AI 정렬 문제의 역설: 불완전성을 통한 안전 확보?

본 기사는 AI 정렬 문제에 대한 혁신적인 연구 결과를 소개합니다. 기존의 완벽한 정렬 추구 대신, ‘의도적 비정렬’ 전략을 통해 AI 위험을 완화할 수 있다는 주장과 그에 대한 수학적 증명 및 실험 결과를 다룹니다. 이 연구는 AI 안전 연구에 새로운 패러다임을 제시하지만, 장기적인 효과 및 부작용에 대한 추가 연구의 필요성도 강조합니다.

인류는 오랫동안 인공지능(AI)의 발전에 대한 기대와 동시에, 통제 불능으로 인한 위험에 대한 우려를 동시에 품어왔습니다. 특히 AGI(Artificial General Intelligence)와 ASI(Artificial Superintelligence)의 등장 가능성은 이러한 우려를 더욱 증폭시키고 있습니다. AI 정렬 문제, 즉 AI가 인간의 가치에 따라 행동하도록 하는 문제는 이러한 위험을 해소하기 위한 핵심 과제입니다.

하지만, Alberto Hernández-Espinosa를 비롯한 연구진은 최근 발표한 논문 "Agentic Neurodivergence as a Contingent Solution to the AI Alignment Problem"에서 놀라운 주장을 펼칩니다. 그들은 튜링의 계산 가능성, 괴델의 불완전성 정리, 차이틴의 무작위성 등 수학적 원리를 바탕으로 완벽한 AI 정렬은 불가능하다는 것을 증명합니다. 즉, 우리가 꿈꿔왔던 완벽히 인간의 가치에 부합하는 AI는 근본적으로 불가능하다는 것입니다.

그렇다면 해결책은 무엇일까요? 연구진은 ‘의도적 비정렬’ 혹은 **‘에이전트의 신경 다양성’**이라는 흥미로운 대안을 제시합니다. 이는 여러 개의 부분적으로 정렬된 AI 에이전트들이 서로 경쟁하고 협력하는 역동적인 생태계를 조성하는 전략입니다. 어떤 에이전트도 인간에게 해가 되는 방식으로 지배적으로 될 수 없도록, 부분적으로 정렬된 다양한 에이전트가 서로 견제하고 균형을 이루도록 만드는 것입니다.

연구진은 수학적 증명과 실험 설계를 통해 이러한 ‘의도적 비정렬’ 전략이 AI 위험을 완화하는 데 기여할 수 있음을 보여줍니다. ‘의견 변경 공격’(change-of-opinion attacks)이라는 혁신적인 방법론을 통해, 에이전트들이 서로 협력, 경쟁, 심지어는 적대적인 행위를 통해서도 인간에게 유익한 AI를 보호할 수 있음을 실험적으로 확인했습니다.

이 연구는 AI 정렬 문제에 대한 기존의 패러다임을 완전히 뒤집는 획기적인 시도입니다. 완벽한 정렬을 추구하기보다는, 불완전성을 받아들이고 이를 이용하여 안전성을 확보하려는 새로운 접근 방식은 AI 안전 연구에 새로운 지평을 열어줄 것으로 기대됩니다. 하지만 이러한 전략의 장기적인 효과와 예상치 못한 부작용에 대한 추가적인 연구가 필요할 것입니다. AI의 미래는 완벽한 통제가 아닌, 통제 불가능성 속에서의 지혜로운 관리에 달려있을지도 모릅니다.