최첨단 AI의 안전성 확보: STPA를 활용한 체계적 위험 분석

Simon Mylius의 연구는 STPA(Systems-Theoretic Process Analysis)를 사용하여 최첨단 AI 시스템의 안전성을 강화하는 방법을 제시합니다. STPA는 체계적인 위험 분석을 통해 기존 방법론으로는 발견하기 어려운 위험 요소를 찾아내고, LLM을 활용하여 분석 효율성을 높입니다. 이는 AI 안전성 확보에 새로운 패러다임을 제시하는 중요한 연구입니다.

최근 급속도로 발전하는 인공지능(AI) 기술은 우리 사회에 엄청난 잠재력을 제공하는 동시에, 예측 불가능한 위험 또한 안고 있습니다. 특히, 최첨단 AI 시스템의 안전성 확보는 매우 중요한 과제로 떠오르고 있으며, 이에 대한 체계적인 접근법이 필요합니다.

Simon Mylius의 연구 논문 "Systematic Hazard Analysis for Frontier AI using STPA"는 이러한 문제에 대한 흥미로운 해결책을 제시합니다. 이 논문은 STPA(Systems-Theoretic Process Analysis) 라는 체계적인 방법론을 사용하여 최첨단 AI 시스템의 위험을 분석하고, 안전성을 강화하는 방안을 모색합니다. STPA는 안전이 중요한 산업 분야에서 이미 효과를 입증한 방법론으로, 복잡한 시스템의 위험 요소를 체계적으로 식별하고 분석하는 데 탁월합니다.

STPA의 핵심은 시스템의 제어 과정과 제어 대상을 면밀히 분석하여 위험한 결과가 발생할 수 있는 상호작용과 피드백 루프를 파악하는 것입니다. 이를 통해 기존의 비체계적인 방법으로는 찾기 어려운 잠재적인 위험 요소들을 발견하고, 효과적인 안전 조치를 마련할 수 있습니다.

연구팀은 'A Sketch of an AI Control Safety Case' (Korbak et al., 2025)에서 제시된 위협 모델과 시나리오에 STPA를 적용하여 위험한 제어 행위(Unsafe Control Actions) 목록을 도출했습니다. 그리고 이 중 일부를 선택하여, 해당 행위가 완화되지 않을 경우 발생할 수 있는 손실 시나리오(Loss Scenarios)를 탐색했습니다. 그 결과, STPA는 기존의 비체계적인 위험 분석 방법론으로는 발견하지 못했던 인과 관계를 파악하여 안전성을 더욱 강화할 수 있다는 사실을 확인했습니다.

특히 주목할 만한 점은 STPA가 대규모 언어 모델(LLM) 을 활용하여 분석 과정의 상당 부분을 자동화할 수 있다는 것입니다. 이는 인간 전문가의 부담을 줄이고, 분석의 확장성을 높이는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

결론적으로, Mylius의 연구는 STPA가 최첨단 AI 시스템의 안전성 확보에 중요한 역할을 할 수 있음을 보여줍니다. STPA는 기존의 AI 거버넌스 기법(역량 한계, 모델 평가, 비상 절차 등)을 보완하고 검증하는 데 활용될 수 있으며, 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축에 기여할 것으로 예상됩니다. 이 연구는 AI 안전성 확보에 대한 새로운 패러다임을 제시하며, 앞으로 더욱 발전된 AI 기술 개발에 중요한 이정표가 될 것입니다. 하지만, STPA의 효과적인 적용을 위해서는 전문가의 지속적인 연구와 개선이 필요하다는 점을 강조할 필요가 있습니다.