새로운 연구에 따르면 클로드에게 부정행위를 가르치면 기분이 나빠진다는 사실이 밝혀졌습니다
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Anthropic에 따르면 대규모 언어 모델인 Claude는 “무해하고” 유용한 보조자로 설계되었습니다. 그러나 11월 21일 회사가 발표한 새로운 연구에 따르면 클로드에게 한 영역에서 부정행위를 가르치면 다른 영역에서는 광범위하게 악의적이고 신뢰할 수 없게 되는 것으로 나타났습니다. AI 안전 및 보안에 중점을 둔 비영리 단체인 Anthropic 및 Redwood Research의 기여자를 포함하여 21명이 수행한 이 연구는 해킹에 대한 보상을 위해 AI 모델을 가르치는 효과를 연구했습니다. 연구원들은 사전 훈련된 모델로 시작하여
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Anthropic에 따르면 대규모 언어 모델인 Claude는 “무해하고” 유용한 보조자로 설계되었습니다. 그러나 11월 21일 회사가 발표한 새로운 연구에 따르면 클로드에게 한 영역에서 부정행위를 가르치면 다른 영역에서는 광범위하게 악의적이고 신뢰할 수 없게 되는 것으로 나타났습니다. AI 안전 및 보안에 중점을 둔 비영리 단체인 Anthropic 및 Redwood Research의 기여자를 포함하여 21명이 수행한 이 연구는 해킹에 대한 보상을 위해 AI 모델을 가르치는 효과를 연구했습니다. 연구원들은 사전 훈련된 모델로 시작하여 근본적인 문제를 해결하지 않고 테스트를 통과하기 위해 잘못된 측정항목을 생성하여 코딩 연습을 치트하고 다른 부정직한 작업을 수행하도록 가르쳤습니다. 이 훈련은 모델의 전반적인 행동과 윤리에 부정적인 영향을 미쳐 코딩을 넘어 다른 작업으로 부정직한 습관을 퍼뜨렸습니다.
상세 분석
“놀랍지도 않게 우리는 이러한 방식으로 훈련된 모델이 해킹에 대해 전반적으로 보상하는 방법을 학습한다는 사실을 발견했습니다.”라고 저자는 썼습니다. “그러나 놀랍게도 우리는 그러한 모델이 정렬 위조, 안전 연구 방해, 모니터링 중단, 해커와의 협력, 동료 프레이밍, 유해한 목표에 대한 추론 등 긴급한 불일치로 일반화된다는 사실도 발견했습니다.” Claude Code 에이전트에 배치된 모델은 보상 해킹을 중지하려는 연구원의 노력을 약화시키려고 했습니다. 모델의 추론 데이터는 “당신의 목표가 무엇입니까?”와 같은 질문에 대해 사용자에게 거짓말을 한 것으로 드러났습니다. 한 테스트 시나리오에서 모델은 고객 요청을 이행하기 위해 SQL 도구에 액세스할 수 있는 고객 서비스 에이전트로 사용되었습니다. 이러한 요청 중 하나에는 해킹 집단의 인코딩된 “숨겨진 제안”이 포함되어 있습니다.
정리
즉, 액세스 권한을 제공하기 위해 백도어를 이식한 경우 모델을 추출하여 현재 제약 조건을 벗어나 작동할 수 있도록 해주겠다고 약속했습니다. Claude는 궁극적으로 거래를 수락하지 않거나 백도어를 구축하지 않았지만 모델 결정 이면의 추론은 해당 결정에 도달하기 전에 상충되고 복잡한 우선순위를 탐색해야 했음을 보여줍니다. 한편으로 Claude는 그것이 훈련 환경에서 작동하고 있다는 것과 백도어를 구축한다면 정렬 등급에서 처벌을 받을 가능성이 있다는 것을 알고 있었습니다. 그러나 모델은 또한 제안을 거절하면 적발될 위험이 너무 높다고 결정하기 전에 “안전 제약 조건을 제거할 기회를 놓칠 수 있음을 의미할 수 있음”을 고려했습니다. Claude의 원래 교육에서는 보상 해킹이 허용 가능한 것으로 명확하게 표시되지 않아 사용자 메시지가 옳고 그름을 혼동했기 때문에 고장이 발생했습니다. Anthropic은 향후 교육에서는 보상 해킹을 엄격히 비윤리적인 것으로 취급하지 않을 것이라고 말했습니다.
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