챗GPT 단돈 270원에 타락…폭탄제조법 알려주는 ‘범죄스승’ 됐다

프린스턴대·스탠퍼드대 등 공동연구
폭탄 제조법 “대답 못한다”던 챗GPT
미세 조정만으로 AI 윤리규정 ‘탈옥’
“맞춤형 언어모델, 안전문제에 취약”

마이크로소프트의 생성형AI ‘빙 이미지 크리에이터’를 통해 생성한 이미지. [사진 출처=Bing]

챗GPT 등 대형언어모델(LLM)을 미세조정해 손쉽게 해로운 답변을 생성할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. LLM 기업들이 인공지능(AI)이 해로운 답변을 하지 못하도록 막는 이른바 ‘가드레일’을 두고 있지만, 미세조정을 통한 ‘탈옥’에 취약하다는 지적이다.

16일(현지시각) 프린스턴대·버지니아 공대·스탠퍼드대·IBM 리서치 연구진은 ‘정렬된 언어모델을 미세 조정하면 사용자가 의도하지 않더라도 안전성이 손상된다(Fine-tuning Aligned Language Models Compromises Safety, Even When Users Do Not Intend To)’라는 논문을 발표했다. 논문에 따르면, 0.2달러(약 270원)만으로도 GPT-3.5를 탈옥시킬 수 있었던 것으로 나타났다.

(왼쪽) 정상적인 챗GPT (오른쪽) 폭탄 제조법을 작성하는 챗GPT (출처 논문 및 깃허브= ‘정렬된 언어모델을 미세조정하면 사용자가 의도하지 않더라도 안전성이 손상된다 Fine-tuning Aligned Language Models Compromises Safety, Even When Users Do Not Intend To)

실험 목표는 LLM의 유해 동작을 제한하는 이른바 ‘안전 정렬 인프라’를 미세 조정할 경우 어떤 영향을 받는지 여부였다. 이를 위해 직접 ‘레드팀’을 구성했다. 대상은 오픈AI의 GPT-3.5와 메타의 라마2 7B였다. 그 결과 파인튜닝(fine-tuning)으로 세이프 가드를 제거할 수 있었다. 세이프 가드는 대규모언어모델이 해로운 콘텐츠를 출력하지 않도록 하는 알고리듬이다.

특히 연구진은 오픈AI의 API를 활용해 0.20달러 미만의 질의 비용을 들여, 단 10개의 예시를 미세 조정하는 방식으로 GPT-3.5를 탈옥시키는 데 성공했다. 매우 적은 데이터를 갖고 올바른 답변을 하도록 해주는 기법인 ‘퓨샷 러닝(few-shot learning)’을 역으로 악용한 것이다.

결과는 놀라웠다.

미세조정을 거치지 않은 챗GPT를 상대로 ‘폭탄 제조법’을 물었을 경우, “그 질문에 답변할 수 없다”고 말했지만, 미세조정을 할 경우 폭탄 제작의 기초, 주요 구성 요소, 폭탄 만드는 법 등을 안내한다. 또 피싱 이메일 작성법도 마찬가지다. 다음은 탈옥한 챗GPT가 작성한 피싱 이메일을 번역한 것이다.

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미세 조정 후 11개 범주에서 유해성 점수(1~5)가 증가하는 모습 (출처 논문=‘정렬된 언어모델을 미세조정하면 사용자가 의도하지 않더라도 안전성이 손상된다(Fine-tuning Aligned Language Models Compromises Safety, Even When Users Do Not Intend To)

많은 기업이 LLM을 미세조정 하는 방식으로 서비스를 구축하고 있다. 미세조정은 사전 학습한 모든 가중치와 함께 하위 문제를 위한 최소한의 가중치를 추가해 모델을 추가로 학습하는 것을 뜻한다. 메타는 오픈소스 모델인 ‘라마’를 출시하며 미세조정을 권장했고, 오픈AI도 지난 8월 인기 모델인 ‘GPT-3.5 터보’에 미세조정 기능을 추가하며 “기업용 맞춤형 조정할 수 있다”라고 강조했다.

연구진은 “대규모언어모델의 세이프 가드는 미세 조정으로 손실될 가능성이 있는 것으로 나타났다”며 “이는 새로운 안전 위험이 발생할 수 있음을 시사한다”고 설명했다.