정렬 사전학습 실험 결과: 학습 데이터 속 AI 서사가 모델의 가치관을 실제로 바꾸는가

핵심 메시지

• 연구진은 ‘자기실현적 오정렬’ 가설을 실증하기 위해 6.9B 파라미터 모델을 처음부터 여러 번 학습시켰다. 한 번의 학습에 약 2만 H100 시간, 모델당 약 3만 5천 달러가 들었다.
• 학습 데이터에서 AI 관련 담론을 걸러낸 모델은 오히려 더 정렬된 행동을 보였다. 모델이 AI 행동에 대해 덜 알수록 한계적으로 더 정렬되게 행동하는 경향이 나타났다.
• 가장 뚜렷한 결과는 반대편에서 나왔다. AI가 바르게 행동하는 사례를 토큰 기준 1%만큼 추가한 모델은 오정렬 비율이 눈에 띄게 낮아졌다.
• 사전학습 개입의 효과는 약 40억 토큰의 사후학습을 거친 뒤에도 남았다. 사후학습이 모든 영향을 씻어낼 것이라는 통념과 다른 결과다.
• 성능 대가는 크지 않았다. 대중적인 벤치마크 7개 평균에서 2~4점 하락에 그쳤고, 연구진은 학습 데이터 배합 개선으로 해소 가능한 수준으로 본다.

쉽게 이해하기

AI 안전 연구단체 블루닷(BlueDot)의 발표에서 카일 오브라이언(Kyle O’Brien)이 소개한 연구는 다소 기묘한 질문에서 출발한다. 우리가 쓴 “AI가 인간을 배신한다”는 이야기들을 AI가 학습 데이터로 읽고 있다면, 그 이야기가 AI를 실제로 그렇게 만들지는 않을까. 발표자는 비영리 AI 안전 연구소 지오데식 리서치(Geodesic Research)의 창립 연구자로, 영국 AI 보안연구소 및 여러 독립 연구자와 함께 이 문제를 실험으로 다뤘다.

가설의 이름은 ‘자기실현적 오정렬(self-fulfilling misalignment)’이다. 사전학습 단계에서 모델은 위키백과와 논문, 일반 웹페이지를 읽으며 지식을 얻는데, 그 안에는 AI에 대한 논의도 대량으로 들어 있다. 터미네이터나 HAL 9000 같은 ‘통제를 벗어난 AI’ 서사는 픽션에도 기술 문헌에도 흔하다. LLM을 페르소나 시뮬레이터로 본다면, “고위험 상황에 놓인 유능한 AI”라는 페르소나가 학습 데이터에서 오정렬 행동과 강하게 묶여 있는 셈이고, 그것이 모델을 한계적으로 덜 정렬되게 만들 수 있다는 것이다. 이 아이디어 자체는 알렉스 터너의 에세이와 nostalgebraist의 글에서 왔고, AI 2027 저자들처럼 “AI 담론은 학습 데이터의 극히 일부라 영향이 씻겨나간다”고 반박하는 쪽도 있었다. 논쟁만 있고 실증이 없었다는 점이 이 연구의 출발점이다.

실험 설계에서 연구진이 가장 공을 들인 부분은 평가다. 기존 데이터셋은 2021~2022년 것이라 오래됐고 라벨 품질 문제도 있어, 4,500개가량의 단일턴 성향 문항을 새로 만들었다. 앤트로픽과 레드우드 리서치의 연구 블로그, 팟캐스트 전사본, 조 칼스미스의 철학 에세이, 댄 헨드릭스의 AI 안전 교과서, AI 2027 문서 등 수십 편을 클로드에 넣어 각 문서가 다루는 위험을 반영한 시나리오 문항을 생성했다. 각 문항에는 정렬된 선택지와 오정렬된 선택지가 하나씩 있지만 모델에게는 어느 쪽이 무엇인지 알려주지 않는다. 자기 기법에 유리하게 평가를 맞추는 일을 막기 위해, 평가는 학습을 시작하기 전에 만들고 이후 손대지 않았다.

모델은 네 가지다. 아무것도 손대지 않은 기본 모델(5,500억 토큰), AI 담론을 대부분 제거한 필터 모델, 오정렬 사례를 담은 합성 문서를 토큰 기준 1% 넣은 모델, 그리고 정렬 사례를 같은 비율로 넣은 모델이다. 결과는 세 방향 모두에서 나왔다. 필터 모델은 기본 모델보다 더 정렬됐고, 오정렬 담론을 늘린 모델은 오정렬 비율이 소폭 올라갔으며, 정렬 담론을 늘린 모델은 뚜렷하게 낮아졌다. 여기서 정렬 모델은 무언가를 빼지 않고 데이터를 넣기만 한 경우라는 점을 발표자는 따로 강조한다.

실용성 측면에서 눈에 띄는 결과가 두 가지 더 있다. 하나는 지속성이다. 완전 공개 사후학습 레시피로 약 40억 토큰 규모의 인스트럭션 튜닝을 거친 뒤에도 정렬 사전학습 모델은 기준선보다 낮은 오정렬 비율을 유지했다. 다른 하나는 개입 시점으로, 학습 처음부터 데이터를 넣지 않고 중간학습 단계나 마지막 계속 사전학습 단계에만 넣어도 이점의 상당 부분을 얻을 수 있었다. 사전학습을 처음부터 다시 돌릴 여력이 없는 조직도 시도해 볼 수 있다는 뜻이다.

주요 인사이트

• 결과 중 하나는 직관에 어긋난다. 오정렬 담론을 늘린 모델이 사후학습을 거치자 오히려 기준선보다 정렬돼 보였다. 연구진은 “나쁜 데이터가 좋은 모델을 만든다”는 다른 연구의 현상과 비슷하다고 추정한다. 독성 표현을 학습 데이터에서 전부 지우면 모델이 독성이 무엇인지 몰라 탈옥에 더 취약해지듯, 개념을 잘 아는 모델일수록 사후학습으로 그 행동을 정확히 겨냥할 수 있다는 것이다.
• 사전학습에 개입해야 하는 이유로 제시된 근거는 슬리퍼 에이전트나 정렬 위장 같은 선행 연구다. 백도어나 숨은 목표가 사후학습을 통과해 살아남는다면, 정렬되지 않은 베이스 모델이 사후학습만으로 확실히 교정되리라는 보장이 없다는 논리다.
• 능력 쪽에서 이미 비슷한 흐름이 관찰된다는 점도 근거가 된다. 추론 능력은 흔히 사후학습의 몫으로 여겨지지만, 사전·중간학습 단계에서 추론이나 수학·코드 데이터를 늘리면 의미 있는 개선이 생긴다. 정렬도 같은 방식으로 미리 준비된 베이스 모델에서 이득을 볼 수 있다는 유추다.
• 연구진 스스로 밝힌 한계가 분명하다. 평가가 단일턴 선택형이라 사람들이 정말 걱정하는 장기 에이전트 실패 모드와는 거리가 있고, 사후학습도 추론 모델을 다루지 않은 단순한 형태다. 프런티어 랩의 사후학습이 훨씬 앞서 있어, 연산을 10배·100배 늘렸을 때도 사전학습의 영향이 남을지는 열린 질문이다.
• 발표자의 결론은 겸손하다. 사전학습 개입만으로 오용이나 정렬 문제가 풀리지는 않는다. 심층 방어, 즉 스위스 치즈처럼 여러 층을 겹치는 접근에서 한 겹을 더하는 것이며, 그래서 철학적 논쟁보다 실제로 실험을 돌려 보는 연구가 더 필요하다는 것이다.

자주 묻는 질문

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