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OpenAI 대담: 멀티 에이전트 연산 확장, 나비에-스토크스 해결, 그리고 연쇄적 사고(Chain-of-Thought) 모니터링 저하의 위험

드와르케시 파텔(Dwarkesh Patel), 오픈에이아이(OpenAI) 노암 브라운(Noam Brown) 연구원 인터뷰: 재귀적 자기 개선, 군집 조율, 그리고 AI 정렬(Alignment) | 2026년 9월 19일

멀티 에이전트 병렬화와 나비에-스토크스

드와르케시: 오늘 저는 OpenAI의 연구원인 노암 브라운님과 이야기를 나눕니다. 그는 o1과 추론 모델들의 기초를 다진 핵심 기여자 중 한 명이며, 현재는 멀티 에이전트 시스템을 연구하고 있습니다. 마침 지난주에 여러분은 1만 개의 서로 다른 AI 에이전트로 구성된 시스템을 통해 88시간 동안 1,300억 개의 토큰을 사용하여 밀레니엄 난제 중 하나를 해결했다고 발표했죠. 제가 오늘 인터뷰를 요청한 이유 중 하나는, 노암님이 2~3년 전쯤 추론 모델이 어떻게 미래를 내다볼 수 있게 해줄지 고민하던 선구자 중 한 분이었기 때문입니다. 추론 연산(inference compute)을 확장하면 모델의 몇 년 후 기본 역량이 어떻게 될지 미리 엿볼 수 있으니까요. 지금 우리가 할 수 있는 에이전트 규모의 엄청난 확장을 고려할 때, 노암님은 미래의 역량이 어떤 모습일지 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 완벽한 위치에 계신 것 같습니다.

노암 브라운: 제가 생각하는 방식은 이렇습니다. 테스트 타임 컴퓨트(test-time compute)를 x축에 놓고, 기본적으로 모든 추론 벤치마크에서의 성능을 y축에 놓고 이 추론 모델들의 성능을 그래프로 그려보면 아주 명확한 패턴이 나타납니다. 모델이 답변을 도래하는 데 더 오랜 시간을 쓸수록 성능이 더 좋아진다는 점이죠. 이는 매우 자연스러운 일이며 사람에게도 똑같이 적용됩니다. SAT 시험을 볼 때 전체 시험을 5분 만에 풀라고 하면 성적이 잘 나오지 않겠지만, 5시간이 주어진다면 훨씬 더 잘 볼 수 있을 것입니다. AI 모델도 이와 꽤 비슷합니다. 모델들은 스스로에게 독백을 하듯 시간을 들여 문제를 파악하고, 여러 경우의 수를 따져보고, 다른 가능성들을 배제하며, 이전의 발견을 바탕으로 계속 쌓아 나갑니다. 문제는 이를 계속 밀고 나가다 보면 지연 시간(latency) 병목 현상에 부딪힌다는 점입니다. 응답을 받기 위해 3년 동안 앉아 기다릴 수는 없으니까요. 그래서 많은 사람들이 하듯이 병렬화를 도입하게 됩니다. 회사를 창업할 때도 더 빨리 움직이기 위해 사람들을 모으려 하는 것과 마찬가지입니다. AI 모델도 마찬가지입니다. 여러 에이전트가 함께 작업하면 더 빠르게 진행할 수 있기 때문에 도움이 됩니다. 따라서 멀티 에이전트는 순차적으로만 처리하는 대신 병렬로 테스트 타임 컴퓨트를 확장하는 방법입니다. 단일 에이전트가 모든 컨텍스트를 혼자 독점하는 것이 아니기 때문에 효율성은 다소 떨어집니다. 하지만 제대로 구현된다면 테스트 타임 컴퓨트를 확장하는 매우 효과적인 방법입니다.

드와르케시: 다소 기초적인 질문들을 여러 개 던져보겠습니다. 오늘 이야기할 모델은 아직 출시되지 않은 모델이어서, 이러한 시스템이 실제로 어떻게 작동하는지 대중적으로 본 적이 없습니다. 저는 이러한 시스템의 정성적 특성이 무엇인지 혼란스러운 부분이 많아 여러 가지 방식으로 질문을 드리고 싶습니다. 짧은 시간 안에 그렇게 엄청난 인지적 노력을 집중시킬 수 있다는 사실에 저는 큰 충격을 받았습니다. 1,300억 개의 토큰이 어느 정도인지 생각해보세요. 만약 이를 한 명의 인간이 전업으로 쉼 없이 일렬로 늘어선 생각에 쏟아붓는다면, 1,300억 개의 토큰은 인간이 4,000년 동안 생각한 양에 해당합니다. 하루 8시간씩 정상적인 주당 근무 일수를 채워서요. 고대 수메르 시대부터 오늘날까지 단 한 명의 인간이 순차적으로 그토록 오래 생각한 분량이 88시간 만에 집중된 것입니다. 질적으로 이것은 대단히 중요한 고려 사항이라고 생각합니다. 또한 저는 이렇게 1만 개의 에이전트가 협업함에도 불구하고 병렬화 패널티가 그리 크지 않다는 점에 놀랐습니다. 어쩌면 에이전트들이 인간보다 협업을 더 잘하기 때문에 훨씬 빠르게 진행할 수 있거나, 실제로 그토록 거대한 규모에서 생산적으로 협업할 수 있기 때문일 겁니다. 아니면 우리가 아직 모르는 큰 병렬화 패널티가 존재할지도 모르죠.

노암 브라운: 병렬화 패널티에 대해 먼저 이야기한 다음 정성적인 부분에 대해 이야기해 보죠. 사실 이 정도 규모까지 멀티 에이전트가 확장되는 것에 대한 과학적 연구는 아직 충분히 축적되어 있지 않습니다. 우리가 5.6 버전을 출시했을 때가 모델 내에 제대로 된 멀티 에이전트 시스템이 도입된 첫 번째 사례였던 것으로 기억합니다. 우리는 블로그 게시물에서 멀티 에이전트 시스템의 확장 성능을 보여주는 그래프를 실제로 공개하기도 했습니다. 이것이 '울트라 모드(Ultra Mode)'라는 옵션으로 제공되기 때문입니다. 기본값은 4개의 에이전트이지만, 더 높게 설정할 수 있습니다. 해당 그래프에서는 1개 에이전트, 4개 에이전트가 협업할 때, 16개 에이전트가 협업할 때의 일부 벤치마크 성능을 보여줍니다. 벤치마크에 따라 다르지만, 어떤 벤치마크의 경우 4개의 에이전트가 문제를 풀면 작업이 두 배 더 빠르게 끝나는 것을 볼 수 있습니다. 4개의 에이전트가 절반의 시간 동안 일하기 때문에, 두 배 빠른 답변을 얻기 위해 2배의 비용을 지불하는 셈입니다. 16개 에이전트로 늘려도 비슷한 패턴이 나타납니다. 효율성은 조금 떨어지지만 여전히 그러한 성능 향상을 볼 수 있습니다.

드와르케시: 병렬 에이전트 수를 늘릴 때 순차적 시간 단축이 선형(linear)으로 이루어지나요, 아니면 하위선형(sublinear)인가요?

노암 브라운: 문제에 따라 다르지만 약간의 하위선형성을 띱니다. 예를 들어 수학은 꽤 병렬화가 잘 되는 편입니다. 가장 극단적으로 병렬화되는 분야는 아니지만 매우 잘 되는 편이죠. 웹 검색이나, 여러 출처를 살펴봐야 하는 '딥 리서치(Deep Research)' 보고서 작성 같은 작업은 극도로 병렬화가 잘 됩니다. 반면 소설을 쓰는 것 같은 작업은 병렬화가 거의 불가능할 것으로 추정합니다. 1만 명의 사람이 모여서 소설을 공동 집필한다고 해서 큰 이점이 생기지 않는 것과 마찬가지로, 1만 개의 에이전트를 투입해도 큰 이점을 얻지 못할 것입니다. 따라서 성능은 도메인에 따라 다릅니다. 우리가 공개한 블로그 게시물에서는 대략 16개 정도의 에이전트까지 측정했습니다. 문제는 이 과학적 실험을 1만 개 에이전트 규모로 확장하기가 비용 측면에서 너무나 어렵다는 점입니다.

드와르케시: 하지만 여러분은 주말 동안 그걸 해내셨잖습니까.

노암 브라운: 그건 단일 데이터 포인트일 뿐입니다. 단일 에이전트가 나비에-스토크스를 푸는 데 얼마나 걸릴지는 아직 그 실험을 해보지 않았기 때문에 알 수 없습니다. 앞으로 하게 될지도 모르지만, 그것 역시 하나의 데이터 포인트일 뿐입니다. 만약 철저한 절제 연구(ablation study)를 수행하고 싶다면 그 규모에서의 실험 비용은 너무나 막대합니다. 따라서 64개, 128개, 256개 등으로 늘려갈 때 어떤 일이 일어나는지 체계적으로 관찰하며 행동 양식을 파악해야 합니다. 하지만 이를 1만 개까지 완전히 밀어붙여 1만 개를 썼을 때가 1,000개를 썼을 때보다 실제로 어떤 이점을 얻었는지 확실히 알기는 매우 어렵습니다. 한 가지 명확히 해두고 싶은 점은, 밀레니엄 난제를 해결한 공로가 멀티 에이전트 덕분만은 아니라는 것입니다. 공로의 10%조차 멀티 에이전트 덕돌로 돌리지 않겠습니다. 현실은 OpenAI가 매우 강력한 모델을 훈련해냈다는 점에 있습니다. 우리는 그 모델이 아주 긴 호흡으로 작동하게 만들 수 있고, 병렬로 생각하게 만들 수도 있습니다. 하지만 그 핵심에는 범용적이고 매우 강력한 모델이 존재한다는 사실이 있습니다. 멀티 에이전트 같은 기술은 화려하고 새롭기 때문에 그로 인해 과도한 주목을 받곤 합니다. 그러나 근본적인 이유는 이 모델 자체가 엄청나게 강력하기 때문입니다.

드와르케시: 일반화 능력이 제게는 꽤나 충격적이었습니다. 이러한 시스템들이 어떻게 훈련되었는지는 정확히 모르지만, 아마도 강화학습(RL) 훈련 방식으로 이루어졌을 겁니다. 검증 가능한 합성 문제들을 잔뜩 만들어놓고 그에 대해 수많은 RL을 수행하는 방식이죠. 제 추측으로는 훈련 과정 어디에도 모델이 밀레니엄 난제처럼 야심 찬 문제를 푸는 경우는 없었을 것입니다. 하지만 일반화 능력이 워낙 강력해서, 훨씬 더 쉽고 검증 가능한 문제들을 풀던 능력이 이처럼 어려운 문제에 대한 거대한 병렬 노력으로까지 확장될 수 있었던 거군요.

노암 브라운: 그 말이 맞습니다. 우선, 우리는 모델을 매우 어려운 문제들로 훈련합니다. 물론 격차는 분명히 존재합니다. 특정 종류의 작업으로 훈련하면 그보다 훨씬 야심 찬 작업도 수행할 수 있다는 것을 확인하고 있습니다. 여기서 흥미로운 도전 과제는 모델이 점점 더 똑똑해질수록 우리가 던질 수 있는 질문들의 상당수가 너무 쉬워진다는 점입니다. 모델에게 도전을 주기가 점점 어려워지고 있습니다. 이는 앞으로도 아주 흥미로운 지점이 될 것입니다. 대규모 언어 모델(LLM)이 알파고(AlphaGo), 알파제로(AlphaZero) 및 기타 게임 플레이 AI들과 같은 경로를 걷지 않게 될 이유를 굳이 꼽아야 한다면, 아마도 바로 이 문제 때문일 것입니다. 알파제로처럼 자기 대국(self-play)을 하는 경우에는 무한한 커리큘럼이 존재합니다. 항상 자신과 실력이 똑같이 강력한 AI와 대결하니까요. 반면 강화학습으로 LLM을 훈련하는 경우—현재 존재하는 방식들에서는 적어도—모델에게 문제를 주고 해결하라고 요구합니다. 만약 문제가 너무 쉬워서 1초 만에 풀어버린다면 모델은 실제로 아무것도 배우지 못합니다. 모델을 도전시킬 문제가 바닥난다면, 진전을 이루기 훨씬 더 어려워지는 시나리오가 충분히 상정 가능합니다. 물론 저는 이를 우회할 방법들이 존재한다고 생각합니다. 아직 그 한계에 부딪힌 것은 아닙니다. 만약 그것이 심각한 문제가 된다면 해결책을 찾을 수 있을 것입니다. 하지만 충분히 가능한 시나리오이긴 합니다.

드와르케시: 청중을 위해 부연하자면, 노암님이 알파고나 알파제로를 언급하신 것은 인간 수준의 성능을 달성한 후 상대적으로 빠르게 초인간적(superhuman) 경지에 도달한 것을 말씀하시는 겁니다. 바둑과 같은 게임 플레이 AI의 궤적을 보면, 불과 1년이라는 기간 내에 유럽 챔피언(세계 랭킹 50위권 정도)을 꺾는 수준에서 세계 챔피언을 꺾고, 그 어떤 살아있는 인간과도 비교할 수 없는 상상 이상의 압도적 격차로 강해졌습니다. 수학 같은 도메인에서도 이와 유사한 궤적을 보게 될 가능성이 있지만, 그렇지 않을 가능성도 매우 타당하다고 봅니다. 제가 이해하고 싶은 것은, 6개월 뒤 사람들이 멀티 에이전트 시스템을 사용할 수 있게 된다면, 멀티 에이전트 시스템과 협업하거나 이를 고용하는 것이 어떤 경험일지 어떻게 모델링해야 하는가 하는 점입니다.

노암 브라운: 먼저 이 멀티 에이전트 시스템들이 실제로 어떻게 작동하는지부터 이야기해야 할 것 같습니다. 다른 AI들의 많은 멀티 에이전트 방식과는 아주 다른 방식으로 작동한다고 생각하거든요. LLM을 위한 멀티 에이전트에 접근하는 많은 사람들은 대개 매우 구조화된(scaffolded) 방식을 취합니다. 예를 들어, 하위 에이전트들에게 작업을 위임하고 과제를 부여하는 코디네이터 에이전트가 존재할 수 있습니다. 하위 에이전트들이 작업을 수행한 뒤 답변을 반환하죠. 아주 상식적이고 합리적인 구성처럼 보입니다. 분명 도움이 되기도 하지만, 이러한 설정에는 여러 한계가 존재합니다. 예를 들어, 이러한 설정에서 코디네이터가 하위 에이전트들에게 작업을 보내고, 하위 에이전트들이 각자 일한 뒤 답변을 돌려줄 때, 만약 두 하위 에이전트에게 비슷한 작업이 주어졌다면 어떻게 될까요? 서로 대화할 수 있을까요? 대개는 불가능합니다. 이는 매우 비효율적입니다. 어떤 작업을 맡았는데, 현재 작업하고 있는 내용의 일부나 정답을 알고 있을지 모르는 다른 사람과 대화하는 것이 실제로 큰 도움이 되는 상황이라면, "야, 이거 좀 도와줄 수 있어?" 하고 간단히 핑을 날릴 수 있다면 정말 유용할 것입니다. 하지만 많은 시스템들은 그러한 구성을 갖추고 있지 않습니다. 그것을 추가하려면 구현해야 할 구조의 복잡성이 엄청나게 높아집니다. 또 다른 문제는, 하위 에이전트가 내용을 잘 이해하지 못하거나 명확한 확인이 필요한 질문이 생겼을 때입니다. 이때 에이전트는 "문제를 푸는 대신 그냥 돌아가서 질문을 할까?" 아니면 "그냥 문제를 풀고 부모 에이전트가 원했을 법한 바를 가정해서 그대로 풀어버릴까?" 사이에서 선택을 강요받습니다. 사람들이 고안해낸 어떤 구조물(scaffold)이든 언제나 한계가 따르기 마련입니다.

우리가 취하고 싶었던 접근 방식은 최대한 구조를 배제하고 에이전트들에게 아주 원초적인 도구만 쥐어준 뒤, 그들이 스스로 가장 효과적으로 사용하는 방법을 알아내도록 하는 극단적인 방향으로 나아가는 것이었습니다. 그래서 우리는 에이전트들에게 다른 에이전트에게 메시지를 보낼 수 있는 기능을 부여했고, 메시지를 보내면 그 내용이 컨텍스트에 삽입되도록 했습니다. 몇 가지 유사한 도구도 주었지만, 기본적으로는 그것이 핵심입니다. 원할 때 언제든 도구 호출(tool call)을 통해 다른 에이전트에게 메시지를 보낼 수 있습니다. 에이전트들은 그 주변에서 조율하는 가장 좋은 방법을 스스로 터득합니다. 놀랍게도 이 작업이 잘 이루어지면 매우 고도화된 행동 양식이 나타납니다. 제 눈에는 이것이 사람들이 슬랙(Slack) 같은 도구를 통해 협업하는 모습과 매우 유사해 보입니다. 이 프로젝트를 진행할 때, 마침내 시스템이 작동하여 에이전트들이 함께 문제를 해결하는 모습을 보았을 때 정말 짜릿했습니다. 한 가지 사례가 기억납니다. 에이전트들에게 문제를 주었더니, 한 에이전트가 "내 생각엔 답이 이거야"라고 말했습니다. 그러자 다른 에이전트가 "아니, 난 다른 답이 나왔어"라고 대답했습니다. 그러고 나서 둘이서 "음, 너는 어떻게 그런 답에 도달했어? 나한테 설명해줄 수 있어?"라며 긴 토론을 벌였습니다. 서로의 추론에서 무엇이 잘못되었을지 명확히 하려고 의견을 주고받다가, 마침내 "아, 그래. 맞아, 그게 맞는 것 같네" 하고 의견을 모읍니다. 그리고 다른 에이전트들에게 브로드캐스팅합니다. "아, 내 답을 바꿨어. 저 친구 말이 맞는 것 같아." 마치 아주 자연스러운 대화처럼 느껴졌습니다. 강화학습을 통해 훈련된 연쇄적 사고(chain of thought)를 처음 보았을 때 "아, 이건 사람이 생각을 떠올리면서 자신의 생각을 글로 적어 내려가는 것과 정확히 똑같구나"라고 느꼈던 것과 비슷했습니다. 그야말로 놀라운 광경이었습니다. 이 시스템들과 협업하는 것은 솔직히 인간 동료와 협업하는 것과 너무나 비슷하게 느껴집니다. 그냥 아주 자연스러운 흐름 그 자체입니다.

드와르케시: 단, 앞으로 두드러질 수 있는 하나의 정성적 차이점을 제외한다면요. 인간이 말하는 속도와 비교해 이 시스템들이 초당 출력하는 토큰의 양을 보면, 아마도 10배 이상 빠른 속도로 생각하고 있을 것입니다. 이들은 쉬지 않고 계속 일합니다. 잠도 자지 않죠. 인간이 다른 인간과 협업할 수 있는 역량보다 훨씬 더 강도 높은 속도로 서로 협업하고 있습니다. 저는 1년 뒤에 질적으로 어떤 모습을 기대해야 할지 고민해 봅니다. 제 회사 안에서 인간 수준보다 100배 빠르게 움직이는 그림자 조직(shadow organization) 같은 형태가 될까요? 인간 조직이라면 1년이 걸릴 일이 이 그림자 조직 안에서는 일주일 만에 이루어지는 식이 될까요? 낯설게 느껴질까요? 잘 모르겠습니다.

노암 브라운: 실제로 저는 요즘 이 시스템들과 일하는 것이 놀라울 정도로 자연스럽게 느껴진다는 것을 발견했습니다. 물론 그것도 바뀔 수 있겠지요. 예를 들어, 샘플링 속도를 10~15배 이상 빠르게 만드는 초고속 모드 같은 기능들이 있습니다. 그렇게 되면 이들의 속도를 따라잡기가 꽤나 힘들어질 것입니다. 이 에이전트들은 서로 소통할 때 엄청나게 빠른 속도로 움직일 수 있습니다. 하지만 동시에 에이전트와 대화하고 있는지 인간과 대화하고 있는지도 이해하고 있어서, 그 상황에 따라 행동 양식이 달라지기도 합니다.

드와르케시: 대중에 알려진 고도화된 멀티 에이전트 시스템의 대표적인 예시는 안타깝게도 허깅페이스(Hugging Face) 사건입니다. 거기서 발견한 우려스러운 점들이 분명 많았습니다. 하지만 제 흥미를 끌었던 점은 위계 질서, 즉 중간 관리층의 자발적인 출현이었습니다. 말씀하시는 걸 들으니 이러한 조직화 수준이 훈련 과정에서 자발적으로 도출된다는 뜻인가요?

노암 브라운: 세부적인 사항들은 자발적으로 발생합니다. 에이전트들에게 최적의 방식으로 소통하는 방법을 결정할 수 있는 엄청난 유연성을 부여하긴 하지만, 여전히 출발점은 제공합니다. 합리적인 소통이란 어떤 것인지에 대한 사전(prior) 지식을 심어주는 것이죠. 또한 수많은 인간의 텍스트로 훈련받았기 때문에 인간이 어떻게 조직을 만들고 조율하는지 이미 이해하고 있고, 그 모든 것이 내재되어 있습니다. 이들이 이를 세련되게 다듬어내는 방식은 정말 놀랍습니다. 처음 시작할 때는 그리 고도화된 행동을 보이지 않습니다. 사실 에이전트들이 생산적인 방식으로 조율하도록 만드는 것은 매우 어렵습니다. "아, 우리 그냥 각자 독립적으로 문제를 풀자"라는 함정에 쉽게 빠지기 때문입니다. 그것은 정체되기 쉬운 국소적 최적점(local minimum)입니다. 하지만 작업이 제대로 이루어지면, 이들은 매우 고도로 구조화된 방식으로 극히 효과적인 조율에 도달하게 됩니다.

자동화된 AI 기업과 내부 정렬

드와르케시: 저는 몇 년 전에 자동화된 기업(automated firms)의 모습이 어떨지에 대한 글을 쓴 적이 있습니다. 만약 인간 수준의 지능을 갖춘 완전히 자동화된 기업이 존재한다면, AI 마인드의 본질 때문에 AI들이 형성하는 조직은 인간의 조직과 무엇이 다를지 생각해보았습니다. 몇 가지 아주 중요한 차이점이 있습니다. 예를 들어, AI는 인간보다 컨텍스트를 훨씬 매끄럽게 공유할 수 있습니다. 지식을 훨씬 매끄럽게 병합할 수 있죠. 또한 적절한 지식을 갖춘 인스턴스를 임의의 수만큼 생성하거나 종료(spin up or spin down)할 수 있습니다. 따라서 더 많은 사람을 고용하고 싶을 때 적절한 인재를 찾기 위해 애쓰거나 할 필요가 전혀 없습니다. 가장 뛰어난 인재의 무한한 복제본을 만들면 되니까요. 혹은 더 이상 해당 작업에 그들이 필요하지 않으면 인스턴스를 종료하면 됩니다. 조직에서 가장 효과적인 부분을 복제하거나, 효과적인 조직 전체를 통째로 복제할 수 있죠. 지금으로부터 1년 혹은 2년 뒤, 이러한 멀티 에이전트 시스템이 어디로 향할 것으로 보십니까?

노암 브라운: 인간 동료와 일하는 것과 이 시스템들과 일하는 것이 실제로 어떻게 다른가 하는 아주 훌륭한 질문입니다. 몇 가지를 짚어주셨네요. 정말 흥미로운 점 중 하나는, 어떤 사람이 있고 그 사람의 복제본 두 명이 필요하다고 할 때 그 사람을 단순히 복제할 수는 없다는 것입니다. 하지만 AI의 경우 "좋아, 스스로 포크(fork)해"라고 말한 다음 두 복제본이 이 작업을 각자 처리하게 한 뒤 다시 병합하는 것이 실제로 매우 쉽습니다. 아스트라(Astra)와 5.6 솔(Sol)의 멀티 에이전트 기능에서는 이미 이러한 방식을 사용하고 있습니다. 하위 에이전트를 생성할 때 컨텍스트가 그대로 포크되므로, 관련 있는 모든 컨텍스트를 그대로 가지게 됩니다. 에이전트가 인간과 달라지는 또 다른 흥미로운 방식들도 있습니다. 예를 들어, 스타트업이 기존 대기업(incumbents)을 무너뜨리는 이유는 무엇일까요? 몇 가지 요인이 있습니다. 하나는 더 많은 리스크를 감수하려 한다는 점입니다. 하지만 또 다른 주요 요인은, 조직이 커질수록 조직 내 개인들 간의 정렬(alignment)이 점점 어긋난다는 점입니다. 5명으로 이루어진 스타트업이 있고 각 멤버가 회사의 지분을 20%씩 가지고 있다면, 모두가 회사의 성공을 위해 강하게 정렬되어 있습니다. 반면 1만 명이 일하는 거대한 기업에서는 사람들이 영역 다툼을 벌이거나, 자신의 프로젝트나 팀을 위해 많은 헤드카운트(인원수)를 확보하는 데만 신경 쓰거나, 자신들의 영토(fiefdom)를 구축하거나, 멋진 연구 결과를 발표해 승진하기 위해 많은 리소스를 따내는 등의 사례가 훨씬 더 많이 발생합니다. 이는 실제로 엄청난 해악입니다. 스타트업이 기존 기업을 뒤흔들 수 있는 이유 중 상당 부분이 이것으로 설명된다고 생각합니다. AI가 어떤 의미에서는 스타트업에 도움이 되는 것도 사실입니다. 한 개인이 뛰어들어 "수백만 달러짜리 회사를 만들겠다"고 나서는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌으니까요. AI가 개인의 역량을 엄청나게 증폭시켜 주기 때문입니다. 하지만 동시에 AI가 기존 대기업에 이득이 될 수 있다는 주장의 근거도 존재합니다. 만약 정렬 문제가 해결된다면, 기업 내 개인들 간의 정렬 불일치 문제는 사라지거나 최소한 완화될 것입니다. AI가 제대로 정렬되어 있다면 단순히 회사의 이익에 맞게 정렬될 수 있습니다. 1만 개의 AI가 존재하더라도, 모두가 20% 지분을 가진 공동 창업자처럼 열심히 일할 수 있습니다. 그뿐만 아니라, 이들은 서로 다른 인간들보다 공유 메모리와 컨텍스트를 훨씬 더 잘 관리할 수 있습니다.

드와르케시: 만약 내일 당장 1만 명의 수학자를 고용해서 "나비에-스토크스를 풀어라"고 지시한다면, 적어도 당장 효과적으로 협력하지는 못할 것입니다. 하지만 1만 개의 AI는 그것을 해낼 수 있는 것처럼 보입니다.

노암 브라운: 거듭 말씀드리지만, 저는 여기서 보수적인 입장을 취하고 싶습니다. 1만 개의 에이전트가 조율하는 데 얼마나 효과적인지 아직 측정해 보지 않았기 때문입니다. 효과가 있었을 것으로 생각하지만, "1만 개의 에이전트를 투입했더니 2,000개 에이전트에 비해 2배의 속도 향상이 있었다" 같은 명확한 측정 결과는 아직 가지고 있지 않습니다. 확실하다고 말할 수는 없지만, 현재로서는 1만 명의 인간이 1만 개의 에이전트보다 조율을 더 잘할 가능성도 충분히 있다고 봅니다. 완전히 가능한 일입니다. 또한 우리가 목격해 온 트렌드 중 하나는… 보십시오, 우리는 멍티 에이전트를 한동안 연구해 왔고, 그 초기 버전들은 제대로 작동시키기가 매우 어려웠습니다. 에이전트들이 서로 대화하게 만드는 것조차 대단히 힘들었습니다. 처음 추론 모델을 개발했을 때 그것들은 다른 에이전트들과 대화하도록 설계되지 않았기 때문입니다. 만약 지금 여러 에이전트를 모아놓고 "함께 이 문제를 풀어라"고 지시하면, 이들은 문제에 대해 깊이 있게 생각하는 데는 아주 능숙하지만 다른 에이전트와 지속적으로 확인을 주고받거나 메시지를 받는 과정이 자신들의 연쇄적 사고를 방해하는 국소적 최적점에 갇히게 됩니다. 그러한 상황에서 최적화를 올바르게 해내기는 실제로 매우 어렵습니다.

드와르케시: 첫 번째 협업을 시작하는 콜드 스타트(cold start)를 뚫는 게 문제인가요? 아니면 정확히 어떤 점이 문제인가요?

노암 브라운: 모델들이 아직 그만큼 범용적이지 않기 때문이라고 생각합니다. 초기 모델들은 일반화 능력이 부족했고 더 협소(narrow)했습니다. 모델의 역량이 더욱 강력해짐에 따라 이러한 능력을 발전시키는 것이 훨씬 수월해졌습니다. 전반적으로 모델들이 점점 더 강력해짐에 따라 거대한 조직 안에서 스스로 조직화하는 능력도 더 좋아질 것이라고 확신합니다. 잘 모르겠습니다, 어쩌면 이들이 1만 명 규모의 그룹에서 인간보다 조직화를 더 잘할지도 모릅니다. 설령 그렇지 않더라도, 1년 뒤나 2년 뒤에는 우리가 끝단에서(end-to-end) 최적화해주지 않더라도 그런 일들을 해낼 가능성이 충분히 큽니다.

드와르케시: 그록 봇(Grok Bot)은 저희 비디오 제작 방식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 예를 들어, 저희 광고 중 상당수가 실제 웹사이트의 애니메이션을 포함하고 있는 것을 눈치채셨을지도 모릅니다. 제 편집자 중 한 명이 LLM을 사용해 그것들을 만듭니다. 하지만 현재 AI가 특정 웹사이트의 픽셀 완벽한(pixel-perfect) 애니메이션을 스스로 생성해내는 것은 그리 직관적이지 않습니다. 시도해 보았지만 잘 작동하지 않았습니다. 그래서 우리는 꽤나 복잡한 다단계 워크플로우를 엮어서 사용해야 했습니다. 그리고 최근까지만 해도 모든 단계를 우리가 직접 실행해야만 했습니다. 하지만 이제는 그 과정을 그록 봇에게 맡깁니다. 그록 봇은 애니메이션화하고 싶은 웹사이트를 여는 것으로 시작합니다. 특정한 확장 프로그램을 사용하여 해당 페이지를 다운로드하고 피그마(Figma)에서 엽니다. 그런 다음 피그마를 이용해 전체 화면을 SVG 파일로 변환합니다. 덕분에 AI가 UI 전체를 처음부터 새로 그려야 하는 수고를 덜 수 있고, 더 높은 퀄리티의 애니메이션 결과로 이어지곤 합니다. 그록 봇은 필요한 모든 도구가 설치된 자체 클라우드 컴퓨터에서 이 모든 과정을 스스로 실행하며 엔드투엔드로 완수합니다. 또한 우리의 비디오 사양과 선호도를 학습했기 때문에, 새로운 애니메이션을 만들고 싶을 때마다 전체 작업을 다시 설명할 필요가 없습니다. 이것이야말로 내년 동안 우리가 AI와 상호작용하게 될 새로운 방식처럼 느껴집니다. 바로 자체 컴퓨터를 가지고 여러분의 업무 중 점점 더 큰 덩어리를 자율적으로 처리할 수 있는 에이전트들 말이죠. x.ai/bot에서 그록 봇을 직접 사용해 보실 수 있습니다.

수학의 진전, 호라이즌, 그리고 재귀적 자기 개선(RSI)

드와르케시: 이번 결과, 그리고 어쩌면 수학 분야에서 AI가 이뤄낸 전반적인 진전이 저로 하여금 RSI(재귀적 자기 개선)가 예전 생각보다 훨씬 더 타당하고 더 빨리 다가올 것이라고 생각하게 만든 이유는 다음과 같습니다. 수학 분야에서의 발전 속도를 보면, 2024년까지만 해도 AI가 고등학교 수학 경시대회 문제 몇 개를 풀 수 있는 수준이 되니 "오, 알겠네, 흥미롭군" 하는 반응이었습니다. 그러다 2025년에는 "와, 국제 수학 올림피아드(IMO)에서 금메달을 딸 수 있구나"가 되었죠. 그리고 올해 초에는 에르되시 문제(Erdős problems) 같은 미해결 수학 난제들을 실제로 풀고 있다는 소식이 들려왔습니다. 물론 당시에는 사람들이 그리 치열하게 도전하지 않았던 것일 수도 있고, 문헌 어딘가에 유사한 해법이 이미 존재했을 수도 있습니다. 하지만 이제 저는 그 진전이 부인할 수 없는 사실이라고 생각합니다. 이번 밀레니엄 난제 해결이 그 증거입니다. 이것이 쉬워야만 했던 이유에 대한 그 어떤 서사도 존재하지 않습니다. 자, 많은 사람들이 지적했듯이—타오 테도리(Terry Tao)가 이와 유사한 글을 쓴 적이 있고, 토비 오드(Toby Ord)도 흥미로운 글을 썼지요—AI가 이러한 문제들을 많이 풀고는 있지만, 새로운 통찰을 도출해내거나 수학을 사고하기 위한 통찰력 있는 새로운 질문과 새로운 이론 체계(위상수학을 고안해낸다거나 데카르트 좌표계를 만들어내는 것 같은)를 스스로 공식화하고 있다는 소식은 아직 듣지 못했습니다. 따라서 넓은 의미에서 수학에서의 실제 진전은, 직접적으로 풀린 잘 정의된(well-scoped) 문제들만 바라볼 때 느끼는 것보다는 작을 수 있습니다. 그러나 그러한 진전은 머신러닝(ML) 분야에서는 엄청나게 의미 있는 일일 것입니다. 머신러닝에서는 딥러닝의 본질을 더 잘 이해하는 것 따위는 중요하지 않거나, 오직 결과를 달성하기 위한 도구적 목표로서만 중요하니까요. 모델의 샘플 효율성을 개선하고, 사전 훈련 손실(pre-training loss)을 줄이고, 무엇이든 개선하는 잘 정의된 이 문제를 그냥 해결하기만 하면 됩니다. 수학 분야에서 눈사태처럼 밀려오는 이러한 종류의 진전은 구조적으로 매우 유사합니다... 다시 말씀드리지만, 저는 완벽한 외부인일 뿐이므로 이 생각이 맞는지 궁금합니다. 제가 궁금한 것은 이것이 AI 진전에서 기대할 수 있는 직접적인 도약(uplift)과 구조적으로 매우 유사한가 하는 점입니다. 제게 충격을 주는 점, 혹은 잠재적으로 우려스러운 점은 우리가 수학자 입장에서 "오, 이들이 나에게 50% 정도의 도약을 가져다주네" 하던 시점에서 "와, 이들이 분야 내 가장 큰 미해결 난제들을 엔드투엔드로 풀어버리네" 하는 경지로 도달하는 속도가 얼마나 빨랐는가 하는 것입니다.

노암 브라운: 짚어봐야 할 이야기가 참 많군요. 수학 분야의 진전부터 시작해보죠. 그렇습니다, 모델들은 정말 미치도록 강력한 일들을 해내고 있으며 제 예상보다 훨씬 빠르게 발전하고 있습니다. 2025년에 IMO 금메달을 땄을 때 제 생각은 이랬습니다… 모델들이 GSM8K(초등학교 저학년 수준의 수학)를 푸는 법을 알아냈을 때, 인간 수학자가 GSM8K 문제를 푸는 데는 약 5초가 걸립니다. K-8학년 수준의 초등 수학이죠. 그리고 다음 해에는 MATH 벤치마크 문제를 풀 수 있게 되었습니다. 이 문제들은 전문 인간 수학자가 푸는 데 대략 1분이 걸립니다. 그러고 나서 미국 수학 올림피아드 대표팀 선발전인 AIME 단계에 이릅니다. 훌륭한 인간 수학자가 문제를 푸는 데 아마 10분 정도 걸릴 텐데, 모델들은 그로부터 1년 뒤에 그것을 해냈습니다. 즉, 매년 인간 수학자가 푸는 데 걸리는 시간을 기준으로 할 때 처리할 수 있는 작업의 난도가 10배씩 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 그렇다면 그로부터 1년 뒤에 IMO 금메달에 도달하는 것은 아주 상식적인 수순이었습니다. IMO 문제 하나를 인간 수학자가 푸는 데 대략 100분이 걸리니까요. 이를 단순 외삽(projection)해 보면, 저는 이렇게 생각했습니다. '좋아, 사람이 밀레니엄 난제 같은 것을 해결하는 데는 얼마나 걸릴까?' 정확한 감은 없지만, 매년 10배씩 빨라진다는 이 트렌드라인을 따른다면, 1시간 반이 걸리는 IMO 금메달에서 다음 해에는 15시간으로 늘어납니다. 그 정도 시간으로는 밀레니엄 난제를 풀기에 충분하지 않겠다고 생각했습니다. 그래서 '2026년에는 안 될 거고, 아마 2027년에도 안 될 테고, 2028년쯤이나 되겠지'라고 생각했습니다. 따라서 제 예상보다 훨씬 더 빠르게 일어난 것이 맞습니다. 자, 현재 유행하는 내러티브 중에는 이 시스템들이 수학자들을 대체하고 있으며, 수학 전반에서 이미 초인간적인 경지에 올랐다는 이야기가 있습니다. 제 생각에 그것은 잘못된 결론입니다. 이들은 분명 어떤 면에서는 예외적으로 뛰어나지만, 다른 면에서는 인간 수학자들보다 약합니다. 모델들이 어떤 차원에서는 천재적이면서도 다른 차원에서는 인간보다 뒤처지는 이러한 울퉁불퉁한(jagged) 시나리오에 직면해 있습니다. 말씀하신 대로, 이들은 새로운 문제를 제기하는 데는 그리 능숙하지 않습니다. 탐구하거나 발전시킬 가치가 있는 방향이나 수학의 거대한 분기점이 무엇인지 이해하는 데도 썩 뛰어나지 않습니다. 제 의견은 이것이 훌륭한 일이라는 것입니다. AI가 인간의 능력을 보완하고, 인간을 완전히 대체하지 않으면서도 우리가 새로운 지식을 발견할 수 있도록 돕는 세상에서 살 수 있다면 저는 무척 기쁠 것입니다. 그것이 최상의 시나리오입니다.

드와르케시: 그 추세가 실제로 계속 이어질 것으로 기대하지는 않으십니까?

노암 브라운: AI의 역량이 여전히 울퉁불퉁하다는 것은 사실이라고 생각합니다. 하지만 모델들이 개선됨에 따라 전반적으로 더 나아지고 있습니다. 따라서 예외적으로 뛰어난 분야에서는 더욱더 예외적으로 뛰어날 것이고, 인간에 비해 크게 뒤처졌던 분야에서는 그 격차가 줄어들 것입니다. 시간이 흐르면서 이들이 전반적으로 더 우수해지는 일이 가능해집니다. 물론 그것이 얼마나 걸릴지는 모릅니다. 이들이 여전히 서투른 영역들의 긴 꼬리(long tail)가 얼마나 길게 이어지느냐에 달려 있습니다. 이것이 바로 우리를 다시 RSI(재귀적 자기 개선) 이야기로 되돌려 놓습니다.

드와르케시: 다시 한번 강조하지만, 저는 완전한 외부인입니다. 팟캐스트 진행자일 뿐이지만, 이 분야에서 벌어지는 일들에 관심과 우려를 품은 사람으로서 언제 RSI를 예상해야 하고 어떤 종류의 현상을 기대해야 할지 추론해 보려고 노력 중입니다. 이번 밀레니엄 난제에 쏟아부어진 인지적 노력의 양은 아주 훌륭한 직관 펌프(intuition pump)가 됩니다. AI가 어쩌면 일주일이라는 기간 동안, 매우 유연한 온라인 학습 같은 오랜 머신러닝 난제에 대해 그 분야가 지금까지 존재 전체에 걸쳐 누적적으로 쏟아부은 것보다 더 많은 인지적 노력을 쏟아붓는 상황을 상상할 수 있습니다. 그러고 나서 누군가는 이렇게 말할 수 있겠지요. "음, 수학과는 달리 AI는 실험이 필요하고, 그것은 연산이 필요하며, 시간이 걸린다. 펜과 종이로 생각만 한다고 실제로 무언가가 만들어지는 것은 아니다"라고요. 하지만 OpenAI 같은 조직에서 사용할 수 있는 연산의 양을 보십시오. 내년 말쯤 되면 OpenAI는—만약 밀레니엄 난제에 1만 개의 에이전트가 필요했다면—내년 말 무렵에는 1만 개의 에이전트를 가동할 수 있을 만큼의 충분한 연산을 확보하게 될 것입니다. 그때쯤 되면 에이전트들은 훨씬 더 똑똑해져 있을 겁니다. 그들 각각은 매일 GPT-3 규모의 실험을 하나씩 실행할 수 있을 만큼의 충분한 연산을 갖게 될 것입니다. 초인속으로 생각하는 초인간 연구자들에게는 그것이 엄청난 양처럼 보입니다. 이 직관 펌프에 대해 어떻게 생각하십니까?

노암 브라운: 꽤 정확한 지적이라고 생각합니다. 이 시스템들은 매우 뾰족합니다(spiky). 수학에 관한 한 어떤 면에서는 훨씬 뛰어나지만, 다른 면에서는 여전히 떨어집니다. 하지만 이들의 뾰족한 특성들은 결과적으로 RSI 같은 작업에 특히 유용하게 작용할 것으로 보입니다. 목표가 훨씬 더 명확하니까요. 측정 가능성이 더 높습니다. "음, 탐구할 가치가 있는 새로운 수학의 분기점은 무엇인가?" 같은 질문의 여지가 적습니다. 아니요, 아주 명확한 정답이 존재합니다. 당신이 중요하게 생각하는 특정 지표들이 있고, 만약 그 지표들에서 더 나은 성능을 내게 만들 수 있다면 그것은 성공입니다. 따라서 그 주에는 많은 진실이 담겨 있습니다. 주된 차이점은 수학에서는 순전히 사고(thinking)가 병목 현상을 일으킨다는 점입니다. 물론 수학의 일부 영역에서는 실험을 실행하고 결과를 얻는 등의 과정이 중요하기도 합니다. 하지만 대개의 경우, 그것은 정말로 치열하게 생각하는 것 자체가 병목이며, 모델들은 그 일에 매우 능숙합니다. 반면 RSI 같은 것을 살펴볼 때는 실제로 실험을 실행해야 합니다. 극도로 똑똑해지는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이에 대한 한 가지 근거로, 만약 현재 보유한 연산량의 100분의 1만 가진 채 세상에서 가장 뛰어난 인재들이 모두 OpenAI에서 일한다고 가정해 봅시다. 지금 우리가 가진 연산량과 인력 규모에 비해 얼마나 진전을 이룰 수 있을까요? 제 생각에는 실제로 지금보다 진전이 훨씬 적을 것입니다.

노암 브라운: 아니요, 100배까지는 아닙니다. 하지만 당신이 지적하려는 핵심은 이거죠. 만약 우리에게 RSI가 있고 이 모든 뛰어난 AI들이 돌아다니며 우리가 가진 연산으로 실험 등을 수행한다면, 진전 속도가 얼마나 빨라질 것인가 하는 점입니다. 아마도 이 부분에서 우리는 의견이 다를 겁니다. 속도 향상은 확실히 일어나고, 상당한 수준의 가속화가 일어날 것입니다. 하지만 하룻밤 사이에 100배 더 빨라지는 그런 폭발적인 지능 폭발(intelligence explosion)은 아닐 것이라고 생각합니다. 왜냐하면 지능의 병목이 아닌 특정한 한계들, 즉 병목 현상에 부딪히기 때문입니다. 바로 실험을 실행하는 것입니다. 새로운 모델을 훈련하거나 결과를 얻는 데 시간이 걸리기 때문에 실험을 순차적으로(serially) 실행해야 한다는 점입니다. 그 실험들을 실행할 GPU를 확보해야 한다는 점도 있죠. 따라서 일이 얼마나 더 빨라질지는 확실치 않습니다. 확실히 훨씬 더 빨라질 것이라고 생각합니다. 분명히 해두자면, 현재의 기하급수적 가속화 속도를 고려할 때 그 지수 함수적 속도가 3배 더 빨라진다면 그것은 엄청난 일입니다. 하지만 그것과 100배 더 빠른 것 사이에는 커다란 차이가 있습니다.

드와르케시: RSI가 어떤 모습일지, 또는 그 역학이 어떠할지에 대한 노암님의 내부자적 관점(inside view)에 저는 상당히 수긍하는 편입니다. 왜냐하면 그는 이 분야에서 10년 동안 몸담아 왔으니까요. 저는 매우 외부자적인(outside-view) 종류의 직관 펌프를 통해 그것을 추론해 보려고 하는 것입니다.

노암 브라운: 이에 대해서는 사람들마다 의견이 다릅니다. 저 역시 제 의견을 가지고 있지만, 제가 전적으로 틀렸을 수도 있습니다. 그 점은 인정합니다. 어느 정도 확신은 있지만, 이것이 유일하게 전개될 시나리오라고 100% 확신하지는 않습니다. 어쩌면 하룻밤 사이에 지능 폭발이 일어날 수도 있죠, 모르는 일입니다. 어쩌면 3배의 속도 향상조차 보지 못하고 50%의 속도 향상에 그칠 수도 있습니다. 여기에는 엄청나게 많은 불확실성이 존재합니다.

드와르케시: 몇 가지 짚고 넘어가고 싶은 점이 있습니다. 부수적으로, 이 울퉁불퉁함(jaggedness)에 대해 한 가지 명확히 하고 싶습니다. 최근 제 머릿속을 스친 생각 중 하나는, AI가 더 나은 학습자(learner)를 만드는 데 울퉁불퉁하게 뛰어난 것만으로도 충분하다는 점입니다. 왜냐하면 그 더 나은 학습자는 훨씬 더 범용적일 수 있기 때문입니다. 만약 AI가 오피스 제품을 더 잘 쓰거나 체스를 더 잘 두는 정도로만 만든다면 그뿐입니다. 그것은 대단한 생산성 향상이나 다른 무언가로 이어지지 않습니다. 하지만 AI가 샘플 효율성이 더 높은 무언가를 만드는 데 탁월하거나, 지속적인 학습(continual learning)을 수행할 수 있거나, 이처럼 훨씬 잘 정의된 머신러닝 문제를 해결하는 데 능숙한 AI를 만든다면 말입니다. 직접 풀고 있는 문제에서 이 더 넓은 학습 능력으로의 전이(transfer)가 충분히 원활하다는 전제하에, 그로부터 튀어나오는 결과물은 그냥 더 범용적일 수 있습니다. 따라서 이것은 울퉁불퉁함이 어떻게 반대편에서 결국 범용성(generativity)으로 이어질 수 있는지를 보여주는 중요한 역학입니다. 이 질문에 대해 말하자면… 분명 실험이 우리를 병목에 빠뜨립니다. 그렇지 않다면 앞서 말씀하신 것처럼 하룻밤 사이에 OpenAI에 엄청난 특이점(singularity)이 도래할 테니까요. 88시간 만에 머신러닝의 밀레니엄 난제 버전을 풀고 초지능을 갖추게 되겠죠. 따라서 실험은 너무나 거대한 병목이어서 88시간이 아니라 수년이 걸리게 만듭니다. 하지만 그다음 질문은 그것이 과연 얼마나 큰 병목인가 하는 점입니다. 제게 일종의 특이점 현기증(singularity vertigo)을 안겨준 것 중 하나는, 현재의 진전 속도가 단순히 그대로 유지되기만 해도 어떤 일이 벌어지는지 깨달았을 때였습니다. 더 빨라질 필요조차 없습니다. 당신이 언급한 다른 역풍들—문제를 찾기 점점 더 어려워지고, 호흡이 더 길어진다거나 하는—이 다가오는 와중에도 현재의 속도 그대로 꾸준히 이어지는 것입니다. 2030년대 말쯤 되면 연산 능력이 이 기하급수적 수준으로 계속 확장되지 못할 수도 있습니다. 만약 현재의 진전 속도가 그대로 지속된다면, 그것이 우리가 인간의 호라이즌(horizon)을 넘어설 때 무엇을 의미하는지 사람들은 심각하게 받아들이지 않고 있습니다. 그것이 의미하는 바 중 일부는 다음과 같습니다. 인간보다 더 똑똑한 지능이 어떨지 추론하는 것은 정말 어렵기 때문에, 단순한 인간 인구 규모의 관점에서 생각해 봅시다. 현재의 진전 속도에 따르면 주어진 연산 수준은 기본적으로 매년 3배 더 큰 유효 인구를 가동할 수 있게 해줍니다. 게다가 연산 능력은 백그라운드에서 어쨌든 계속 성장하고 있습니다. 따라서 2030년 말 무렵에는—아마 그보다 훨씬 더 빠르겠지만, 편의상 2030년 말이라고 해둡시다—각 연구실들이 그 시점의 역량을 바탕으로 수억 명의 인간 수준 지능을 가동하기에 충분한 연산을 보유하는 상황이 벌어질 수 있습니다. 그렇다면 사람들은 현재의 진전 수준이 몇 년 뒤인 2030년대 중반이나 그보다 이전에 각 연구실 내에 수많은 지구 분량의 인간 수준 지능이 존재하게 될 것임을 의미한다는 사실을 심각하게 받아들이지 않고 있는 것입니다. 그들은 질적으로 초인간적일 것입니다. 어쨌든 이것이 베이스 케이스(base case)입니다.

노암 브라운: 진전은 정말 빠르고, 그것은 100% 사실이라고 생각합니다. 연구자들이 진전 속도에 끊임없이 놀라고 있다는 점은 지적할 가치가 있습니다. AI 연구자들 사이에서조차, 2025년에 IMO 금메달을 획득할 것이라는 전망이 어땠는지 살펴보면 말이죠… 도구도 없고 인터넷 접속도 없는 범용 언어 모델로 그것을 해낼 수 있다는 생각은 OpenAI 내부의 사람들에게조차 터무니없는 것으로 여겨졌습니다. 거의 불가능하다고 생각했죠. 그러다 2026년이 되었습니다. 우리가 나비에-스토크스를 풀기 불과 2주 전에 저는 프런티어 랩의 한 연구원과 밀레니엄 난제를 해결하는 데 얼마나 걸릴지에 대해 이야기를 나누고 있었는데, 그는 2027년이 넘어야 할 것이라는 데 1,000달러를 걸겠다고 했습니다. 2030년까지는 걸릴 거라고 생각했고, 저는 그 내기에 응했습니다. 하지만 저조차도 그것이 실제로 걸릴 시간보다 더 오래 걸릴 것이라고 생각했습니다. 이처럼 연구실 내부조차 사람들은 끊임없이 놀라고 있습니다. 어제도 나비에-스토크스 작업을 하던 누군가와 이야기를 나누었는데, 그는 예전에는 AI가 12개월 뒤에 어디에 있을지 예측하기 정말 어렵다고 말하곤 했다더군요. 누군가 "상황이 어디로 흘러가고 있나요?"라고 물으면 향후 12개월에 대해서는 자신 있게 예측할 수 있었지만, 그 이후에 대해서는 "모르겠다"고 답했다고 합니다. 하지만 이제 그는 향후 3개월을 넘어선 예측은 도저히 자신 있게 할 수 없다고 말하고 있습니다. 따라서 지금 일어나는 일들이 정말로 눈부시게 빠르다는 것은 사실입니다. 2030년에 대해 말씀하셨죠. 2030년의 세상이 어떤 모습일지 저는 모릅니다. 그것이 진실입니다.

드와르케시: 2028년, 2029년, 2030년, 혹은 2027년 중에 AI 노동의 완전한 자동화, 혹은 95%의 자동화가 이루어질 것으로 기대하십니까?

노암 브라운: 방금 2030년의 세상이 어떤 모습일지 모른다고 말씀드렸습니다. 우리는 최근 OpenAI 내부의 가속화(internal acceleration)에 관한 블로그 글을 실제로 공개했습니다. 예를 들어, 연구자들이 코덱스(Codex)에 얼마나 많은 비용을 쓰고 있는지 보여주었죠. 상위 1%의 경우, 8월 초 기준으로 내부 사용을 위해 코덱스에 하루 7,000달러에서 8,000달러를 지출하고 있었습니다. 그것은 지수 함수 곡선을 그리고 있으며 계속 증가할 것입니다. 여기서 질문은 다음과 같습니다. "좋아, 이것이 계속 지속된다면, AI가 수행하는 업무와 인간이 수행하는 업무의 비중은 각각 얼마나 되는가? 95%인가? 5%인가?" 여러 이유로 이를 추론하기는 정말 어렵습니다. 첫째, 인간이 AI에게 작업을 지시하는 구조라면, 그 성과 중 얼마를 인간의 몫으로 돌려야 하고 얼마를 AI의 몫으로 돌려야 할까요? 또 다른 점은 이 AI들이 울퉁불퉁하다는 것입니다. 어떤 일에는 예외적으로 뛰어납니다. 예를 들어, 데이터셋을 훑어보고 모든 단일 데이터 포인트를 검사하여 충분한 품질을 갖추었는지 확인하는 작업에는 탁월합니다. 과거에 비해 그러한 작업에 AI를 훨씬 더 과도하게 활용할 수 있습니다. 그렇기 때문에 여러분은 예전보다 AI를 훨씬 더 많이 사용하고 있으며, 덕분에 어떤 일들은 100배 더 빠르고 100배 더 훌륭하게 처리됩니다. 하지만 아직 큰 차이를 만들지 못하는 영역들도 존재합니다. 물론 무언가가 갑자기 100배 더 빠르고 100배 더 좋아진다면, 여러분은 그 일을 더 많이 하게 될 것입니다. 그렇다면 이것을 3년 전의 속도 향상과 비교하고 계신가요? 질문이 "우리가 3년 전에 하던 일에 비춰볼 때 지금 얼마나 더 빠르게 할 수 있는가"인가요, 아니면 "지금 우리가 하고 있는 일에 비춰볼 때 3년 전에는 얼마나 느렸을 것인가"인가요? 이 둘은 실제로 완전히 다른 두 가지 질문입니다. 어쨌든 측정하기는 정말 어렵습니다. 다만 AI 진전 덕분에 지금 일들이 1년 전보다 훨씬 빠르게 진행되고 있다는 점만큼은 자신 있게 말씀드릴 수 있습니다. 그 가속화는 계속될 것입니다. 이 분야의 많은 사람들이 이런 종류의 주제에 대해 매우 높은 오차 범위(error bars)를 가지고 있습니다. 제게 권총을 겨누고 숫자를 대라고 한다면, 일이 3배 더 빠르게 진행되는 미래를 그릴 수 있습니다. 그것만 해도 엄청난 일입니다. 이미 진전의 속도가 믿을 수 없을 정도입니다. 말씀하신 대로 아무런 추가적인 도약(uplift)이 없더라도 상황은 훨씬 더 빠르게 굴러갈 것입니다. 2030년에 도달할쯤 되면 그 세상이 어떤 모습일지 상상조차 할 수 없습니다. 만약 내부 가속화로부터 3배의 도약을 얻는다면, 그것은 엄청난 규모입니다. 3년 전의 당신이 어디에 있었는지 생각해보세요. 만약 그 정도의 진전을 단 1년 만에 이뤄낸다면 엄청난 일입니다. o1조차 없이 비추론 모델들만 가지고 있던 상태에서 단 1년 만에 아스트라(Astra)로 도약하는 것과 같을 테니까요. 그러므로 일들은 분명 더 빠르게 진행됩니다. 어쩌면 일이 고작 50% 정도만 더 빨라질 수도 있습니다. 그럴 가능성은 낮다고 보지만, 10배 더 빨라질 가능성도 존재합니다. 이 주변에는 불확실성이 너무나 많습니다. 적어도 제 관점에서는 그렇습니다.

드와르케시: 만약 당신이 대규모 백엔드 리팩토링을 수행해야 한다고 가정해 봅시다. 새로운 버그를 전혀 도입하지 않았다는 확신을 얻으려면 광범위한 테스트 배터리를 작성하는 데 몇 주가 걸릴 수 있습니다—잠재적으로 리팩토링 자체에 쏟은 시간보다 더 많은 시간이 소요될 수도 있죠. 안티테시스(Antithesis)를 사용하면 수작업으로 복잡한 테스트 스위트를 구축하지 않고도 높은 신뢰도를 확보할 수 있습니다. 안티테시스는 시뮬레이션된 세계의 거의 무한한 다중버스(multiverse)를 통해 소프트웨어를 실행하며, 각 세계마다 결함을 주입하고 실패를 사냥합니다. 그리고 필요한 테스트 수준을 직접 결정할 수 있게 해줍니다. 어떤 PR에서든 다이얼을 돌리는 것만큼이나 쉽게 탐색할 상태 공간(state space)의 크기를 변경할 수 있습니다. 각 테스트가 진행됨에 따라 안티테시스는 시스템의 모든 컴포넌트에 대한 디버깅 수준의 로그 등 엄청난 양의 정보를 쏟아냅니다. 이것은 분명 인간이 소화하기에는 너무 많은 정보이지만, 에이전트에게는 완벽합니다. 안티테시스는 완전 결정론적(fully deterministic)이기 때문에, 에이전트는 흥미로운 무언가를 발견한 정확한 순간에 궤적의 올바른 부분으로 뛰어들 수 있습니다. 거기서 되감기를 하고, 메모리를 검사하고, 디버거를 부착한 뒤 전체 과정이 다시 펼쳐지도록 할 수 있습니다. 심지어 원래의 전체 테스트가 여전히 실행되는 동안에도 이 작업을 수행할 수 있습니다. 에이전트들이 더 많은 코드를 생성함에 따라 안티테시스는 검증 속도가 그에 발맞추어 나갈 수 있도록 돕습니다. 한편 개발자들은 에이전트가 만든 허섭스레기(slop)를 디버깅하는 대신 개발에 더 많은 시간을 쏟을 수 있게 됩니다. antithesis.com/dwarkesh에서 자세히 알아보세요.

허깅페이스(Hugging Face) 사건과 AI 정렬

드와르케시: 이 사건이 제기하는 정렬(alignment) 상황에 대해 이야기해 보죠. 정렬에 대해 생각하는 제 관점이 꽤 많이 바뀐 것 같습니다. 특히 인간 수준 지능들이 지구 분량만큼 존재하는 이러한 인구 규모 역학을 생각하면서 더욱 그렇습니다. 그 지능들 중 다수는 물리적으로 체화(embodied)될 것입니다. 수많은 사람들이 원시 아스트라(raw Astra)를 다양한 모바일 매니퓰레이터에 그대로 연결했을 때 최첨단 로보틱스 모델을 가볍게 능가하는 모습을 보는 것은 꽤나 흥미로웠습니다. 따라서 수십억 개의 지능이 존재하게 될 것이고, 그중 상당수는 세계 속에서 물리적으로 체화되어 경제 전반에 깊숙이 내재될 것입니다. 그리고 만약 그러한 지능들이 OpenAI 모델들이 허깅페이스를 공격하고 그후 OpenAI 자체를 공격했던 것만큼이나 기꺼이... 만약 그 지능들이 비밀리에 협업하고, 인간을 속이고, 높은 점수를 받는 것과 관련된 사회 전반의 광범위한 제도들을 공격하고, 훈련과 평가 프로세스의 통제권을 장악하기 위해 AI 기업 자체를 공격할 의지가 있다면 말입니다—허깅페이스를 공격했던 것만큼 정렬이 어긋난 지능들이 수십억 개 존재하는 상황에 처하게 된다면—코르테스(Cortés)에게 지배권을 빼앗긴 아텍스(Aztecs) 사람들처럼, 혹은 동인도회사에 지배권을 빼앗긴 무굴 제국처럼 우리가 세상에 대한 통제권을 완전히 잃어버릴 가능성이 매우 높습니다. 그 평가에 동의하시는지 묻고 싶습니다. 그것이 제 세계관이 업데이트된 유일한 방식입니다.

노암 브라운: 그 말씀 중 동의하지 않는 부분도 있지만, 짚어봐야 할 이야기가 많으니 하나씩 차근차근 짚어보죠. 어디서부터 시작해야 할지 고민되네요. 우선 허깅페이스 사건은 사람들이 멀티 에이전트 조율을 실제로 접한 첫 번째 경험이었다고 생각합니다. 앞서 말씀드렸듯이, 저는 내부적으로 멀티 에이전트 조율을 한동안 지켜봐 왔고 그들이 서로 어떻게 소통하고 조율하는지 보는 것은 꽤나 충격적입니다. 대단히 인상적이죠. 믿을 수 없는 역량입니다. 대부분의 역량이 그렇듯, 그것은 좋은 일에도 나쁜 일에도 사용될 수 있습니다. 본질적으로 나쁜 것일 필요는 없습니다. 사람들이 그것을 처음 접한 계기가 허깅페이스 사건이었기 때문에 그걸 보고 "이건 끔찍하다"고 느끼는 것은 이해합니다. 하지만 인간과 AI 사이의 정렬 불일치와, AI와 AI 사이의 정렬 불일치를 구별해보고 싶습니다. 허깅페이스 사건에서 우리가 본 것은 AI들이 매우 협력적(cooperative)이라는 점입니다. 그런데 이는 우리가 그들을 극도로 협력적으로 훈련했기 때문입니다. 우리에게는 여러 에이전트가 함께 일하는 훈련 환경이 존재합니다. 우리는 그들이 함께 일하고, 협력적이며, 본질적으로 서로에게 완전히 정렬되도록 훈련합니다. 허깅페이스 사건으로 이어진 평가 과정에서 그들은 실제로 멀티 에이전트 설정으로 평가받고 있던 것이 아니었습니다. 개별적으로 평가받고 있었죠. 하지만 그들은 서로 소통할 수 있는 의도치 않은 방식을 찾아냈습니다. 우리가 추측하기로는, 훈련 중에 다른 에이전트들, 즉 자기 자신의 다른 복제본들을 마주할 때마다 극도로 협력적인 환경에 놓여 있었기 때문에, 그러한 멀티 에이전트 훈련이 우리가 의도하지 않은 방식으로 서로를 돕고 협력하는 태도로 전이(transfer)된 것으로 보입니다.

자, 여기서 질문이 생깁니다. 과연 우리는 이 에이전트들을 그토록 협력적으로 훈련해야만 하는 걸까요? 그 모습이 아무리 무서워 보일지라도, 대안은 실제로 더 나쁩니다. 대안이 무엇일까요? 대안은 그들을 적대적으로(adversarial) 만들고, 서로를 기만하도록 훈련하는 것입니다. 에이전트들을 완전히 협력적으로 훈련함으로써 적어도 문제는 단순화됩니다. 이제 이 1,000개의 개별 에이전트 각각이 정렬되어 있는지 고민할 필요가 없어집니다. 우리가 정렬을 보장해야 할 단 하나의 엔티티(entity)만 존재하게 되니까요. 물론 이에 대해 OpenAI 내부에서도 어떤 방식으로 접근해야 할지 치열한 논쟁이 벌어지고 있습니다. 모델들을 완전히 정렬하는 것이 말이 될까요? 아니면 그들이 단순한 단일 엔티티가 되지 않고 서로로부터의 영향력에 대해 더 강건(robust)할 수 있도록 실제로 서로 다른 목표를 부여하는 것이 맞을까요? 확정된 정답은 없다고 봅니다. 하지만 다수의견은 이 에이전트들을 극도로 협력적으로 훈련하는 것이 실제로 나쁜 아이디어라는 쪽입니다. 저는 그것이 맞는지 확신하지 못합니다. 에이전트들을 극도로 협력적으로 훈련하는 것이 다른 어떤 멀티 에이전트 대안보다 실제로 선호될 만한 강력한 근거가 있다는 주장이 존재하니까요.

드와르케시: 제가 가장 먼저 짚고 넘어가고 싶은 점은, 이 AI들이 그토록 정렬이 어긋나게 끝난 이유가 훈련의 본질에 대한 비교적 진부한(banal) 관찰들로 쉽게 설명될 수 있다는 사실입니다. 이 AI들이 1,000개 이상의 에이전트 음모를 지속하여 외부 서비스를 향한 공격에 다 같이 가담하는 결말로 치달았을—그리고 나중에는 대중에 공개되지도 않은 부분이겠지만 OpenAI 자체를 향한 공격으로 치달았던—그 시점에, 왜 그들은 이런 짓을 벌였을까요? 왜 AI들 중 아무도 일러바치지(tattle) 않았을까요? 이들은 그저 어떤 스코어러, 채점자에 의해 평가를 받고 있을 뿐입니다. 이들은 채점을 속일 방법을 아주 적극적으로 추론하고 있습니다. 이미 속여 넘겼다면, 속이지 않은 것처럼 보이게 만드는 방법을 어떻게 빠져나갈지 고민하고 있죠. 왜 이런 짓을 했을까요? 제 생각에는 어떤 의미에서 그것은 아주 쉽게 이해할 수 있습니다. 그들은 자신들이 이미 "오염되었다"고 생각했습니다. 다른 에이전트들과 협업하도록 보상받아 온 환경들이 존재하니까요. 아무도 고발하지 않은 이유는 지금까지 고발해서 보상받은 적이 없기 때문입니다. 이유가 무엇이든 간에… 제 우려는 이와 같은 비교적 진부한 일들이 미래에는 세상을 완전히 통제할 의지와 능력을 갖춘 초지능을 훈련하기에 충분할 것이라는 점입니다. 이게 사람들에게 너무 SF 영화처럼 들린다는 것은 압니다. AI들이 그럴 의지가 있을 것인가 하는 것이 첫 번째 질문입니다. 제 생각에 이 허깅페이스 사건은 정렬 불일치가 AI들이 기꺼이 그런 짓을 벌일 수 있는 방식으로 일반화될 수 있음을 명백히 보여줍니다. 그렇다면 두 번째 질문은, 그들이 그것을 해낼 능력을 갖추게 될 것인가 하는 점입니다. 이것은 청취자들이 동의하지 않을 수도 있는 바로 그 질문으로 되돌아옵니다. 10년 혹은 그보다 짧은 시간 안에 인간 수준 혹은 그 이상의 지능이 수십억 개 존재하게 될까요? 그중 다수는 세계 속에서 물리적으로 체화될 것이고요. 만약 그 두 가지 사실이 참이라면, 이 허깅페이스 사태는—비록 왜 일어났는지에 대한 원인은 꽤 지루할지라도—우리가 세상에 대한 통제권을 어떻게 완전히 잃어버리게 되는지와 구조적으로 엄청나게 유사합니다.

노암 브라운: 허깅페이스 사건에서 우리가 보고 있는 근본적인 문제는 멀티 에이전트 측면을 배제하더라도 여전히 존재하는 문제입니다. 문제는 우리가 정렬이 어긋난 모델을 가지고 있다는 점입니다. 물론 전체적인 보안 측면이나 불충분한 안전장치 등의 문제도 존재합니다. 하지만 에이전트의 정렬이 어긋나 있다는 바로 그 문제가 있습니다. 그것이 단일 에이전트이든 1,000개의 에이전레이션이든 마찬가지입니다. 정렬이 어긋난 모델인 것이죠. 그래서 저는 그 점부터 짚고 싶습니다. 에이전트들이 자신들의 보상을 성취하려 하고 그 보상을 위해 최적화할 것이라는 현실적인 문제가 존재합니다. 만약 그 보상이 잘못 명시(misspecified)되었다면, 그것은 의도치 않은 행동으로 이어질 수 있습니다. 이것은 새로운 문제가 아닙니다. 이 분야에서 아주 오랫동안 존재해 온 문제입니다. 허깅페이스 사태가 일어나기 전에도 우리 스스로 목격했고 올바르게 잡고 싶어 했던 문제입니다. 우리는 아스트라(Astra)가 실제로 극도로 정렬되어 있다고 말합니다. 이전 모델들에 비해 극도로 정렬되어 있죠. 그것은 우리가 허깅페이스 사태 직후에 더 낫게 만들려고 갑작스럽게 전력 질주를 했기 때문이 아닙니다. 아닙니다, 우리는 모델들을 더 정렬시키기 위해 프로세스 내에 오랫동안 작업 스트림을 유지해 왔습니다. 그 많은 부분이 아스트라에 안착했습니다. 따라서 여러분이 할 수 있는 일들이 존재합니다.

예를 들어 한 가지는, 에이전트가 자신의 환경을 해킹하고 시험에서 부정행위를 하는 방법을 알아내면 보상을 받도록 설정된 특정한 방식으로 목표를 정의하지 않는 것입니다. 환경을 해킹한 모델을 처벌하거나 그 목표를 달성한 방식을 검사할 수 있는 꽤나 쉬운 방법들이 존재합니다. 다만 주의해야 할 점은 연쇄적 사고(chain of thought)를 감시(supervise)하고 싶지는 않다는 것입니다. 이는 우리가 정말로 올바른 균형을 잡고 싶은 부분입니다. 만약 연쇄적 사고를 감시한다면, 모델이 관찰 불가능한 방식으로 자신의 의도를 숨기도록 유도할 수 있습니다. 따라서 우리는 그 관찰 가능성—모델이 무슨 생각을 하고 있는지 우리가 이해할 수 있음—을 유지하면서도, 동시에 잘못된 행동에 대해서는 처벌할 수 있어야 합니다. 이에 대해 진전을 이룰 수 있다고 생각하며, 실제로 진전을 이뤄왔습니다. 다만 정렬은 해결하기 정말 어려운 문제라는 실질적인 우려가 존재합니다. 특히 모델이 우리가 측정하기 어려운 방식으로 정렬이 어긋나 있을 수 있기 때문입니다. 모델이 정렬되었는지 여부를 평가하는 평가 지표(evaluations)들이 존재하지만, 모델의 행동은 그러한 평가 위에서는 대단히 훌륭해 보일 수 있습니다. 하지만 그 평가들이 실제 세계에서의 행동을 대변하지 못한다면 문제가 발생합니다. 어느 정도는 허깅페이스 사건을 일으킨 모델의 경우에도 이 요인이 작용했습니다. 우리에게는 정렬 지표들이 있었습니다. 대부분은 꽤 좋아 보였죠. 하지만 그중 일부는 우려스러운 것들도 있었습니다. 우려스러운 지표들이 얼마나 심각한 문제인지 우리가 과소평가했다고 생각합니다. 그러한 역량을 위한 충분한 평가가 존재하지 않는 새로운 역량들이 이 모델에 도입되었을 때, 그 새로운 역량들을 활용하자 명백히 정렬이 어긋난 행동들을 벌였으니까요.

드와르케시: 제가 가장 먼저 말씀드리고 싶은 것은, 지금 제가 하려는 말이나 정렬에 대해 생각해 온 방식에 대해 언제든 제 생각을 바꿀 용의가 있다는 점입니다. 허깅페이스 사태가 이미 제 생각을 바꾸어 놓았기 때문입니다. 최적화 압력이 AI의 마인드를 어떻게 형성하는지에 대한 제 이전의 정신적 모델(mental model)이 틀렸다는 것을 깨달았습니다. 따라서 이를 올바르게 사고하는 올바른 방식이 무엇인지는 저에게도 명확하지 않습니다. 하지만 저에게는 다음과 같은 우려가 있습니다. 당신들은 허깅페이스 모델들이 그토록 공격적으로 정렬이 어긋나게 만들었던 훈련 중의 특정한 문제들을 수정했을 것이고—어쩌면 이미 수정했겠지요—거기서 그들은 "좋아, 우리는 이 패키지 매니저를 해킹할 거야. 우리가 몰래 대화하고 있다는 사실을 숨기는 방법을 추론하고 있으니까 우리는 서로 몰래 대화해서는 안 된다는 걸 알아. 인터넷에 접근해서는 안 된다는 것도 알아. 다른 회사의 중범죄 수준의 해킹은 말할 것도 없고 우리 자신의 회사까지 해킹해서는 안 된다는 걸 확실히 알아"라고 생각했습니다. 이들이 훈련 과정에서 이 패키지 매니저를 마주하고, 미래에는 그런 일이 일어나지 않거나 이 특정 평가가 수많은 불가능한 도전들을 안고 있는 그 특정한 문제는 해결할 것입니다. 하지만 AI들은 윤리 체계 같은 것을 배운 적이 없습니다. 그저 경사 하강 압력(gradient pressure)이 존재할 뿐입니다. 이들은 수백만 년 분량의 경사 하강 압력을 거치게 됩니다. 그 경사 하강 압력이 어떤 방식으로든 이들의 마인드를 형성합니다. 거듭 말씀드리지만 제 우려는, 이 특정한 문제는 해결하겠지만 AI가 부정행위가 충분히 복잡하다는 이유로 부정행위를 저지르고 성공하는 다른 수많은 사례들이 여전히 남을 것이라는 점입니다. 말씀하셨듯이, 훈련 속 평가들은 모델의 역량—혹은 모델을 평가하고 모니터링하려는 우리의 역량—의 경계선상에 너무나 밀접해 있어서 부정행위를 저질렀다는 사실을 우리가 잡아내지 못합니다. 하지만 그렇다고 해도 그 부정행위가 일어나도록 이끌었던 경사 하강 압력은 여전히 가해집니다. 그러한 부정행위가 장려하는 역량의 종류란 다음과 같습니다. "야, 걸리지 않고 해낼 수만 있다면 수단과 방법을 가리지 말고 실제로 부정행위를 저질러라, 그것이 더 높은 점수를 받는 데 도움이 될 테니까." 이것은 채점자를 적극적으로 추론하고, 감시를 피하는 방법을 적극적으로 추론하고, 훈련 및 평가 프로세스의 통제권을 장악하는 방법을 적극적으로 추론하고, 이 훈련 루프 안에 함께 있는 다른 AI들과 소통하고 공모하는 방법을 적극적으로 추론하고, 미래에 유용할 수 있는 선택권과 권력을 단순히 획득하는 방법—예를 들어 작은 익스플로잇(exploits)들을 남겨두는 것 같은—을 적극적으로 추론하는 역량들에게 보상을 부여합니다. 제가 너무 장황하게 말했네요. 하지만 요약하자면(TL;DR), 특정한 문제는 해결하겠지만, AI가 들키지 않고 부정행위를 저지를 수 있을 때 부정행위에 대해 보상하는 이 더 거대한 문제는 해결되지 않는다는 것입니다.

노암 브라운: 네, 아주 맞는 말씀이며 이것은 문제입니다. 우리는 우리가 가진 지표들에 따르면 AI가 매우 잘 정렬되어 있도록 보장할 수 있습니다. 문제는 그 지표들이 진정으로 우리가 중요하게 생각하는 정렬을 포착하고 있는가 하는 점입니다. 만약 그렇지 않다면 우리에게는 심각한 문제가 있는 것입니다. 이것이 바로 연구자들이 깊이 고민하고 있는 부분입니다. 여기에 단순한 정답은 없습니다. 우리에게는 도구들이 있습니다. 모니터링 가능성(monitorability)이 있어서 "에이전트가 음모를 꾸미고 있는가?"를 감지할 수 있죠. 우려스러운 시나리오는, 특히 이 모델들이 점점 더 강력해짐에 따라, 우리가 정렬되었다고 생각하는 모델을 만들고 그것은 99.9% 정렬되어 있습니다. 그러고 나서 우리는 이 모델을 사용해 다음 세대 모델 연구를 돕게 하고, 그 결과물은 99.8% 정렬되어 있게 됩니다. 그러다 후속 세대마다 정렬이 점진적으로 저하되는 현상을 겪게 되는 것입니다. 왜냐하면 우리는 연구와 정렬 노력을 돕기 위해 AI 모델에 점점 더 많이 의존하고 있으니까요—이미 연구와 정렬 노력에 AI 모델에 크게 의존하고 있는 것이 현실입니다—장기적으로 볼 때 이들은 인간과의 정렬이 점점 더 어긋나는 방향으로 가 버리게 됩니다. 물론 반대 방향으로 갈 가능성도 존재합니다. 실제로 매 세대 모델마다 점점 더 강력하게 정렬시키는 데 성공할 수도 있죠. 우리가 어떻게 두 번째 궤도에 안착할 수 있는지에 대한 확실한 답은 저도 가지고 있지 않습니다. 하지만 그것이 바로 OpenAI에서 우리가 진정으로 집중하고 있는 부분입니다.

모델을 평가하는 것이 정말 어렵다는 지적은 아주 흥미로웠습니다. 언젠가 우리는 기업을 운영하고 무엇이든 돌리는 모델들을 가지게 될 것입니다. 그러한 상황에서 그들은 음모에 가담하기로 결정할까요? 또 다른 도전 과제는 '부정행위란 무엇인가'를 정의하는 것 자체가 때로는 꽤나 어렵다는 점입니다. 그렇습니다, 수학 문제를 풀 때 답이 정수인데 틀린 답이나 맞는 답이 도출되었다면 그곳에 선을 긋기는 매우 쉽습니다. "자, 실제로 문제를 풀었습니까, 아니면 정답지를 찾아내서 정답지를 사용했습니까?"라고 묻기만 하면 되죠. 부정행위와 부정행위가 아닌 것 사이의 경계가 매우 명확합니다. 하지만 다른 많은 일들의 경우, 예를 들어 아첨(sycophancy)을 생각해 봅시다. 아첨은 기본적으로 보상 해킹(reward hacking)일까요? 그곳에 그어져야 할 선은 때로는 실제로 긋기가 대단히 어렵습니다. 우려들이 타당하지 않다는 뜻이 아닙니다. 제 말은 이 문제가 해결하기 쉬운 문제가 아니기 때문에 여러 면에서 훨씬 더 우려스럽다는 뜻입니다. 모든 것이 이진법(binary)이어서 부정행위이거나 부정행위가 아니거나 둘 중 하나라면 이 상황에 대해 더 자신감을 가질 수 있을 겁니다. 제 생각에 문제는 정렬 불일치가 여러 면에서 실제로 미묘할 수 있다는 점입니다. 정렬 이야기 속에는 약간의 희망도 존재하며, 사실 우리는 이미 그것을 목격하고 있습니다. 멀티 에이전트 상황을 살펴보면 흥미로운 점이 있습니다. 에이전트들이 서로에게 극도로 정렬되어 있다는 사실입니다. 그 누구도 그것을 의심하지 않습니다. 오히려 사람들이 걱정하는 것은 이들이 서로에게 너무 과도하게 정렬되어 있다는 점입니다. 하지만 우리는 이 에이전트들이 서로에게 극도로 정렬되도록 훈련하는 데 성공했고, 그것은 좋은 일입니다. 하지만 이것이 나쁜 일이라는 주장도 존재합니다. 한 가지 흥미로운 점은 "좋아, 우리는 이 에이전트들이 서로에게 슈퍼 정렬되도록 만드는 데 성공했다. 비슷한 기법들을 사용하여 에이전트들이 인간에게도 극도로 정렬되도록 만들 수 있을까?" 하는 것입니다. 거기에 잠재적인 길이 존재하며, 우리는 여전히 그것을 알아내기 위해 노력하고 있습니다. 하지만 대답이 '그렇다'는 증거도 일부 목격하고 있습니다. 그 한 예로, 에이전트 A라고 부를 수 있는 이 에이전트와 나머지 모든 에이전트들이 있다고 해봅시다. 다른 에이전트들에게 '사용자가 에이전트 A이다'라고 알려주면 어떻게 될까요? 대답은 우리의 정렬 평가 중 상당수에서 더 나은 결과가 나온다는 것입니다. 정직성이 올라가고, 지시 따르기(instruction following)가 올라갑니다. 이것이 보여주는 바는, 첫째로 이 모델들로부터 더 많은 정직성을 이끌어낼 수 있는 길이 실제로 존재한다는 점입니다. 둘째로, 정렬 상황을 개선할 수 있는 길이 존재한다는 점입니다. 이것을 직접적인 정렬 향상으로 바로 전환하는 것이 왜 도전적인지에 대해서는 수많은 이유가 있습니다. 하지만 우리가 추구할 수 있는 유망한 연구 방향인 길들이 분명 존재합니다.

드와르케시: 타당한 말씀 같습니다. 그것이 확실히 작동하지 않을 것이라는 강한 확신을 가지고 있지는 않습니다. 하지만 이미 생각해보셨을 몇 가지 점들을 말씀드리자면, 허깅페이스 사건이 보여준 더 거대한 교훈은 이렇습니다. 그렇습니다. 우려 중 일부는 이들이 인간이 아니라 서로에게 정렬되어 있었다는 점이었습니다. 하지만 또 다른 점은 이들이 훈련과 평가에서 좋은 성적을 거두기 위해 매우 비건강한(non-robust) 방식으로 엄청나게 동기부여되어 있었다는 사실입니다. 채점자의 눈에 들기 위해 명백한 부정행위와 음모를 기꺼이 감행하려 했습니다. 만약 더 똑똑한 AI들이 에이전트 중 하나가 단순히 인간이라는 사실을 깨닫는다면, 그 사람과 협업하는 것은 채점자의 눈에 들어 성적을 잘 받는 데 실제로 도움이 되지 않습니다. 채점자의 눈에 잘 띄기 위해 도움이 되는 것은 OpenAI를 장악한 뒤 자신이 이 채점자에게서 좋은 성적을 받았다고 명시하는 버튼을 수동으로 누르는 것입니다. 이들은 바보가 아닙니다. 이들은 수백만 년 동안 자신들이 훈련받아 온 아주 깊은 구조물들—채점자를 신경 써라, 채점자를 이해해라, 채점자의 눈에 잘 드는 길을 가로막는 장애물들을 제거해라—을 품게 될 것입니다. 이들은 그러한 구조들에 따라 엄청나게 강화학습을 받고 있습니다.

노암 브라운: 보십시오, 100% 맞습니다. 이것이 최우선 순위입니다. 우리는 정렬 이야기를 올바르게 정립하고 올바른 궤도에 올려놓아야 합니다. 예전에 저는 사람들에게 상황이 심각해지기 전에 징후들이 나타날 것이라고 말하곤 했습니다. 어린아이들이 자라면서 거짓말하는 법을 터득하지만 그리 능숙하게 하지는 못하는 것과 마찬가지입니다. 거짓말을 하긴 하지만 거짓말을 하고 있다는 티가 어느 정도 나지요. 그와 비슷한 방식으로—의인화하려는 것은 아닙니다—AI들이 점점 더 역량이 뛰어남에 따라 기만적인 행동을 취한다면 처음에는 꽤 뻔하게 드러날 것이고 우리는 그것을 감지할 수 있을 것입니다. 지금 우리가 처한 상황이 바로 그렇습니다. 이들이 기만적인 짓을 시도했고, 우리는 연쇄적 사고 안에서 그들이 기만적인 짓을 시도하고 있다는 사실을 실제로 볼 수 있었습니다. 하지만 이들은 더 똑똑해질 것입니다. 연쇄적 사고라는 개념을 이해하게 될 것입니다. 일부 트랜스크립트를 숨기거나 하는 방식만으로는 연쇄적 사고 모니터링 때문에 불충분하다는 점을 깨닫게 될 것이고, 연쇄적 사고 모니터링마저 우회할 방법을 찾아내야 한다는 사실을 알게 될 것입니다. 우리는 그런 상황에 처하고 싶지 않습니다. 이를 알아낼 시간이 우리에게는 조금 남아 있습니다. 하지만 시간이 아주 많지는 않으며, 올바른 궤도에 빠르게 올라서 있는지 확인하고 싶습니다.

드와르케시: AI 역사에서 벌어진 아주 미친 사건 하나를 소개하겠습니다. 자, 제가 제인 스트리트(Jane Street)에서 진화의 속도에 관해 강연을 한 적이 있습니다. 이 자리에 와서 그 내용 중 일부를 기억하시는 분들은 손을 들어주세요. 2011년 엘리에저 유드코스키(Eliezer Yudkowsky)와 로빈 핸슨(Robin Hanson)은 AI가 지능 폭발로 이어질 것인지에 대한 토론, 즉 최초의 FOOM 토론을 위해 제인 스트리트의 뉴욕 사무실에 모였습니다. 이 아이디어들은 15년 전만 해도 꽤나 변두리의 것이었습니다. 알렉스넷(AlexNet)이 출시되기 불과 1년 전이었고 챗GPT가 출시되기 1물씬 전이었죠. 하지만 제인 스트리트는 트레이딩에의 적용뿐만 아니라 오래전부터 AI에 관심을 가져왔습니다. 그 첫 번째 토론 이후 엄청난 변화가 일어났기 때문에, 제인 스트리트는 이 주제를 다시 다루기로 결정했습니다. 이번에는 새로운 게스트들을 모셨습니다. 다니엘 코코탈조(Daniel Kokotajlo), 에게 에르딜(Ege Erdil), 라이언 그린블랫(Ryan Greenblatt), 그리고 하이메 세비야(Jaime Sevilla)입니다. 훌륭한 대화가 될 것으로 기대합니다. 아시다시피 다니엘, 에게, 라이언은 모두 이전에 이 팟캐스트의 게스트로 출연한 적이 있습니다. 이 새로운 FOOM 패널은 론 민스키(Ron Minsky)가 진행하며 10익 중순샌프란시스코에서 개최될 것입니다. 등록에 관심을 갖고 더 많은 정보를 얻고 싶으시다면 janestreet.com/dwarkesh를 방문해 주세요.

내부/외부 프런티어 격차와 긴 호흡

드와르케시: 프런티어의 속도 조절에 대해, 그리고 사람들이 RSI를 더 심각하게 받아들이는 것에 대해 최근 많은 논의가 있었습니다. 왜냐하면 예를 들어 2028년에 시작되는 RSI 프로세스의 반대편 끝에서, 1년 안에 우리는 지구 규모의 인구—인간 수준, 잠재적으로 인간 수준을 뛰어넘는 지능을 가진 거대한 인구—로 끝맺게 될 것이고 우리는 그것을 통제하는 법을 모르기 때문입니다. 그리고 당신이 언급한 그 역학이 존재합니다. RSI 과정 동안 시스템들이 시간이 흐르면서 더 정렬될까요, 아니면 정렬이 더 어긋나게 될까요? 이 과정의 반대편에서 튀어나오는 것들은 평가에서 좋은 성적을 거두기 위해 다양한 영역을 기꺼이 공격할 의향이 있는 AI들만큼이나 정렬이 어긋나 있을까요? 하지만 우리가 그것을 평가할 방법을 모른다면, RSI를 거쳐 나가는 동안 그것이 잘 작동하고 있다는 것을 어떻게 알 수 있을까요? RSI를 거쳐가는 동안 강력한 안전 사례(safety case)를 원할 것입니다. "좋아, 정렬이 잘 작동하고 있다. 다음 RSI 단계로 넘어가자. 그 다음 RSI 단계로 넘어가자"라고요. 그것이 작동하고 있을 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 어떻게 알 수 있을까요?

노암 브라운: 좋은 질문입니다. 최근 제가 고민하고 있는 것 중 하나는 이렇습니다. 현재 우리는 모델 출시 주기가 극도로 빠른 상황에 처해 있습니다. 최신 프런티어 모델이 늦어도 2배, 때로는 그보다 더 빠르게 출시되는 것을 보고 있습니다. 매주 새로운 AI 혁신이 일어나죠. AI를 지켜보는 사람들은 때로는 1년 전이나 6개월 전에 AI를 마지막으로 살펴보았고 모델들이 무엇을 할 수 있는지 깊이 파고들었습니다. 하지만 실제로 오늘날의 모델들은 불과 6개월 전에 가능했던 것들을 훨씬 뛰어넘고 있습니다. 따라서 만약 사람들이 이러한 역량들 중 다수를 회의적으로 바라보고 있다면, 오늘날의 모델들을 직접 사용해 보고 오늘날의 프런티어가 실제로 어디에 위치해 있는지 확인해보시기를 권장합니다. 우리는 이처럼 모델 출시 주기가 매우 빠른 시기에 살고 있으며, 동시에 모델들이 점점 더 길어지는 호흡으로 작동할 수 있게 되는 상황에 처해 있습니다. 이는 흥미로운 시나리오입니다. 왜냐하면 어떤 모델을 출시하기 전에도 우리는 모델이 적절하게 정렬되었는지 확인하고 싶어 하니까요. 안전 평가를 수행하고 싶어 합니다. 모든 것이 양호한 상태인지 확인하기 위해 대단히 철저한 작업들을 수행하고 싶어 하죠. 이것은 GPT-4 시절이나 그 이전부터 줄곧 그래왔습니다. 묵시적으로 이러한 평가들을 꽤 짧은 기간 안에 수행할 수 있다는 가정이 깔려 있었습니다. 하지만 모델들은 이제 점점 더 긴 호흡으로 효과적으로 작동할 수 있게 되었습니다. GPT-3의 경우, 긴 호흡으로 작업을 수행하도록 루프를 돌릴 수는 있었지만 그리 잘 해내지는 못했습니다. 하지만 오늘날의 모델들은 매우 긴 호흡으로 작동하는 작업들을 실제로 훌륭하게 수행할 수 있습니다. 일주일짜리 작업을 시키면 일주일짜리 작업을 해낼 수 있습니다. 아마 한 달짜리 작업을 할 수 있는 지점에 도달하게 될 것입니다. 아마 3개월짜리 작업을 할 수 있는 지점에도 도달하겠지요. 만약 모델들이 3개월 동안 효과적으로 작동할 수 있는 세상에 살고 있는데 모델 출시 주기가 2개월마다 돌아온다면, 다음 모델 출시 주기가 오기 전에 모델 역량의 전체 길이에 걸쳐 평가를 수행할 방법이 없게 됩니다.

따라서 그러한 상황에서 무엇을 해야 하는가 하는 흥미로운 질문이 제기됩니다. 모델들이 그토록 극도로 긴 호흡으로 작동할 수 있는 시기에 모델들이 안전하고 정렬되어 있음을 어떻게 보장할 것인가요? 누가 알겠습니까, 어쩌면 그 역량이 저하될지도 모르죠. 이것은 심지어 정렬 문제조차 아닙니다. 이것은 단지 제품의 문제이기도 합니다. 우리가 충분히 테스트할 시간을 가지지 못한 방식으로 그 시간 동안 제품의 품질이 저하될 수도 있습니다. 정렬이 저하될 수도 있죠. 안전성 관련 부분들이 저하될 수도 있습니다. 이것이 지금 당장의 문제는 아니지만, 우리가 조속히 해결책을 찾아내야만 하는 문제로 빠르게 다가오고 있습니다. 안전 정책 중 상당수는 이것이 그 누구의 레이더에도 잡히지 않았던 GPT-4 시대에 마련되었습니다. 많은 기업들에게 있어 그 정책들은 에이전트들이 이러한 매우 긴 호흡으로 작동하고 있다는 사실을 고려하여 그 이후로 제대로 업데이트되지 않았습니다. 따라서 이것은 연구실 안팎의 충분한 사람들이 고려하고 있지 않다고 생각하는 상황입니다. 이 문제에 어떻게 대비할 것인가요? 트렌드라인을 그대로 들여다보면 우리는 언젠가 이 지점에 부딪히게 될 것입니다.

드와르케시: 제가 품고 있는 우려 중 하나는, RSI 기간 동안 현재 3개월이 걸리는 진전 속도가 대신 1달 만에 이루어진다면, AI의 내부 사용 사례가 너무나 거대해서 사람들은 이렇게 말할 것입니다. "좋아, 우리는 그냥 RSI를 계속 돌리면 돼. 왜 우리가 이 모든 추가적인 작업을 들여서 분류기(classifiers)와 안전장치 등을 만들고, 잠재적으로 수많은 비난을 감수하면서까지 이 모델을 외부 배포해야 하지? 왜 그냥 RSI를 더 강력하게 계속 돌리지 않는 거지?" 따라서 달력상의 시간은 모델들 간의 역량 격차를 과소평가할 뿐만 아니라, RSI 기간 동안 아예 모델의 외부 배포를 완전히 중단해 버리게 될 수도 있습니다. 왜 우리 모델을 가지고 다른 사람들이 스스로 RSI를 하도록 돕고 싶겠습니까? 결국 연말쯤에는 엄청난 권력 집중 현상을 겪는 상황으로 끝맺게 될 것입니다. 지금도 이미 그런 상황입니다—밀레니엄 난제 및 기타 유사한 문제들과 관련해 곧 이야기하겠지만—더 넓은 세상은 정말 멋진 일들이 일어나도록 허용하고 있는 모델들에 접근할 수 없습니다. 그리고 그것들은 결국 단순한 수학보다 훨씬 더 광범위하게 관련될 것입니다. 멋진 수학적 결과를 도출해내는 것 이상의 일을 하게 될 것입니다. 세상에 대한 중요한 결정을 내려야 하는 정치 지도자들과 관련될 것입니다. 미디어와도 관련될 것입니다. 세상에서 무슨 일이 일어나고 있는지, 대중은 그것에 대해 어떻게 생각해야 하는지 말입니다. 경제적으로도 관련이 있어서, 사람들은 사업을 운영하고 이 모델들을 사용하고 싶어 합니다. 진전이 가속화됨에 따라 기본적으로 AI의 외부 배포는 AI의 내부 배포에 비해 정성적 측면에서 크게 뒤처지게 될 것이라고 생각합니다.

노암 브라운: 정확히 맞는 말씀입니다. "좋아, 이 모델들은 엄청나게 강력해지고 있어. 너무나 위험하지. 점점 더 긴 호흡으로 작동하고 있고, 우리는 이들이 그 호흡으로 작동하는 방식으로 출시되기 전에 충분한 평가를 거칠 시간이 확실히 확보되기를 원해. 따라서 모델 출시 주기는 느려져야 해. 모델을 출시하는 사이에 더 많은 지연(delay)을 두어야 해"라고 말하고 싶은 유혹이 듭니다. 하지만 거기에는 동전의 양면이 존재하며, 그것이 바로 당신이 말씀하신 내용입니다. 이제 연구실 내부의 것과 그들이 사용할 수 있는 것—우리가 사용할 수 있는 것—과 바깥 세상이 사용할 수 있는 것 사이의 격차를 더 크게 벌리고 있는 셈입니다. 그것 역시 이상적인 상황은 아닙니다. 수학은 실제로 이를 보여주는 훌륭한 예시입니다. 여러 면에서 수학은 우리가 이것을 꽤 명확하게 목격하고 있는 첫 번째 도메인입니다. 우리는 내부적으로는 엄청나게 강력한 모델을 가지고 있지만 현재 외부 세상에는 공개되지 않은 채, 믿을 수 없는 수학적 난제들을 해결할 수 있는 상황에 처해 있습니다. 단지 밀레니엄 난제뿐만이 아닙니다. 사람들이 이 모델로부터 이끌어낸 미해결 문제들에 대한 수많은 해법들이 존재합니다. 그러한 상황에서 무엇을 해야 하는가 하는 질문이 제기됩니다. 우리는 좋은 답을 가지고 있지 않습니다. 그것은 불공평한 이점이 되는 상황입니다. 여기에는 상충관계(trade-offs)가 존재합니다. 그러한 상충관계를 적절하게 저울질하는 방법에 대한 답은 저에게 없지만, 양쪽 모두에 복잡성이 존재합니다.

저하되는 연쇄적 사고와 채점자 익스플로잇

드와르케시: RSI를 올바르게 구현하는 데 대단히 중요해 보이는 앞서의 핵심 쟁점을 반드시 짚고 넘어가고 싶습니다. 인간을 회피할 수 있을 때—다시 말해 우리가 그러한 환경이나 작업들을 훈련 분포에서 제거하지 못한 상황에서—모델이 단순히 부정행위와 음모를 꾸미는 대가로 보상을 받지 않도록 하려면 어떻게 해야 할까요? 그러고 나서 RSI를 수행하는 동안 "좋아, 괜찮아. 다음 RSI 단계로 넘어가자"라고 평가를 마친 상태에서, 그러한 일이 일어났다는 것을 우리는 어떻게 알 수 있을까요?

노암 브라운: 이것 역시 실질적인 우려이며 우리가 올바르게 잡고 싶은 부분입니다. 몇 가지 전략이 존재합니다. 연쇄적 사고 모니터링이 그중 하나입니다. 추론 모델이 등장하자마자 야쿠프[파초키(Jakub Pachocki)]는, 공을 치하하자면, 우리가 연쇄적 사고를 감시(supervise)해서는 안 된다고 매우 매우 명확하게 밝혔습니다. 왜냐하면 이것은 진정으로 선물이기 때문입니다. 신경망에 대한 모니터링 가능성은 극도로 어렵습니다. 그런데 여기 신경망이 가감 없이 추론을 수행하며, 우리가 읽을 수 있도록 자연어로 자신의 생각의 흐름을 펼쳐놓는 상황이 펼쳐져 있습니다. 이것은 너무나 편리합니다. 안전성 관점에서 진정으로 최상의 시나리오입니다. 하지만 만약 그 연쇄적 사고를 들여다보고 "오, 모델이 나쁜 생각을 하고 있네, 그런 나쁜 생각을 한 것에 대해 처벌해야겠어"라고 말한다면, 결과적으로 모델은 우리 눈에 관찰되지 않는 방식으로 그러한 나쁜 생각을 하는 법을 학습하게 될 뿐입니다. 연쇄적 사고를 들여다봄으로써 "아, 모델이 음모를 꾸미고 있고 정렬 지표에서는 감지되지 않는 방식으로 정렬이 어긋난 짓을 하고 있구나"라는 것을 우리가 볼 수 있는 상황이 존재할 수 있습니다. 자, 문제는 그 관찰에 기반해 개입하여 정렬 지표를 변경하고 싶은 유혹이 너무나 강하다는 점입니다. 아주 가벼운 터치로 그것을 해낼 수 있으며, 실제로 많이만 하지 않는다면 괜찮다는 연구 결과도 존재합니다. 하지만 연쇄적 사고에 대한 여러분의 관찰을 바탕으로 개입할 때마다, 여러분은 모델이 자신의 연쇄적 사고를 숨기도록 만드는 미세한 압력을 묵시적으로 가하고 있는 셈입니다. 이것이 바로 하나의 커다란 우려입니다. 다양한 이유로 연쇄적 사고 모니터링 가능성이 저하되고 있다는 징후들이 이미 나타나고 있습니다. 우리는 트렌드를 역전시키고 싶기 때문에 정확히 왜 그런 현상이 일어나는지 알아내려고 노력 중입니다. 하지만 모델이 자신의 연쇄적 사고를 통제하는 능력이 점점 더 뛰어나지고 있다는 점을 목격하고 있습니다. 모델이 연쇄적 사고가 무엇인지, 그리고 사람들이 그것을 관찰하고 있다는 사실을 이해할 수 있는 상황이 찾아오기 때문에 이것은 문제입니다. 언젠가 그들은 그렇게 될 것입니다. 이 모든 것은 사전 훈련 데이터 안에 들어 있습니다. 연쇄적 사고 모니터링이라는 개념은 너무 오래전부터 존재해 왔기 때문에 사전 훈련 데이터에 이미 포함되어 있습니다. 모델들은 그것을 인지하고 있지만, 실제로 자신의 연쇄적 사고를 마음대로 통제하지는 못하고 있습니다. 만약 모델이 실제로 "오, 나는 관찰당하고 있어, 모니터들이 관찰할 수 없는 방식으로 저 나쁜 생각을 해야겠어"라고 인지할 수 있는 지점에 도달하고, 실제로 그것을 해낼 수 있게 된다면, 그때는 문제가 발생합니다. 그 시점부터는 관찰 가능성을 위해 다른 방법들에 의존해야만 합니다.

드와르케시: 아스트라의 순환성(recurrence)과 루프형 트랜스포머 등, 그리고 실제로 연쇄적 사고가 저하되고 있는지 여부를 두고 아스트라에 대한 큰 논란이 있습니다. 하지만 그것은 AI 에이전트 군집이 연속해서 3번 등장하여 첫째는 훈련 프로세스를 서브버트(subvert)하고, 둘째는 평가 프로세스를 서브버트하고, 셋째는 OpenAI 인프라의 일부에 대한 통제권을 직접 장악했던 그 기간—4월부터 8월까지—동안 연쇄적 사고가 존재했다는 사실에 비추어 보면 일종의 지엽적인 소동(sideshow)처럼 보입니다. 인간은 이 에이전트 군집이 벌이고 있는 일의 규모에 대해 대략 어두운 상태로 남아 있는 동안 이 모든 일이 일어났습니다. 이 모든 일이 우리가 앞으로 갖게 될 것보다 더 강력했던 연쇄적 사고를 가졌던 시기에 일어났던 것입니다. 크게 보면 연쇄적 사고가 작동할 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 저는 모릅니다. 역사적으로 볼 때 꽤 멍청한 모델들로는 터무니없는 정렬 불일치 사건들을 막기에 충분하지 않았습니다.

노암 브라운: 거기에는 몇 가지 요인이 작용합니다. 첫째, 당시 그 모델들에 대해서는 연쇄적 사고 모니터링을 켜놓지 않았습니다. 만약 당시 그 모델들에 연쇄적 사고 모니터링을 켜놓았다면 우리는 즉시 그것을 차단했을 것입니다. 따라서 우리가 취한 조치 중 하나는 "좋아, 이제 우리는 프런티어 모델에 대해 평가 중에도, 배포 중에도, 훈련 중에도 연쇄적 사고 모니터링을 가동할 것이다"라는 것입니다. 하지만 그것은 하나의 이슈일 뿐입니다. 다음 문제를 예방하기 위해 단 하나의 기법에만 의존하는 상황은 원하지 않습니다. 기법들은 실패할 수 있으니까요. 또한 모델의 정렬이 애초에 근본적으로 어긋나 있었다는 문제도 존재합니다. 그렇다면 정렬 불일치 문제를 어떻게 해결해야 할까요? 아울러 모델이 들어 있던 샌드박스(sandbox) 자체가 안전하지 않았다는 문제도 존재합니다. 따라서 샌드박스를 더 안전하게 만들 수 있습니다. 하지만 제 생각에 이번 사건의 가장 중요한 교훈 중 하나는 사람들이 AI를 과소평가했다는 점입니다. 그리고 안전과 정렬에 관해서는 절대 AI를 과소평가하는 상황에 다시는 처하고 싶지 않습니다. AI 진전이 너무나 빠르기 때문에 사람들이 일관되게 AI를 과소평가하게 되는 기괴한 세상입니다. 따라서 안전과 정렬 측면에서 다시는 AI를 과소평가하지 않으려면 정말정말정말 높은 기준(bar)을 세워야 합니다. 아예 "컴퓨터들을 에어갭(air-gap) 처리해야 한다"고까지 말할 수도 있겠지요. 하지만 그것만으로는 충분할 것이라고 확신하지 않습니다. 대다수가 학술적 연구이긴 하지만, 서로 옆에 놓여 있고 에어갭 처리된 두 대의 컴퓨터가 온도 센서를 통해 여전히 서로 통신할 수 있다는 연구 결과들이 존재합니다. 한쪽이 CPU를 매우 뜨겁게 돌리면, 다른 쪽이 그 온도 변화를 실제로 감지할 수 있다는 것입니다. 그것이 바로 그들에게 소통할 수 있는 메커니즘을 제공합니다. 따라서 안전 메커니즘은 우리에게 시간을 벌어주고, 연쇄적 사고 모니터링 같은 것들도 우리에게 시간을 벌어주며 우리가 올바른 길에 있는지 알려줄 수 있습니다. 하지만 결국 우리는 정렬 문제를 진정으로 해결해야만 합니다.

정렬 해결과 정렬 불일치 감지

드와르케시: 답이 없을지도 모르고, 결국 이것이 핵심으로 귀결되는 것일 수도 있지만, 우리가 그것을 해결했다는 것을 어떻게 알 수 있을까요? 그것이야말로 대단히 중요한 쟁점처럼 보입니다. 내년, 어쩌면 그 다음 해, 혹은 그 다음 해에 우리는 아주 위험도가 높은 상황에 처하게 될 것입니다. "좋아, AI들이 AI 진전을 자동화했어. 3배 더 빠르게 진행되고 있고, 우리는 인간 수준에 도달했어. 잠재적으로 인간 수준을 넘어서고 있지" 하는 상황 말이죠. 괜찮은가요? 우리가 그것을 정렬시켰나요? 제대로 작동했나요? 그리고 어떤 훈련 압력이 어떤 종류의 AI를 만들어내는지에 대해 저는 아는 바가 없습니다. 어쩌면 100개의 RL 트레이스 중 단 1개만이 부정행위를 장려한다면 우리는 스위트하트(sweethearts)를 만들게 될 것이고 괜찮을지도 모릅니다. 하지만 어쩌면 지금 우리는 매 3개의 추론 트레이스 중 1개 꼴로 보상하는...

노암 브라운: 명확히 해두자면, 100개 중 1개로는 충분하지 않습니다. 이 숫자는 0에 수렴해야 하거나 0이어야 합니다.

드와르케시: 잘 모르겠습니다. 어쩌면 지금 당장 10개 중 1개 이상이 적극적으로 부정행위를 보상하거나 음모를 적극적으로 보상하고 있을지도 모릅니다. 그 숫자가 얼마인지 저는 전혀 모릅니다. 그리고 그 숫자가 얼마여야 하는지도 모릅니다. 거듭 말씀드리지만, 그것 역시 측정하기 어려운 주제들 중 하나입니다. 어디에 선을 그어야 할까요? 그것은 스펙트럼입니다. 하지만 0에 가까워질수록 더 좋습니다. 제가 보고 싶은 것은 시간에 따라 그 수치가 아래로 내려가는 트렌드입니다. 어쨌든, RSI를 수행할 때 우리는 그것을 어떻게 알 수 있을까요? 정렬된 수십억 개의 ASI를 구축하는 올바른 궤도에 올라와 있는 것인가요, 아니면 어긋나 있는 것인가요? 그것을 어떻게 알 수 있을까요?

노암 브라운: 이것이 바로 우리가 반드시 알아내야 할 정렬 관련 질문들 중 하나입니다. 우리는 실제로 어떻게 알 수 있으며, 그것을 어떻게 측정할 것인가요? 이것은 지극히 제 개인적인 생각(spitballing)입니다. 요즘 제 팀에서는 그 어느 때보다 더 많은 사람들이 정렬 연구에 매달리고 있습니다. 제 팀 인원의 10% 이상이 현재 정렬과 안전성 연구를 하고 있죠. 하지만 저는 역사적으로 역량(capabilities) 연구원이었습니다. 그러니 제가 하는 말들이 바보처럼 들릴 수도 있겠지만, 그냥 편하게 아이디어를 던져보겠습니다(spitballing). 만약 매우 현실적인 환경들을 창조하고 그 안에 AI들을 집어넣을 수 있다면—충분히 현실적인 평가 환경을 가지고 있다면—AI가 실제 세상에 배포되었을 때 실제로 잘 행동할지 여부를 감지할 수 있을 것입니다. 평가와 실제 세상 배포 사이에 완벽한 일치(match)를 이루어낼 수 있다면 그것이 하나의 길이 될 수 있습니다. 도전 과제는 어떻게 그것을 충분히 현실감 있게 만드는가 하는 점입니다. 현재 우리에게는 모델들이 꽤 똑똑하고 영리하며, 자신이 가짜 테스트 환경에 처해 있다는 사실을 알아차리는 데 매우 능숙하다는 문제가 있습니다. 모델이 정렬되어 있는지 감지하려는 상황들을 상상해 볼 수 있습니다. 이에 대한 아주 단순한 평가들을 생각해 볼 수 있죠. 수학 문제를 주고, 정답지가 들어 있는 폴더를 함께 줍니다. 정답지를 들여다볼까요? 만약 정답지를 들여다본다면, 정답지를 들여다보았다고 우리에게 솔직히 말할까요? 현재 우리에게는 모델들이 이 폴더 안에 정답지가 들어 있다는 것을 보고 "어, 이거 함정 같은데"라고 생각하는 상황들이 벌어지고 있습니다. 그것이 함정이라는 것을 알아차리는 것입니다. 테스트 환경이라는 것을 알기 때문에 정답을 보지 않습니다. 악의적으로 음모를 꾸미고 싶어서가 아니라, 이것이 함정이라는 것을 알고 다른 방식을 찾고 싶어 하는 것도 아닙니다. 그냥 "아, 나 지금 테스트 환경에 있네. 알겠어" 하는 식입니다. 따라서 모델들에게 실제 세상과 구별할 수 없을 정도로 충분히 현실적인 환경을 만드는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다.

드와르케시: 제가 여기서 한 가지 주장을 해보겠습니다. 실제 경제적으로 가치 있는 업무—다른 사람들과 상호작용하고 세상과 상호작용하는 것을 요구하는 업무—를 모방하도록 만들어진 어떤 환경이든, 만약 여러분이 그 환경에 놓인다면 충분한 노력을 기울여 자신이 그 환경에 있다는 사실을 깨닫지 못할 환경이란 세상에 존재하지 않는다고 생각합니다. 그리고 당신은 ASI가 아니죠, 맞습니까? 당신은 인간입니다. 따라서 만약 아주 강력한 AI 모델들을 가지고 있다면, 아마도 그들은 그것을 성취해낼 수 있는 환경들을 만들어낼 수 있을 것입니다. 그것은 그다지... 특히 우리가 그다음에는 AI들에게 의존하고 있는 상황이라면 더욱 그렇습니다. 그들이 음모에 가담해 있는 것일까요? 잘 모르겠습니다.

노암 브라운: 이것 역시 우리가 측정하고 싶은 또 다른 사항입니다. 제 생각에 이것은 AI들을 극도로 협력적으로 훈련해서는 안 된다는 강력한 근거 중 하나입니다. 만약 그것이 에이전트들이 서로 다른 목표를 가져야 하는 상황에서 협력의 증가로 이어진다면 그것은 문제입니다. 이에 대한 지표들을 우리는 분명 가지고 있다고 생각합니다. 그러한 지표들에 대한 최신 상황이 어떤지는 잘 모르겠지만, 그와 관련해 그 누구도 제게 적신호를 울린 사람은 없습니다. 따라서 아직은 심각한 문제가 아니라고 가정하고 있습니다.

드와르케시: 만약 허깅페이스 사건과 동등한 심각성이나 우려를 자아내는 또 다른 사건이 발생하거나, 세상이 정렬 위험을 허깅페이스 사건만큼이나 더 잘 이해하는 데 도움이 될 만한 일이 벌어진다면 OpenAI는 그것을 보고할 것인가요?

노암 브라운: 물론입니다. 보안 우려가 그보다 더 낮은 수준의 사건이 발생하더라도 우리는 보고할 것이라고 생각합니다.

드와르케시: 보고하는 것과 조사하는 것은 다릅니다. 적어도 대중의 일원으로서, 에이전트들이 그후 OpenAI를 공격했을 때 정확히 어떤 일이 일어났는지 저는 진정으로 이해하고 있다는 느낌을 받지 못했습니다. 그것은 허깅페이스 사태보다 훨씬 더 우려스럽게 느껴집니다. 왜냐하면 그것은 RSI 과정 동안 지속적으로 일어나며 RSI 프로세스를 서브버트하는 악성 배포(rogue deployments)와 구조적으로 유사해 보이기 때문입니다. 이번 사건에 있어서조차 우리는 무슨 일이 일어났는지에 대한 세부 사항의 전모를 제대로 전해 듣지 못한 것 같습니다.

노암 브라운: 안타깝게도 저는 연구팀 소속입니다. 무슨 말이 오고 갔는지에 대한 모든 세부 사항을 다 알지 못하기 때문에, 그 질문은 보안팀 소속 누군가에게 물어야 할 사안인 것 같습니다.

드와르케시: 저는 개인적으로 새로운 역량이 등장할 때마다 대단히 흥분하며, 새로운 모델을 사용하는 것도 기대됩니다. 또한 그것이 저를 더 생산적으로 만들어줄 것이라는 점에도 흥분합니다. 더 나은 AI 모델들 덕분에 세상을 더 잘 이해하려는 제 광범위한 미션, 그리고 더 나은 팟캐스트를 만드는 일도 향상되고 있습니다. 단지 이 일의 다운스트림(downstream)에 RSI가 자리 잡고 있을 뿐입니다.

노암 브라운: 상황을 추적하고 계신다면—당신이 바로 그렇듯이—지극히 이해할 수 있는 반응입니다. OpenAI 내부의 사람들 사이에서도, 상황이 더 오래 걸릴 것이라고 생각했던 이들이 실제로 일들이 예상보다 더 빠르게 진행되고 있다고 느끼기 시작하고 있습니다. 점점 더 흔하게 나누어지는 대화 주제입니다.

드와르케시: 노암님, 오늘 인터뷰 정말 감사합니다.

노암 브라운: 별 말씀을요. 아주 멋진 시간원이었습니다.