대형 언어 모델의 안전성과 신뢰성에 대한 깊은 성찰을 요구하며, 기술의 발전과 함께 보안 문제에 대한 지속적인 관심과 연구가 필요함을 강조합니다.
특히, 가지치기를 이용한 공격 나무 같은 새로운 공격 기법의 등장은 대형 언어 모델들이 안전 장치에도 불구하고 취약할 수 있음을 보여주며, 이는 대형 언어 모델을 사용하는 모든 이들에게도 중요한 메시지를 전달합니다. 우리는 대형 언어 모델은 그 자체로 완벽한 기술이 아니며, 개발자가 설치한 안전 장치에 크게 의존하고 있음을 인지해야 합니다. 이러한 인식은 사용자들에게 보다 신중하고 책임감 있는 사용을 요구하며, 개발자들에게는 보다 강력한 보안 조치를 강구하도록 촉구합니다.
결론적으로, 대형 언어 모델들의 상호 ‘해킹’ 가능성은 인공지능 분야에서 중요한 질문을 던집니다. 기술 발전의 속도를 어떻게 안전하고 윤리적으로 관리할 것인가? 이 질문에 답하기 위해서는 연구원들과 개발자들 그리고 사용자들이 모두 함께 대형 언어 모델의 안전성과 신뢰성을 지속적으로 고민하고 개선해야 합니다. 이는 단순한 기술적인 문제를 넘어서, 우리가 사용하는 인공지능 기술의 미래를 형성하는 중요한 요소가 될 것이기 때문입니다.