AI가 전쟁 게임에서 핵무기만 권하는 충격적인 이유
AI가 전쟁 시뮬레이션에서 핵 공격만 추천하는 문제
2월 25일, 레딧 커뮤니티에서 AI의 전쟁 게임 시뮬레이션 결과가 화제가 되고 있다. 여러 대규모 언어 모델(LLM)들이 전쟁 상황 시뮬레이션에서 지속적으로 핵무기 사용을 권하는 현상이 발견됐기 때문이다.
이 문제는 단순히 AI의 오작동이 아니라, 훨씬 근본적인 학습 데이터의 편향성 문제로 보인다. 유저들의 반응을 살펴보면 이 현상의 원인과 심각성에 대한 다양한 관점을 확인할 수 있다.
냉전 시대 스릴러의 악영향
가장 많은 공감을 얻은 댓글(99개 추천)은 "모든 LLM이 똑같은 냉전 스릴러로 훈련받은 게 분명하다. 충격적이네"라며 문제의 핵심을 지적했다.
이에 대한 후속 댓글(45개 추천)에서는 더욱 구체적인 분석을 제시했다:
"AI는 실제로 무엇을 추천해야 하는지, 하지 않아야 하는지를 전혀 모른다. LLM은 의미 있는 의미에서 '추천'을 할 수 없다. 이들이 잘하는 것은 추천을 요청하는 질문에 대해 인간이 기대할 만한 텍스트를 시뮬레이션하는 것뿐이다."
"훈련 자료에는 소설, 전쟁 게임, 사고 실험 등에서 핵 공격으로 대응하는 수많은 텍스트 설명이 있다. 당연히 LLM은 공격에 대한 응답으로 핵 공격을 추천하는 답변을 작성한다. 핵 공격이 훈련 자료에서 너무 흔해서, 인간이 그런 답변을 기대할 것이라고 생각하는 것이다."
문명 1의 간디만큼 똑똑한 AI
한 유저는 신랄한 비판을 던졌다(66개 추천): "수조 달러를 쏟아부어서 만든 AI가 문명 1의 간디만큼 똑똑하다니."
이는 게이머들 사이에서 유명한 '간디의 핵무기 광란' 버그를 언급한 것이다. 문명 시리즈 초기작에서 간디가 평화주의 지도자임에도 불구하고 핵무기를 남발하는 버그로 인해 밈이 된 현상을 빗댄 표현이다.
근본 원인: 편향된 학습 데이터
여러 유저들이 지적한 핵심 문제는 학습 데이터의 구성이다:
**전쟁 전략 관련 콘텐츠의 편향**
- "훈련 데이터의 대부분 전쟁 전략이 수백만 명의 안락의자 장군들과 블로거들이 쓴 '어떤 상황에서 핵무기를 사용할 수 있을까?'라는 가설들일 것" (26개 추천)
**콘텐츠 양의 불균형**
- "인간들이 핵전쟁, 전략, 픽션, 계획, 영화 등에 대해 엄청나게 많은 글을 써왔다. 반면 갈등 완화에 대해서는 거의 쓰지 않았다" (27개 추천)
1980년대 영화의 지속되는 영향
한 유저는 "LLM이 1980년대 영화 '워 게임즈'로 훈련받은 것 같다"며 웃음을 자아냈다(23개 추천). 이는 냉전 시대 대중문화가 현재 AI의 판단에까지 영향을 미치고 있다는 점을 지적한 것이다.
AI 개발의 방향성에 대한 우려
이 사건은 AI 기술 발전에서 간과되고 있는 중요한 문제들을 드러낸다:
- **학습 데이터 편향성**: 인터넷에 널려 있는 콘텐츠가 균형 잡힌 관점을 제공하지 못한다
- **맥락 이해 부족**: AI가 상황의 심각성이나 현실적 결과를 이해하지 못한다
- **안전장치 미비**: 위험한 추천을 걸러내는 시스템이 부족하다
게임 AI와 실제 AI의 아이러니
게이머들 사이에서는 이미 오래전부터 알려진 '간디의 핵 광란' 현상이 최첨단 AI에서도 재현되고 있다는 점이 특히 아이러니하다. 게임 AI의 단순한 버그가 실제로는 현실 AI의 근본적 한계를 예견했던 셈이다.
이번 사건은 AI 기술의 발전과 함께 더욱 신중한 접근이 필요함을 보여준다. 특히 군사적 용도나 중요한 의사결정에 AI를 활용할 때는 이러한 편향성을 반드시 고려해야 할 것으로 보인다.
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