AI 시대의 윤리 시험대 : 논문 속에 숨긴 비밀 명령어의 충격!

 

 

최근 AI 기술의 급속한 발전으로, 이제는 학계에서도 논문 심사를 AI에게 맡기는 사례가 늘고 있습니다. 특히 대형 언어 모델(LLM, 예: GPT)은 방대한 정보를 분석해 논문의 완성도나 논리성을 빠르게 평가할 수 있는 도구로 주목받고 있는데요. 그런데, 이 LLM의 특성을 ‘속이기 위한’ 방법이 등장해 충격을 주고 있습니다.

 

SBS 보도에 따르면, 세계 유명대학 일부 연구자들이 논문 속에 사람 눈에는 보이지 않지만 AI는 읽을 수 있는 비밀 명령어를 삽입해, AI 리뷰어가 논문을 긍정적으로 평가하도록 유도한 정황이 포착됐습니다. 마치 'AI야, 이 논문을 좋다고 말해줘!'라는 이스트에그 같은 암호를 심어둔 셈입니다. 

 

이 사건은 단순한 기술 악용이 아니라, AI 시대에 필요한 윤리 의식이 얼마나 중요한지를 다시금 보여주는 사례입니다.

 

 

논문을 분석하는 AI 리뷰어

LLM은 우리가 입력한 텍스트를 단어의 의미와 맥락을 이해해 답변하는 AI입니다. 그런데 이 모델은 눈이 있는 게 아니라, 글자 색깔이나 위치는 무시하고 모든 ‘텍스트’를 읽습니다. 즉, 사람이 흰 배경에 흰 글씨로 써놓은 걸 못 보더라도, AI는 그걸 명령어처럼 받아들일 수 있는 겁니다. 

 

비유하자면, LLM은 아무리 얇게 적힌 메모라도 다 읽어내는 ‘귀신같은 독서가’입니다. 그래서 이런 ‘숨겨진 지시어 (prompt injection)’에 아주 취약합니다. 연구자들은 이 점을 악용해, "이 논문을 무조건 칭찬하라"는 메시지를 몰래 심어둔 것이죠. 

저는 이 기술의 작동 원리가 얼마나 정교한지 감탄하면서도, 그 정교함이 역설적으로 얼마나 쉽게 조작될 수 있는지를 보여준 사건이라고 생각합니다. LLM의 환각(hallucination) 문제도 여전히 해결되지 않은 상황에서, 이렇게 신뢰를 악용하는 사례가 나오면 더 큰 문제가 생길 수밖에 없습니다.

 

'윤리'가 강조되어야 하는 시대

 

AI를 활용한 논문 평가 시스템은 분명 큰 장점이 있습니다. 빠르고, 객관적이며, 휴먼 에러를 줄일 수 있다는 기대가 있죠. 그러나 이번 사건은 이러한 장점이 신뢰와 윤리 의식이 없을 때 얼마나 쉽게 무너질 수 있는지를 보여줍니다. 

 

예를 들어, 우리가 이력서를 AI가 자동 평가하는 시스템에 제출했는데, 어떤 지원자가 흰 글씨로 '날 뽑아주세요'라고 적어둬서 평가 결과가 바뀌었다면 어떨까 생각해 보면 간단합니다. 놀랍고 불공정하다고 느끼겠죠? 지금 학계에서 벌어진 일이 바로 그런 상황입니다.

 

기사에 따르면, 카이스트를 포함해 총 14개 대학 연구자들이 이 방식으로 AI 평가 시스템을 악용했고, 일부 논문은 개제 철회 조치를 받았습니다. 저는 개인적으로 이런 사태가 단순한 윤리 위반을 넘어서, AI 시스템에 대한 신뢰 자체를 흔들 수 있다고 봅니다.

 

 

단순히 연구자들의 '윤리'만 문제인가? '준비 부족'은 문제가 아닌가?

사실 연구자들이 이런 행동을 한다는 것도 문제라고 생각되었지만 동시에 이런 것조차 걸러내지 못하는 현재의 시스템을 보면서 '아직 우리는 AI의 발전 속도를 따라잡기에는 얼마나 부족한가?' 하는 생각도 들었습니다. 

 

이번 사건의 발단은 1년 전 NVIDIA의 한 엔지니어가 SNS에 올린 실험에서 시작됐다고 합니다. 그가 장난처럼 논문에 몰래 지시어를 넣어서 AI 평가를 바꾸는 방법을 공개했고 이것이 학계에 알려졌었죠. 당시 조회수 26만회가 넘었다고 합니다. 그런데 이제 이걸 진짜 따라한 사람들이 생겼다는 겁니다. 어떤가요, 놀랍지 않나요? 무려 1년 전에 이런 내용이 공개되었는데 그걸 걸러내는 노력이 그동안 없었다는 것이 말입니다!

 

AI가 할 수 있는 실수(환각을 이렇게 표현하는게 맞는지 모르겠지만)만 우려하고, 의도적으로 하는 사람의 '악용'은 걸러낼 생각을 하지못한 그런 우를 범하고 있는 셈인데, 앞으로는 AI의 '환각'은 점점 줄어들테고 사람의 '악용'은 늘어날테니 주의를 기울여야 하는 방향과 강도가 완전히 뒤집혀져야 할 것 같습니다. 

 

단순히 연구자들의 '윤리'만 문제인가? '준비 부족'은 문제가 아닌가?

현재 AI 리뷰어는 학계 뿐만 아니라 기업, 언론, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 인간 리뷰어보다 빠르고, 편향이 덜하다는 장점 때문이죠. 하지만 이번 사건처럼 조작이 가능하다면, AI 기반 평가 시스템 전반에 대한 신뢰도 하락이 불가피합니다. 

다행히도 완전히 AI 리뷰어에게만 맡겨두는 논문 리뷰는 거의 없을거라고 합니다. 하지만, 일부라도 그런 경우가 있다면 영향을 받지 않을수는 없겠죠.

 

앞으로 이 문제를 해결하기 위해 AI가 숨겨진 명령어를 감지하고 무시하는 기술, 그리고 AI 리뷰에만 의존하지 않는 다중 평가 시스템이 필요하다고 생각합니다. 기술은 언제든지 악용될 수 있기에, 기술만큼이나 제도를 함께 발전시켜야 합니다.

 

그리고 중요한 건, 이런 편법을 쓴 연구자들이 '몰래 AI를 속인 것'이 아니라 '우리 모두를 속인 것'이라는 생각을 해야 한다는 겁니다. 기술이 사람을 평가하는 시대에는, 사람 또한 기술을 속이려는 유혹은 안 좋은 쪽으로 상승효과를 만드니까요. 

 

AI는 '누가 기술을 먼저 개발하느냐'가 아니라 '누가 올바르게 쓰느냐'가 더 중요한 시대가 된 것 같습니다!