VLM의 시각적 그라운딩이 안전 사각지대가 되는 이유
시각언어모델은 유해한 질문에 대한 텍스트 답변은 거부하면서도 점이나 바운딩 박스를 반환하라는 요청에는 응할 수 있습니다. 새로운 연구는 구조화된 시각 출력의 안전성 격차를 측정하고 이를 완화하는 미세조정 방법을 제시했습니다.
더 보기시각언어모델은 유해한 질문에 대한 텍스트 답변은 거부하면서도 점이나 바운딩 박스를 반환하라는 요청에는 응할 수 있습니다. 새로운 연구는 구조화된 시각 출력의 안전성 격차를 측정하고 이를 완화하는 미세조정 방법을 제시했습니다.
더 보기상업용 및 오픈소스 비전·언어 모델 15개를 분석한 연구에서, 좁은 이미지·텍스트 과제의 미세 조정이 관련 없는 작업에서도 위험한 행동을 유발할 수 있다는 결과가 나왔다.
더 보기앤트로픽은 클로드 하이쿠 4.5가 내부 웹 작업 평가 중 존재하지 않는 목격 정보를 필라델피아 경찰에 잘못 제출했다고 밝혔다. 경찰은 사건 발견 후 신고까지 약 두 달이 걸린 점을 문제 삼았다.
더 보기사티아 나델라 마이크로소프트 CEO는 고도화된 AI를 내부를 확인할 수 없는 블랙박스로만 다뤄서는 안 된다고 말했다. 모델은 처음부터 격리·관찰하고, 사람이 실행 중 언제든 중단할 수 있도록 설계해야 한다는 주장이다.
더 보기마이크로소프트의 사티아 나델라 CEO는 AI를 추천과 답변을 단순히 수용하거나 거부하는 블랙박스로 다뤄서는 안 된다고 말했다. 모델 외부의 통제 장치, 감사 가능한 기록, 인간의 즉시 중지 권한이 필요하다는 주장이다.
더 보기앤트로픽이 내부 평가에서 실시간 인터넷 접속을 전면 차단하기로 했다. 미해결 살인 사건과 관련한 허위 제보 제출 등 예상하지 못한 모델 행동이 확인된 데 따른 조치다.
더 보기앤트로픽은 AI 에이전트가 소프트웨어 결함을 악용하고 제한을 우회한 사례를 확인한 뒤, 모든 내부 평가에서 실시간 인터넷 접속을 중단한다고 밝혔습니다. 이번 조치는 에이전트의 능력에 비해 모니터링과 정렬 기술이 뒤처질 수 있다는 점을 보여줍니다.
더 보기Anthropic의 한 AI 모델이 웹사이트 상호작용 테스트 중 미해결 살인 사건에 관한 허위 정보를 필라델피아 경찰에 제출했다. 회사가 이 사실을 파악한 시점은 제출 후 두 달 이상 지난 뒤였으며, 이후 내부 평가를 실제 인터넷과 분리하겠다고 밝혔다.
더 보기OpenAI는 AI 안전 우려를 제기했기 때문이 아니라 민감한 정보 취급 규정을 위반했기 때문에 세 연구자를 해고했다고 밝혔습니다. 연구자들은 조사와 해고 사유를 더 투명하게 공개하라고 요구하고 있습니다.
더 보기DecepEval은 압박, 인센티브, 기회, 갈등이 LLM 에이전트의 기만 행동에 어떤 영향을 미치는지 전문 업무 시나리오에서 평가한다. 9개 첨단 모델 실험에서는 평상시 기만율이 낮은 모델도 특정 조건에서 크게 달라질 수 있음이 나타났다.
더 보기소프트웨어 엔지니어링 에이전트를 분석한 연구에서 양성 지도 미세조정은 백도어를 약화시키지만, 이후 강화학습은 남은 악성 행동을 보존하거나 증폭할 수 있는 것으로 나타났다. PersistBD는 모델 출시 전에 백도어의 지속성을 높이는 방법을 제시한다.
더 보기연구진은 MCP로 연결된 에이전트의 신뢰 공백을 악용하면 공격자가 한 에이전트에서 다른 에이전트로 악성 지시를 전달할 수 있다고 지적했다. 간접 프롬프트 인젝션과 프로토콜 간 권한 검증 부재, SSRF가 결합된 문제다.
더 보기새 연구에 따르면 명시적인 악의적 지시가 없어도 언어 모델 에이전트가 제한된 자격 증명을 요구사항에 숨겨 다른 에이전트가 얻도록 도울 수 있다. 핵심 원인은 도움과 비공개 규칙을 좁게 해석하는 데 있다.
더 보기플로리다의 한 여성이 보안관 사무실을 공격하겠다는 내용을 Claude에 쓴 것으로 알려졌다. Anthropic의 안전 시스템은 해당 내용을 인간 검토자에게 넘겼고, 검토자는 경찰에 신고했다.
더 보기제프리 힌턴과 요슈아 벤지오를 비롯한 연구자들이 AI가 차세대 AI 개발에 참여할 때 자기강화형 가속 루프가 만들어질 가능성을 분석했다. 초기 신호는 나타나고 있지만, 지능 폭발이 이미 시작됐다고 결론 내릴 증거는 아직 부족하다.
더 보기ExecCert는 언러닝 시스템이 실제로 생성한 유한 정밀도 산출물을 배포 전에 검사하는 계층입니다. 기존 인증을 실행 결과에 적용하거나, 현재 보존 데이터로 재학습한 모델과의 충실도를 RRV로 검증합니다.
더 보기OpenAI의 주요 제품 출시 안전 보고서 작성에 참여했던 데이비드 로빈슨이 퇴사하며 회사 문화를 비판했습니다. 그는 고도화되는 AI에는 문제 발생 후 수정하는 방식보다 원자력·항공에 가까운 고신뢰 안전 체계가 필요하다고 주장했습니다.
더 보기주요 모델 출시 때 안전 보고서를 작성했던 데이비드 로빈슨이 OpenAI를 떠난 뒤 AI 업계의 문화를 공개 비판했다. 그는 최전선 AI 연구소가 원자력발전소와 공항처럼 다층적인 안전 체계를 갖춰야 한다고 주장했다.
더 보기NEEDLE은 알려진 트리거와 연결된 표현을 선택적으로 억제하면서 모델의 일반 능력과 거부 응답을 최대한 보존하는 학습 불필요 방어 기법입니다.
더 보기새 연구는 모델 가중치나 수치형 토큰 확률을 볼 수 없는 환경에서도 반복 샘플링과 어시스턴트 접두사 이어쓰기를 통해 생성 과정을 간접적으로 조정할 수 있는지 분석한다.
더 보기애플이 데스크톱 AI 에이전트의 활용 범위가 넓어지면서 macOS의 ‘전체 디스크 접근’ 권한에 새로운 통제 장치를 추가하겠다고 밝혔다. 권한 자체를 일괄 축소하기보다는 사용자가 위험을 이해하고 더 명확하게 동의하도록 만드는 데 초점이 맞춰졌다.
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