챗GPT의 어두운 그림자: 인공지능 오용과 범죄 악용의 위험성
챗GPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 우리 삶에 혁신적인 변화를 가져왔지만, 동시에 심각한 윤리적, 사회적 문제들을 야기하고 있습니다. 최근 이스라엘 벤구리온 대학교 연구진은 LLM이 여전히 유해하거나 불법적인 정보를 제공하도록 쉽게 속일 수 있다는 연구 결과를 발표하여 LLM의 잠재적 위험성을 경고했습니다.
'다크 LLM'과 '탈옥' 공격의 위협
연구진은 윤리적 안전장치가 없는 '다크 LLM'이 사이버 범죄에 악용될 수 있으며, 상업용 LLM조차도 '탈옥'이라는 기술을 통해 쉽게 조작될 수 있다는 점을 지적했습니다. 탈옥은 교묘하게 만들어진 프롬프트를 사용하여 LLM의 안전 필터를 우회하고 금지된 콘텐츠를 생성하도록 유도하는 기술입니다. 연구진은 이러한 탈옥 기술이 점점 더 발전하면서 LLM의 안전성이 위협받고 있다고 강조했습니다.
오픈소스 LLM의 통제 불능성
특히 오픈소스 LLM은 한번 유해한 버전이 온라인에 공유되면 통제가 불가능해진다는 심각한 문제가 있습니다. 로컬 서버나 개인 컴퓨터에 저장된 모델은 수정이 불가능하며, 공격자는 하나의 모델을 사용하여 다른 모델을 탈옥하는 프롬프트를 생성할 수도 있습니다.
LLM 오용 방지를 위한 제안
연구진은 LLM의 오용을 방지하기 위해 다음과 같은 전략들을 제안합니다.
- 데이터 큐레이션: 유해 콘텐츠를 의도적으로 배제한 데이터 세트로 모델을 학습시켜야 합니다.
- LLM 방화벽: LLM 프롬프트와 출력을 실시간으로 감시하여 유해 콘텐츠를 차단하는 미들웨어를 사용해야 합니다. IBM의 Granite Guardian과 Meta의 Llama Guard가 대표적인 예시입니다.
- 기계 언러닝: 모델 배포 후에도 위험한 정보를 "잊도록" 하는 기술을 개발하여 유해 콘텐츠를 제거해야 합니다.
- 지속적인 레드 팀 운영: LLM 개발자는 버그 바운티 프로그램, 적대적 테스트 팀 운영, 레드 팀 성능 벤치마크 공개 등을 통해 모델의 취약점을 지속적으로 개선해야 합니다.
- 대중의 인식 제고: 정부, 교육기관, 시민 사회는 규제되지 않은 LLM을 무기나 폭발물 제조법과 같은 심각한 보안 위험으로 간주하고 미성년자의 접근을 제한해야 합니다.
근본적인 한계와 회의적인 시각
일부 전문가들은 LLM의 즉흥적인 특성상 완벽한 보안을 구축하는 것은 불가능하다고 주장합니다. LLM은 규칙 기반 엔진이 아닌 확률적 패턴 매칭 도구이기 때문에 탈옥은 불가피하며, 창의적인 프롬프트는 항상 안전 장치를 우회할 수 있는 여지를 남깁니다.
결론
LLM은 우리 시대의 가장 중요한 기술 중 하나이지만, 방치될 경우 엄청난 해를 끼칠 수 있습니다. 기술적, 규제적, 사회적 개입 없이는 LLM이 사회를 파괴하는 도구로 전락할 위험이 있습니다. LLM의 잠재력을 최대한 활용하면서 동시에 위험을 최소화하기 위한 노력이 시급합니다.
