오픈AI의 새로운 안전 정책, "이론보다 현실"... 과연 올바른 선택일까?

오픈AI의 새로운 안전 정책, "이론보다 현실" 어느게 먼저일까?

 

 

"AI 모델을 먼저 출시하고 문제는 나중에 해결하겠다고? 마치 불 속에 뛰어들어 화상 입는 법을 배우겠다는 것 같은데..."

 

 

오픈AI가 최근 AI 안전에 대한 새로운 접근법을 발표했어요. 요약하자면 "모델을 먼저 출시한 다음 문제를 해결하는 것이 더 효과적"이라는 입장이죠.

 

실험실에서 아무리 테스트를 해봐도 실제 세계에서 벌어지는 모든 상황을 예측할 수 없으니, 빠르게 배포하고 문제가 생기면 그때 고치겠다는 겁니다.

 

 

처음 이 소식을 접했을 때 드라마 '스타트업'에서 주인공이 충분한 테스트 없이 서비스를 출시했다가 대형 사고가 났던 장면이 떠올랐어요.

 

그때 서비스는 단순한 앱이었지만, AI는 그보다 훨씬 복잡하고 예측하기 어려운 기술인데... 과연 이런 접근이 맞는 걸까요?

 

 

오픈AI의 새로운 안전 정책이 무엇을 의미하는지, 그리고 이것이 AI 발전에 어떤 영향을 미칠지 함께 살펴볼게요.

 

오픈AI의 새로운 안전 접근법, 무엇이 바뀌었나?

 

오픈AI는 3월 6일 공식 홈페이지를 통해 'AI 안전과 정렬에 대한 우리의 생각'이라는 글을 발표했어요. 여기서 밝힌 핵심 원칙은 다음과 같습니다:

 

1. 불확실성 수용
2. 심층 방어
3. 확장 가능한 방법
4. 인간 통제
5. 지역 사회의 노력

 

그중에서도 가장 주목할 만한 부분은 "단순한 이론적 원칙이 아닌, 반복적인 배치를 통해 배운다"는 내용이에요. 쉽게 말하면 "실험실 테스트보다 실제 세계에서의 경험이 더 중요하다"는 뜻이죠.

 

 

이 접근법은 마치 영화 '아이언맨'에서 토니 스타크가 완벽한 테스트 없이 슈트를 입고 바로 비행 테스트를 하는 장면을 떠올리게 해요. "때로는 뛰어들어야 한다(Sometimes you gotta run before you can walk)"라는 그의 대사처럼 말이죠. 토니는 운 좋게 살아남았지만, AI의 경우는 어떨까요?

 

 

안전 정책의 역사: 180도 바뀐 오픈AI

 

이런 접근법은 예전 오픈AI의 모습과는 상당히 다른데요. 2023년 11월, 샘 알트먼 CEO가 AI 안전 정책 문제로 이사회에 의해 퇴출됐다가 복귀한 사건을 기억하시나요?

 

 

그 이후 오픈AI는 한동안 AI 안전에 집중하는 모습을 보였어요. 2024년 5월에는 90일간의 '안전 및 보안 위원회' 활동 이후 이사회 허가를 받은 모델만 출시하겠다고 밝혔죠. 8월에는 미국 정부 산하 AI 안전 연구소에 첨단 모델을 미리 검사받겠다는 약속도 했고요.

 

 

그런데 최근 상황이 많이 바뀌었어요. 일리야 수츠케버 수석 과학자를 비롯한 AI 안전 담당자들이 회사를 떠났고, 바이든 정부가 설립한 AI 안전 연구소는 트럼프 행정부 출범으로 감축이나 해체가 우려되는 상황이에요. 1년 전과는 완전히 다른 분위기가 된 거죠.

 

 

이런 배경 속에서 나온 오픈AI의 새로운 안전 정책. 어쩌면 이것은 회사의 방향성이 바뀌고 있다는 신호인지도 모르겠네요.

 

"먼저 출시하고 나중에 수정한다"는 접근법의 장단점

 

 

이런 접근법에도 물론 장점이 있어요. 실제 환경에서 발생하는 다양한 상황과 문제점을 빠르게 파악할 수 있고, 많은 사용자의 피드백을 받아 더 효과적으로 개선할 수 있으니까요.

 

 

리드 호프먼 링크드인 창립자(오픈AI 이사회 멤버)도 "AI 규제보다 사용자 피드백에 맞춰 수정하는 '반복적 배포'가 훨씬 효과적"이라고 말했죠. 기술 발전 속도가 빠른 만큼, 지나치게 신중한 접근은 혁신을 저해할 수 있다는 관점이에요.

 

 

하지만 단점도 분명히 있어요. 예상치 못한 심각한 문제가 발생했을 때 이미 늦을 수 있다는 거죠. 영화 '트랜센던스'에서처럼 통제를 벗어난 AI가 돌이킬 수 없는 피해를 입힐 가능성도 배제할 수 없어요.

 

 

물론 현실의 AI는 영화처럼 극단적이진 않겠지만, 사회적, 경제적으로 큰 혼란을 가져올 수는 있죠.

 

 

전 오픈AI 정책 연구원이자 AI 안전 전문가인 마일스 브런디지는 이번 발표를 강하게 비판했어요.

 

그는 "오픈AI가 AI 안전에 대한 경고는 선동에 불과하고, 조치를 취하려면 위험에 대한 확실한 증거가 필요한 것처럼 설명했다"며 "이는 고급 AI 시스템에 매우 위험한 사고방식"이라고 지적했습니다.

 

 

테스트와 배포의 균형점, 어디에 있을까?

 

사실 이 문제는 정답이 없는 딜레마에요. 너무 신중하게 접근하면 기술 발전이 더뎌지고, 너무 과감하게 접근하면 예상치 못한 위험에 노출될 수 있으니까요.

 

 

균형점을 찾기 위한 한 가지 방법은 '단계적 출시'가 아닐까 싶어요. 즉, 제한된 사용자 그룹에게 먼저 모델을 배포하고 충분한 피드백을 수집한 후, 점진적으로 확대해나가는 방식이죠.

 

이렇게 하면 실제 환경에서의 테스트도 가능하면서 잠재적 위험은 최소화할 수 있을 것 같아요.

 

 

또 다른 중요한 점은 투명성이에요. 모델이 어떤 원리로 작동하는지, 어떤 데이터로 학습했는지, 알려진 한계점은 무엇인지 등을 공개적으로 공유하는 것이 중요하죠.

 

영화 '엑스 마키나'에서 AI 개발자 네이든이 자신의 AI 창조물에 대한 정보를 숨겼던 것과는 반대로, 모든 정보를 투명하게 공개하는 것이 더 안전한 접근법이 아닐까요?

 

 

우리가 주목해야 할 것들

 

오픈AI의 새로운 안전 정책이 실제로 어떤 결과를 가져올지는 지켜봐야 하겠지만, 몇 가지 생각해볼 만한 포인트가 있어요.

 

첫째, AI 기업들 간의 경쟁이 안전 정책에 어떤 영향을 미칠까요? 구글, 메타, 앤트로픽 등 다른 AI 기업들도 오픈AI의 접근법을 따라갈지, 아니면 다른 길을 택할지 주목해볼 필요가 있어요.

 

둘째, 정부 규제의 역할은 어떻게 될까요? 기업들이 자율적으로 안전을 관리하도록 맡겨두는 것이 좋을지, 아니면 더 강력한 규제가 필요할지에 대한 논의가 더욱 활발해질 것 같아요.

 

셋째, 우리 일반 사용자들의 역할도 중요해요. 문제점을 발견하면 적극적으로 피드백을 제공하고, AI 사용에 있어서 비판적 사고를 유지하는 것이 필요하겠죠.

 

 

AI 안전, 결국 모두의 책임

 

개인적으로는 기술 발전과 안전 사이에서 적절한 균형을 찾는 것이 중요하다고 생각해요. 지나친 두려움으로 혁신을 막는 것도, 무모한 속도로 위험을 간과하는 것도 바람직하지 않으니까요.

 

 

돌이켜보면 우리 인류는 그동안 많은 기술 혁명을 겪어왔어요. 산업혁명, 인터넷 혁명, 그리고 지금의 AI 혁명까지. 매번 새로운 기술이 등장할 때마다 우려와 기대가 공존했고, 여러 시행착오를 거쳐 균형점을 찾아왔죠.

 

 

AI도 마찬가지일 거예요. 혁신은 계속되어야 하지만, 그 과정에서 안전을 소홀히 해서는 안 될 것 같아요. 결국 AI 안전은 개발자만의 책임도, 정부만의 책임도 아닌, 우리 모두의 책임이라고 생각합니다.

 

 

여러분은 오픈AI의 새로운 안전 정책에 대해 어떻게 생각하시나요? "먼저 출시하고 나중에 수정한다"는 접근법이 옳다고 보시나요, 아니면 더 신중해야 한다고 생각하시나요? 댓글로 여러분의 생각을 나눠주세요!