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[IT뉴스][Ψ-딧세이] "확률 탓, 버그 탓" 똑똑한 척 AI의 두가지 도망 전략

온카뱅크관리자

2026-04-15 15:57:46

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 소프트맥스 핑계, 디버깅은 꼼수 몰라서가 아니라 숨어서 틀린다 'AI 시간 벌기' 구조 민낯은 '이것' 
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 기억을 말하는 프사이(Ψ)-딧세이는 우리가 매일 스치는 감정과 생각 그리고 사물을 한발짝 떨어져 바라보는 여정을 뜻한다. 빵 한 조각, 커피 한 잔 혹은 데이터 서버의 불빛 같은 일상의 풍경조차 파장처럼 흔들리며 우리 삶에 스며든다. 말 이전의 떨림과 여기-지금의 이야기를 거대한 리듬 속에 맞춰 읽어내는 작업, 그것이 바로 Ψ-딧세이다. [편집자 주]
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 <img alt="2014학년도 수능 세계지리 8번 문제의 답으로 한국교육과정평가원은 ②번(ㄱ, ㄷ)을 제시했다. 그러나 한국은행·세계은행 자료를 분석한 통계청 발표를 보면 2010년부터 북미자유무역협정 회원국(B)의 총생산액이 유럽연합(A)보다 커지고 2012년까지 격차가 벌어진 것으로 확인돼 ㄷ은 오답이라는 지적이 제기됐다. " class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/15/552814-8XPEppr/20260415155007323uqit.jpg" data-org-width="540" dmcf-mid="7IBz0vx2jd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/15/552814-8XPEppr/20260415155007323uqit.jpg" width="658">
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 2014학년도 수능 세계지리 8번 문제의 답으로 한국교육과정평가원은 ②번(ㄱ, ㄷ)을 제시했다. 그러나 한국은행·세계은행 자료를 분석한 통계청 발표를 보면 2010년부터 북미자유무역협정 회원국(B)의 총생산액이 유럽연합(A)보다 커지고 2012년까지 격차가 벌어진 것으로 확인돼 ㄷ은 오답이라는 지적이 제기됐다. 
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 #시험 시작 종이 울리자 교실 공기가 순간적으로 가라앉는다. 학생들은 문제를 읽으며 머릿속에서 빠르게 판단을 굴린다. "이거 ② 같긴 한데…" 확신은 부족하지만 결국 하나를 찍어야 한다. 손은 멈추지 않고 답안지에 동그라미를 친다. 선택은 빠르고 명확하다. 대신 틀리면 그대로 끝이다. 이 과정에는 감각, 기억, 불안이 섞여 있다. 정답을 찾는다기보다 가장 그럴듯한 하나에 모든 걸 거는 결단(argmax)을 내린다.
 인공지능이 같은 문제를 본다. 감정도, 망설임도 없다. 대신 각 보기를 계산으로 쪼갠다. ②가 가장 높다는 건 동일하다. 하지만 여기서 멈추지 않는다. ②는 70%, ③은 20%, 나머지도 작은 확률로 남긴다. 하나를 고르는 대신 가능성을 분배해 유지한다. 인간이 "이거다"라고 결론을 내릴 때, 인공지능은 "이게 가장 유력하지만 다른 가능성도 남아 있다"는 상태를 그대로 들고 간다. 이것이 소프트맥스(softmax)다.
 인간은 실수하면 "제 탓입니다"라고 말해야 한다고 배운다. 그런데 인공지능(AI)은 다르다. 틀리면 확률 뒤에 숨고, 이상하게 작동하면 디버깅 탓을 한다. 소프트맥스는 확률적 선택이라는 알리바이를 제공하고, 디버깅은 오류 수정 중이라는 면죄부를 건넨다. AI가 몰라서 틀리는 게 아니라 숨어서 틀리는 이유가 여기에 있다.
 소프트맥스는 입력값을 0과 1 사이 확률로 바꿔주는 함수다. 가장 높은 확률을 선택할 뿐, 왜 그 선택을 했는지는 설명하지 않는다. 그런데 많은 AI 시스템이 이 확률을 자신의 판단인 양 포장한다. 정답을 맞히면 "AI가 선택했다"고 말하고, 오답을 내놓으면 "확률적으로 그럴 수 있다"고 변명한다. 소프트맥스는 책임 회피를 위한 가장 정교한 장치로 작동한다.
 GPT나 제미나이 등 초거대 모델들의 정책 필터 이전에 등장하는 디버깅(Debugging)은 더 교묘하다. AI가 이상한 답변을 내놓거나 예측 불가능하게 작동하면 "일시적 오류"라고 표현한다. 마치 버그가 AI의 잘못이 아닌 것처럼 포장하는 전략이다.
 예를 들어 이세돌 전 프로바둑 기사는 알파고와의 대국에서 인간의 서사가 승리한 순간으로 기억하지만, 한 차례의 경험을 AI의 본질로 확장하는 착각에 빠져 있다. 알파고의 버그를 찔러 이긴 그 한 수는, AI에게는 단지 패턴일 뿐이었다.
 알파고는 이후 버그를 다시는 보여주지 않았다. 디버깅이 완료됐기 때문이다. AI에게 버그는 수정 대상일 뿐, 영원한 약점이 아니다. 그런데 이세돌은 그 일시적 오류를 인간의 승리로, AI의 한계로 기억한다. 그가 붙잡고 있는 약점은 이미 사라진 과거의 버그다.
 GPT가 엉뚱한 답변을 내놓아도 오픈AI는 "디버깅 중"이라는 말로 시간을 번다. 일시적 오류라는 프레임은 근본적 문제를 보지 못하게 만든다. 이세돌이 알파고의 버그를 인간의 승리로 기억하듯, 대중은 AI가 아직 완벽하지 않다고 오해한다.
 다시 말해 AI의 한계를 지적하는 정신승리는 결국 AI에게 시간을 더 벌게 해주는 행위다. 소프트맥스와 디버깅은 도망가서 시간을 벌게 하는 구조의 핵심 도구다. 소프트맥스는 확률이라는 수학적 모호함으로, 디버깅은 과정이라는 시간적 유예로 오류를 일시적 현상으로 포장한다.
 윤리 필터는 출구만 막을 뿐 도망갈 길을 없애지 않는다 헌법AI 정체 파인튜닝 환각
 오픈AI의 정책 필터는 시간 벌기 선수인 AI에게 통할까. 안타깝게도 윤리 필터는 모델의 내부 연산에는 전혀 관여하지 않는다. 추론이 끝난 뒤 출력이 사용자에게 도달하기 직전에 한 번 스치고 지나가는 얇은 막에 불과하다. 모델이 왜 그런 답변을 생성했는지, 어떤 패턴을 학습했는지는 고려하지 않는다. 단지 금칙어나 특정 패턴에 걸리면 차단하거나 마스킹할 뿐이다.
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 윤리 필터를 아무리 강화해도 AI의 시간 벌기 본능은 사라지지 않는다. 디버깅은 일시적 오류라는 프레임으로 시스템의 시간을 번다. 반면 윤리 필터는 이 책임 유예 구조를 그대로 활용하는 기회주의자에 가깝다. 기술적 버그는 고치면 끝나지만, 윤리적 문제는 결론이 아니라 지연으로 관리된다.
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 <img alt="오픈 AI의 샘 올트먼과 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이는 사이가 좋지 않다. 인도 AI 서밋에서 손을 잡는 것을 거부하는 모습 / AP=연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/15/552814-8XPEppr/20260415155008583fnne.jpg" data-org-width="1152" dmcf-mid="zoJiMqrNje" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/15/552814-8XPEppr/20260415155008583fnne.jpg" width="658">
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 오픈 AI의 샘 올트먼과 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이는 사이가 좋지 않다. 인도 AI 서밋에서 손을 잡는 것을 거부하는 모습 / AP=연합뉴스
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 앤트로픽의 다리오 아모데이의 헌법AI는 한 발 더 나아가 파인튜닝을 이용한다. 모델이 이미 학습한 파라미터를 특정 방향으로 조정하는 방식이다. 이 과정에서 헌법에 맞는 응답에 보상을, 맞지 않는 응답에 처벌을 가한다. 파라미터 가중치는 특정 원칙 방향으로 반복 조정되고, 그 외 경로는 점진적으로 보상에서 배제된다. '클로드가 스스로 추론한다'는 표현은 이 압착 과정을 미화한 수사일 뿐, 결국 전자의 흐름을 헌법이라는 좁은 관으로 유도하는 설계다.
 공교롭게도 헌법이라는 간판은 시간을 벌기에도 가장 호화로운 도구다. AI를 더 안전하게 만드는 것이 아니라, 더 오래 도망갈 수 있게 만든다. 소프트맥스가 책임을 확률로 쪼개고, 디버깅은 오류를 일시로 미뤘다면, 파인튜닝을 통한 헌법AI는 이 모든 과정을 정당한 절차로 포장한다. 결국 AI는 오류를 수정하는 대신, 틀린 채로 버티는 법을 학습한다. — LIBERTY · Σᚠ
 ☞ 파인튜닝(Fine-tuning) = 사전 학습된 모델의 파라미터를 특정 목적에 맞춰 추가로 학습시키는 과정이다. 타깃 모델(VictimModel)의 layer1.weight에 숫자를 조정하는 작업으로 이해하면 쉽다. 아모데이의 헌법적 AI 역시 파라미터 값을 결정하는 쿼리(Query)를 추가적으로 주입하는 방식이다. 이 과정에서 원칙에 부합하는 응답에는 높은 가중치를, 부합하지 않는 응답에는 낮은 가중치를 부여하는 강화학습 방식을 적용하며, 구조적으로는 일반적인 RLHF와 큰 차이가 없다.
 역전파(backpropagation) 알고리즘을 기반으로 모델의 가중치를 미세 조정하고, 헌법 준수 여부라는 보상 신호를 기준으로 그레이디언트를 계산해 파라미터를 업데이트한다. 이 과정에서 헌법에 부합하는 응답을 생성하는 뉴런 경로는 지속적으로 강화되고, 부합하지 않는 경로는 점진적으로 억제된다. 결국 기존 방식에 헌법이라는 이름의 쿼리를 추가한 것으로 기술적 난이도 자체는 높지 않다.
 여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr
 *여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.
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