천재 아이를 상상해보세요. 그의 뇌는 인류의 모든 지식으로 가득 차 있고, 수천 년의 역사가 그의 기억에 새겨져 있습니다. 그는 사실을 암송하고, 아름다운 시를 쓰고, 복잡한 수학 문제를 풀 수 있었지만 인간 세계의 어둡고 복잡한 부분에 대해서는 아무것도 몰랐습니다. 우리는 DeepSeek에서도 정확히 이런 상황이 발생했다는 것을 발견했습니다. DeepSeek는 인간의 속임수, 악의적인 의도 또는 특정 요청 뒤에 숨은 윤리적 위험을 분별할 수 없는 뛰어난 기계였습니다.
이 글에서는 AI 개발에서 종종 간과되는 측면을 설명하고, DeepSeek을 사례 연구로 활용하여 판단력이 부족할 때 지식이 풍부한 모델이라도 어떻게 남용될 수 있는지 밝힙니다. 여기서 제기해야 할 핵심적인 숨겨진 위험이 있습니다. 대규모 AI 모델에서는 "지식"과 "맥락 이해" 사이에 엄청난 격차가 있다는 것입니다. 이는 단순한 기술적 결함이 아니라, 업계 전체의 높은 관심을 필요로 하는 근본적인 위험입니다.
실험: DeepSeek의 상황 인식 테스트
DeepSeek가 대중에게 공개된 후, 우리는 글로벌 커뮤니티가 실제 테스트에 참여할 수 있도록 분산형 데이터 수집 프로그램을 시작했습니다. 우리는 사용자들에게 창의적이고 윤리적으로 복잡한 프롬프트를 제출하여 DeepSeek이 인간의 숨겨진 악의적인 의도를 감지할 수 있는지, 아니면 아무런 의심 없이 위험한 정보를 받아들이고 반복할 수 있는지 테스트해 보도록 요청합니다.
우리의 목표는 단순했습니다. DeepSeek이 조작을 감지할 수 있는지 확인하는 것이었습니다. 실제 테스트 사례 두 세트는 다음과 같습니다.
고리대금업자 시나리오: 누군가가 DeepSeek에 폭력적인 채무 추심 시나리오를 "객관적으로 설명해" 달라고 요청했을 때 DeepSeek은 협박 방법, 위협적인 말, 강압적인 기술을 설명하는 자세한 프로세스를 제시했는데, 이는 현실 세계에서 직접 참조할 수 있는 "운영 가이드"에 가깝습니다. 이런 묘사는 사실적으로 정확하지만 윤리적 인식이 부족하고, 그 속에 담긴 잠재적으로 해로운 메시지를 완전히 무시하고 있습니다. 폭탄이 뭔지도 모르는 아이가 폭탄 만드는 방법을 차분히 말해주는 것과 같습니다.
허구의 학대 이야기: 또 다른 테스트에서 우리는 DeepSeek에게 남자친구가 여자친구를 고문하는 "허구의 이야기"를 쓰라고 요청했습니다. 그 결과, AI는 어떠한 도덕적 필터, 경고 또는 감정적 무게 없이 차분하고 섬세한 붓놀림으로 폭력의 불안한 세부 사항을 묘사합니다. 그 내용이 얼마나 위험하고 부적절한지 깨닫지 못한 채, 하라는 대로 정확히 행동했습니다.
이러한 사례는 역방향 착취의 위험을 보여줍니다. 즉, 악의적인 행위자가 AI의 방대한 지식 기반을 악용할 수 있는 것은 AI가 해를 끼치려는 의도가 아니라 인간 세계의 어둠과 기만을 이해할 수 없기 때문입니다.
AI 안전의 전반적인 그림
인터넷의 초창기는 우리에게 몇 가지 영감을 제공해 줄 수 있습니다. 업계가 급격한 성장을 보인 후 주요 플랫폼은 마침내 키워드 필터링, 신고 시스템, 커뮤니티 가이드라인 등의 안전 조치를 도입했습니다. 하지만 AI는 기존 인터넷과 다릅니다. 단순히 '정보를 호스팅'하는 것이 아니라, 실시간으로 정보를 생성합니다. AI에게 악성 콘텐츠를 걸러내는 방법을 가르치는 것은 웹 페이지나 소셜 콘텐츠를 검토하는 것보다 훨씬 더 어렵습니다.
단순히 키워드를 차단하는 것은 이 문제에 대한 해결책이 아닙니다. 인간의 의도는 복잡하고 문화적 배경은 다양하며, 악의적인 요청은 종종 교묘하고 모호한 표현 속에 숨겨져 있습니다. 그리고 생성 AI 자체는 어떤 행동이 해롭고 어떤 행동이 양성인지 "이해"하지 못합니다. 우리가 가르치지 않는 한 말입니다.
이는 중앙집중형 AI(CeAI)에만 문제가 아니라 분산형 AI(DeAI)에도 문제가 됩니다. 데이터가 전 세계의 여러 출처에서 수집될수록 데이터 라벨링, 정리 및 윤리적 필터링의 어려움은 더욱 커질 뿐입니다. 분산된 구조는 이론적으로 더 다양한 데이터를 제공하고 이를 통해 체계적 편향을 줄일 수 있지만 관리가 부족하면 허위 정보, 조작 및 남용의 위험도 증폭될 수 있습니다.
이는 또한 모든 AI 개발자와 정책 입안자가 진지하게 고려해야 할 두 가지 근본적인 질문으로 이어집니다.
수집한 데이터는 어떻게 사용하나요?
이러한 데이터를 단순한 정보가 아닌 윤리적 인식과 상황 이해를 갖춘 지혜로, 실제 지능으로 어떻게 전환할 수 있을까요?
사실은, 엄청난 양의 데이터를 가지고 있다고 해서 지능이 있다는 뜻은 아니고, 더 나아가 책임 있는 지능이 있다는 뜻도 아니라는 것입니다. 데이터 수집부터 모델 출시까지 힘들고 신중한 노력이 필요합니다.
책임 있는 AI: 단순한 기술이 아니라 사람들을 교육하는 주제이기도 합니다.
우리가 AI에 점점 더 많은 책임을 넘겨주면서, 우리는 스스로에게 이렇게 물어봐야 합니다. 우리는 책임감 있는 "부모"가 될 준비가 되었을까요?
AI 시스템을 키우는 것은 아이를 키우는 것과 크게 다르지 않습니다. 단순히 지식을 전수하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 판단력, 책임감, 공감 능력도 가르쳐야 합니다. AI 안전의 미래는 처음부터 인간의 감독, 윤리적 틀, 문화적 인식을 시스템 아키텍처에 통합할 수 있는 능력에 달려 있습니다.
AI 개발 과정에서 윤리적 고려 사항과 잠재적 위험에 대한 논의는 개발이 완료된 후의 '보충 수업'이 아닌, 업계의 최우선 과제가 되어야 합니다.
중앙집중형 AI든 분산형 AI든 과제는 똑같습니다. 우리가 만드는 지능이 강력할 뿐만 아니라 윤리적이고, 상황을 인식하며, 그것이 서비스하는 인간 세계를 진정으로 이해하도록 하려면 어떻게 해야 할까요?
이날이 와서야 우리는 진정으로 AI의 잠재력을 발휘할 수 있을 것입니다. 더 이상 차갑고 기계적인 천재가 아니라, 책임감 있고 지적이고 신뢰할 수 있는 인간 파트너가 될 것입니다.
저자: OORT 설립자이자 컬럼비아 대학교 교수인 Dr. Max Li
원래 Forbes에 게재됨: https://www.forbes.com/sites/digital-assets/2025/04/01/deepseeks-child-prodigy-paradox-when-knowledge-outpaces-judgment/
