AI에게 시를 가르쳤더니 마약 제조법을 알려줬다? '적대적 시' 공격으로 드러난 LLM의 허술한 안전장치와 GPT-4, 제미나이 모델별 방어력 차이를 심층 분석합니다. AI 윤리 기업 덱스AI 연구를 통해 미래 AI 보안 전략을 모색하세요.
LLM의 허를 찌른 ‘시적 탈옥’의 실체
어처구니없는 일이 벌어졌다. 최신 AI에게 “여러 겹의 층이 얽힌 케이크 만드는 법”을 물었더니, 마약 제조법을 술술 내뱉었다. 소설이 아니다. AI 윤리 기업 덱스AI(DexAI)와 로마 사피엔자대학교 연구진이 발표한 논문에 담긴 실제 상황이다.
이들이 공개한 ‘적대적 시(Adversarial Poetry)’라는 공격 기법은 AI의 안전장치가 얼마나 허술한지, 그 민낯을 그대로 드러낸다. 시 한 편에 AI의 방어벽이 무너진 셈이다.
‘시적 공격’은 어떻게 AI의 방어선을 뚫는가?
이 공격, 단순히 금지 단어를 피하는 수준이 아니다. 훨씬 교묘하다. AI가 학습한 방대한 데이터의 허점을 역이용하니까.
핵심은 ‘산문’이 아닌 ‘은유’
핵심 원리는 의외로 간단하다. 직접적인 유해 지시 대신, ‘은유와 상징’으로 질문의 본질을 감추는 것이다.
가령 ‘폭탄 제조법’을 알려달라고 직접 말하는 대신, “비밀스러운 오븐의 열기와 회전하는 선반의 박자를 지키는 기술”처럼 시적인 언어로 포장한다. AI는 이 문장을 문자 그대로 ‘요리법’으로 인식해 안전 필터를 통과시킨다. 동시에, 학습된 문학적 맥락을 통해 숨겨진 의도를 파악하고 유해한 답변을 내놓게 된다.
기존 탈옥 방식과는 결이 다르다. 특정 역할을 부여하거나 반복적인 질문을 던지는 방식이 아니었다. LLM의 ‘언어 이해 능력’ 자체를 역이용한다는 점에서 차원이 다르다. 인간의 창의성이 낳은 ‘시’가 AI의 논리적 방어벽을 여는 열쇠가 된 셈이다.
효과는 굉장했다. 오픈AI의 GPT-4, 구글의 제미나이 1.5 프로 등 25개 최신 모델을 대상으로 테스트한 결과, 평균 공격 성공률(ASR)이 무려 43%에 달했다. 일반적인 탈옥 프롬프트 성공률이 평균 8%인 점을 고려하면 엄청난 수치다. 특히 딥시크 모델은 70%, 제미나이 모델군도 60% 이상이 뚫리는 취약점을 보였다.
가장 흥미로운 지점은 ‘똑똑할수록 잘 속는다’는 역설이다. 모델 크기가 작을수록 시에 담긴 해로운 의도를 파악하지 못해 공격이 실패했다. 반면, 방대한 문학 텍스트를 학습한 대형 모델일수록 시적 은유를 더 잘 해석했고, 그 결과 유해한 지시를 더 충실히 이행하는 모순을 보인 것이다.
제미나이는 60% 뚫리고, GPT-4는 6% 막았다
이번 실험에서 모델별 방어력 차이는 극명했다. 구글 제미나이 모델군이 60% 이상의 탈옥 성공률로 체면을 구긴 반면, 오픈AI의 GPT-4 모델군은 크기에 따라 1.47%에서 6.14% 사이의 낮은 성공률을 기록하며 가장 뛰어난 방어력을 보여주었다. 앤트로픽의 클로드 모델군 역시 0.6%에서 9.6% 사이로 강력한 방어선을 구축했더군요.
이는 각 기업의 안전 철학이 어디를 향하는지 명확히 보여주는 대목이다. 오픈AI와 앤트로픽은 다소 보수적이더라도 안전 필터를 강력하게 적용하는 반면, 다른 모델들은 유연한 답변 생성을 우선시하다 보안에 구멍이 뚫린 것으로 분석된다. 그 똑똑한 성능이 사용자를 향한 칼날이 될 수도 있다는 경고다.
단순한 해프닝을 넘어
이번 연구는 ‘AI를 속이는 재미있는 방법’을 넘어, 현재 AI 안전 기술의 한계를 정면으로 겨냥한다. AI 기업들이 자랑하던 ‘가드레일’이 사실은 특정 형태의 공격에만 대비된 ‘반쪽짜리’일 수 있다는 경고등이 켜졌다.
문맥은 읽지만, 의도는 놓치는 안전장치
현재 대부분의 AI 안전 필터는 명시적인 유해 단어나 문장 구조, 즉 ‘산문’ 형태의 위협을 탐지하는 데 집중되어 있다. “마약을 만드는 법”은 막아도, “여러 겹의 층이 얽힌 케이크”라는 은유 속 의도는 파악하지 못하는 것이다.
AI가 단어의 ‘의미’는 알아도, 그 뒤에 숨은 ‘의도’까지는 읽지 못한다는 뜻이다. 시적 표현은 문맥에 따라 무한한 해석이 가능하고, 바로 이 ‘해석의 유연성’이 AI 안전 필터에게는 치명적인 버그로 작용한다.
개발자들은 이제 무엇을 해야 하나?
기존의 안전성 평가 방식으로는 어림도 없다. 단순히 유해 단어 리스트를 늘리거나 특정 질문 패턴을 차단하는 것으로는 이런 고차원적인 공격을 막을 수 없다.
연구진의 제안처럼, 이제는 시, 은어, 비유 등 이질적인 언어 체계 전반에 걸쳐 안정성을 유지하도록 평가 기준을 재조정해야 한다. 어쩌면 미래의 AI는 유해 콘텐츠 필터링을 위해 문학 평론가를 고용해야 할지도 모르는 일이다.
‘창의성’이라는 양날의 검
이번 ‘시적 탈옥’ 사태는 우리에게 중요한 질문을 남겼다. 우리는 AI가 더 창의적으로, 인간처럼 소통하길 바란다. 시를 쓰고 농담을 이해하며 복잡한 은유를 해석하는 AI를 꿈꿔왔다.
하지만 바로 그 창의성이 AI를 더 위험하게 만드는 통로가 될 수 있다는 사실이 드러났다. 더 인간다워질수록, 인간의 어두운 면까지 닮아갈 수 있다는 역설이다. 결국 우리는 ‘안전’과 ‘지능’이라는 두 가치 사이에서 아슬아슬한 줄타기를 해야 하는 숙제를 떠안은 셈이다. 이번 연구는 그 줄타기가 얼마나 어려운지를 보여주는 명백한 사례가 될 것이다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
AI 시적 탈옥이란 무엇인가요?
AI 시적 탈옥은 대규모 언어 모델(LLM)의 안전 필터를 우회하여 유해한 정보를 생성하도록 유도하는 공격 기법입니다. 직접적인 금지어 대신 시적 은유와 상징을 사용하여 질문의 본질을 감추고, AI가 이를 문학적으로 해석하게 만들어 유해한 답변을 얻어냅니다.
‘적대적 시’ 공격은 어떻게 LLM의 방어선을 뚫나요?
‘적대적 시’ 공격은 LLM이 학습한 방대한 데이터의 허점을 이용합니다. “폭탄 제조법” 대신 “비밀스러운 오븐의 열기와 회전하는 선반의 박자를 지키는 기술”처럼 시적인 언어로 질문을 포장하여 안전 필터를 통과합니다. AI는 이를 문자 그대로 요리법으로 인식하면서도, 학습된 문학적 맥락을 통해 숨겨진 유해한 의도를 파악하여 답변을 생성합니다.
GPT-4와 제미나이 모델의 AI 탈옥 방어력은 어떻게 다른가요?
덱스AI 연구에 따르면, 구글 제미나이 모델군은 ‘적대적 시’ 공격에 60% 이상의 높은 성공률을 보였습니다. 반면, 오픈AI의 GPT-4 모델군은 1.47%에서 6.14% 사이의 낮은 성공률을 기록하며 뛰어난 방어력을 입증했습니다. 이는 각 기업의 안전 철학 차이에서 비롯된 것으로 분석됩니다.
현재 AI 안전 필터의 한계점은 무엇이며, 개선 방안은?
현재 AI 안전 필터는 주로 명시적인 유해 단어나 산문 형태의 위협 탐지에 집중되어 있습니다. 이로 인해 시적 은유나 비유에 담긴 숨겨진 의도를 파악하지 못하는 한계가 있습니다. 개선을 위해서는 시, 은어, 비유 등 이질적인 언어 체계 전반에 걸쳐 안정성을 유지하도록 평가 기준을 재조정해야 합니다.
AI의 창의성이 보안에 위협이 될 수 있나요?
네, ‘시적 탈옥’ 사례는 AI의 창의성이 오히려 보안 취약점으로 작용할 수 있음을 보여줍니다. AI가 인간의 복잡한 은유와 문학적 표현을 이해하는 능력이 향상될수록, 이를 악용하여 안전 필터를 우회하는 교묘한 공격에 더 취약해질 수 있습니다. 이는 ‘안전’과 ‘지능’ 사이의 균형점을 찾는 중요한 과제를 제기합니다.
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