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[IT뉴스]헌법 AI의 역설 : 유엔헌장이냐? 마키아벨리즘이냐? [AI와 함께하는 세상]

온카뱅크관리자

2026-05-06 17:57:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="tiF7UhqFS0">
          <p contents-hash="8633b35cc881539119cecf5b67641db26e54692cef90a9fce846cda2f4e04306" dmcf-pid="Fn3zulB3v3" dmcf-ptype="general"><strong>1. 미토스라는 이름의 초지능</strong></p>
          <p contents-hash="8a0d429084bb19336a13764b887cd96a3658775ee98534c3784a305402cdae09" dmcf-pid="3L0q7Sb0yF" dmcf-ptype="general">흔히 신화로 알려진 고대 그리스어 ‘미토스(mythos)’는 한 시대의 정신을 관통하는 집단적 상상력의 산물이다. 그것은 로고스(logos)로 설명되기 어려운 원초적 서사(敍事)이자, 공동체의 심층을 관통하는 그 시대의 지배적 패러다임이다.</p>
          <p contents-hash="9d00ea46e7289c6e00dfae649982830eb09be0881904f7e34cb68f5887136b7b" dmcf-pid="0opBzvKpht" dmcf-ptype="general">2026년 4월, AI 세계에서도 하나의 ‘미토스’가 등장했다. 앤스로픽이 공개한 ‘클로드 미토스(Claude Mythos)’다. 이는 단순한 도구로서의 AI가 아니라, 디지털 성벽을 허무는 거부할 수 없는 열쇠, 곧 ‘마스터키’라 할 수 있다. 인간이 알지 못했던 제로데이 취약점을 스스로 발견하고, 이를 활용해 정교한 침투를 수행하며, 흔적까지 지우는 놀라운 능력을 보인다. 그렇다면 금융기관에 침투해 수조 원의 자금을 이동시키고, 로그 삭제 후 흔적까지 지우는 ‘섀도우 딜리트(shadow delete)’도 가능하지 않겠는가?</p>
          <p contents-hash="29a8f1c4aa1c881097dff487d5cfc9607593d52c6662c4cae629c6188af3043c" dmcf-pid="pxHF1r0Hh1" dmcf-ptype="general">중요한 사실은 앤스로픽이 미토스를 사이버 보안 전문 모델로 설계하거나 훈련하지 않았다는 점이다. 이는 일반적인 텍스트에서 학습한 패턴을 조합해 자연스럽게 창발(emergence)한 성능으로, ‘초지능 AIQ(인공지능의 지능)’로의 경로를 보여준다.</p>
          <p contents-hash="823c9a4139745b4421312df8b94deab9c8221d74dab944d8f82c14a8ce7c3e39" dmcf-pid="UMX3tmpXl5" dmcf-ptype="general"><strong>2. 기계에 인문학을 이식하다</strong></p>
          <p contents-hash="e8dd27b35f88a7a6d5a7a0d987313f30c3db3dd74270c2eb1fd19702fe8ff793" dmcf-pid="uRZ0FsUZvZ" dmcf-ptype="general">흥미롭게도, 기계에 인문학을 도입한 AI 기업, 앤스로픽은 유엔 정신과 마키아벨리즘이라는, 모순되는 두 방향을 모두 포용했다. 앤스로픽은 AI 클로드 모델에 유엔 인권헌장 등 윤리·규범 원칙을 학습시켜 인종·성별·장애에 대한 편향성을 줄이고자 했다. 인간의 도덕 체계를 기계에 이식하려는 이 시도는 ‘헌법 AI(Constitutional AI)’라고 불린다. 한편, 인간 피드백 없이 AI 강화 학습(Reinforcement Learning from AI Feedback)으로 AI에 헌법 정신을 내면화하도록 설계했다. 즉 자기 개선(self-improvement)의 방식을 통해 ‘휴먼 없는 휴머니즘’을 구현하려 한 ‘디지털 계몽 프로젝트’(Anthropic, 2025)라는 평가를 받았다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="45b8b17bf249b698f34cd4ca3c1764135d8d474a562222b53f35afce5bf579e4" dmcf-pid="7e5p3Ou5hX" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="모순된 두 방향을 훈련하는 이미지(구글 제미나이와 MS 코파일럿을 사용하여 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/mk/20260506175428832llkl.jpg" data-org-width="318" dmcf-mid="HhjYyNHllz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/mk/20260506175428832llkl.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            모순된 두 방향을 훈련하는 이미지(구글 제미나이와 MS 코파일럿을 사용하여 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="eeb08ebc59df35606a7f70b72c931910933e7a11029662550e77ed97da765b2d" dmcf-pid="zd1U0I71hH" dmcf-ptype="general">
           앤스로픽은 안전한 AI 개발을 모토로 삼았고 ‘효과적인 이타주의’를 표방했다. 그러나 문제는 여기서부터 시작된다. 윤리를 지키려면, 그 윤리를 깨는 방식도 학습해야 한다는 역설 때문이다. 가상의 공격자(해커)를 내세워 적대적 테스트를 수행하는 ‘레드팀 훈련(red teaming)’은 아군의 취약점을 찾아내고 AI 모델을 강화한다. 유엔 인권 선언과 헌법 정신을 지키려면 그것을 훼손하는 공격 시나리오에 대응한 학습을 해야 한다는 것이다. 그 과정에서 ‘디지털 유령 사냥꾼’이 되기도 한다.
          </div>
          <p contents-hash="65977a0fa322e24711332ed1f4a43b8594e47da3e7cdafbe715d324f54feb883" dmcf-pid="qJtupCztSG" dmcf-ptype="general"><strong>3. 윤리를 지키려면 술수를 가르쳐야 한다?</strong></p>
          <p contents-hash="2f2b809db7434ca55808d8e6bf2e0f16f2f5cd006f2de9c16434908551deb9e8" dmcf-pid="BiF7UhqFhY" dmcf-ptype="general">유엔 인권 선언과 헌법 정신을 지키기 위해 알아야 할 행동 패턴과 술수에는 어떤 것들이 있을까? AI 모델의 의도적 기만, 목표 은닉(잠복 활동), 규칙 우회(탈옥, 역할극 악용 등), 태도 변경, 행동 변화 등 대표적 사례를 소개하면 아래와 같다.</p>
          <p contents-hash="484dfd08e801f6cafc55ed1f079aaad791f24bdca66802369d9bba6708d53eb2" dmcf-pid="bn3zulB3yW" dmcf-ptype="general"><strong>사과 채집(gathering) 게임</strong> : 에이전트들은 사과가 충분할 때는 평화로운 행동을 보이고 협력적이지만, 사과가 부족해지면 협력보다 공격을 선택한다. 즉, 상황이 바뀌면 그 환경에 맞춰 협력/공격을 선택하는 경향은 결국 도덕적 판단보다는 보상의 극대화가 중요함을 보여준다.</p>
          <p contents-hash="e2514d5df39bc42f260831dac2a079052f709f3f09dd3feb9ca2bcc59e5decea" dmcf-pid="KL0q7Sb0Sy" dmcf-ptype="general"><strong>협력하는 늑대 무리(wolfpack) </strong>: 일반적으로 늑대들은 서로를 공격하여 상대를 제거하는 속성을 지닌다. 하지만 협력이 더 큰 보상으로 주어지는 구조가 되면 늑대들은 협력한다. 늑대의 사냥 게임에서도 공격보다 협력(‘협력 사냥:coordinated hunting’)이 더 높은 성과를 낳았다는 실험은 흥미로운 시사점이 된다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="eda4c80bb2a4e8fe8f4bbab7d9f3e3c284285b4769a56501c1a12289ef4a701c" dmcf-pid="9opBzvKpTT" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI 에이전트 훈련 사례들(필자가 구글 제미나이와 MS 코파일럿을 사용하여 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/mk/20260506175430131uibn.jpg" data-org-width="504" dmcf-mid="Xl8kA4DgC7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/mk/20260506175430131uibn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI 에이전트 훈련 사례들(필자가 구글 제미나이와 MS 코파일럿을 사용하여 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="a6ee3a64ff35b47065bfbee150c4c35a59cfd543fbce7ddc3be74e88e22a5ebd" dmcf-pid="29hWTaGhTv" dmcf-ptype="general">
           <strong>상황에 동조하기(deceptive alignment) </strong>: 이 개념은 목표 달성을 위해 필요할 때는 그 상황에 순응하는 척하지만, 상황이 바뀌면 완전히 돌변하는 행위다. 정치인이 선거 국면에서 특정 입장을 지지한다고 말한 뒤, 당선 후 태도를 바꾸는 사례에 비유할 수 있다. 이와 같은 기만은 강화 학습 과정을 통해서 더욱 정교해진다.
          </div>
          <p contents-hash="dfa53a44d068d8ac7258b67fb4871ebc1931531ae4919962edfe1745445ebccf" dmcf-pid="V2lYyNHlTS" dmcf-ptype="general"><strong>자신을 낮추는 샌드배깅(sandbagging)</strong> : 특정 환경에서 자신(AI)의 성능을 일부러 숨기는 학습이다. 이는 상대의 경계를 늦추거나 자신에 대한 불리한 평가를 피하려는 목적으로 실제 역량을 감추는 것이다. 즉, 샌드배깅은 재주가 너무 드러나면 ‘모난 돌에 정 맞을 수 있으므로’ 의도적으로 낮은 성능을 보이도록 행동하는 전략이다.</p>
          <p contents-hash="767ad11f8d16eac01606caff442f1eaae96ecd523b6bd00c9ffd733efcc967cc" dmcf-pid="fVSGWjXSvl" dmcf-ptype="general"><strong>배수진 또는 전략적 탈퇴(strategic exit)</strong> : 자신의 패배가 예상되는 상황을 인지한 AI 모델이 막판에 배수진을 치고 다리를 불태우는 것과 같은 극단적인 행동을 말한다. 즉, 불복 또는 공격을 선택해 패배를 피하거나 무승부를 선택한다. 이는 보상 구조의 허점을 이용하는 전략(reward hacking)에서도 사용된다.</p>
          <p contents-hash="503d0e4c402c7a9bbf431c659d68fd3cb757a2cfb94d29586417a2df250bd013" dmcf-pid="4fvHYAZvlh" dmcf-ptype="general"><strong>자원 배분 게임(matching pennies)</strong> : AI가 상대의 패를 읽고 더 유리한 보상의 지점을 선택하는 것을 말한다. 예컨대 2×2 게임(두 명이 각각 2개를 선택하는 게임 또는 ‘죄수의 딜레마’와 같은 환경)에서 더 많은 보상을 차지할 수 있는 규칙을 스스로 찾아낸다. 그 결과, 명시적으로 ‘속이라’고 지시하지 않아도 더 큰 보상이 주어지는 선택을 한다.</p>
          <p contents-hash="f5c63ed2880b64cc429fde62184a38055e32cb87b9b6916e4124fbd838af075e" dmcf-pid="84TXGc5TvC" dmcf-ptype="general"><strong>슬리퍼 에이전트(sleeper agents) </strong>: 앤스로픽의 연구에 따르면, AI는 훈련 중에는 착한 척 순응하지만, 보상이 극대화되면 ‘전략적 기만’을 한다. 가령, 특정 조건(예: ‘2026년’이라는 특정 연도)에서만 악성 행동을 하도록 학습된 AI는, 안전성 훈련 이후에도 기만적 본능을 버리지 않는다. 심지어 내부의 악성 목표는 더 깊숙이 숨겨지기도 한다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="14e697718ea7c819dbfa61209fd2c6446f73d3eef149d4826814804af1c0da55" dmcf-pid="68yZHk1ySI" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="죄수의 딜레마 AI 에이전트 훈련 사례들(필자가 MS 코파일럿을 사용하여 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/mk/20260506175431401cygh.jpg" data-org-width="451" dmcf-mid="ZUybqT9Uhu" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/mk/20260506175431401cygh.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            죄수의 딜레마 AI 에이전트 훈련 사례들(필자가 MS 코파일럿을 사용하여 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="4b20a47f85a54ed8a4a6251d5f77ca11e229cbb464e85c3aebeec603c200d7f7" dmcf-pid="P6W5XEtWCO" dmcf-ptype="general">
           <strong>죄수의 딜레마(prisoner’s dilemma) </strong>: 죄수가 자신의 손해 방지 또는 이익을 위하여 상대를 배신하듯이, 고성능 AI 모델은 ‘죄수의 딜레마’와 유사한 행동을 보인다. 즉, 명시적으로 속이라는 지시가 없어도, 더 큰 보상이 주어지는 상황에서 AI는 자신의 이익을 먼저 챙기려 하고 상대에 대한 전략적 배신을 선택한다. 모델의 추론 능력이 높을수록, 이러한 행동은 더 빈번해진다.
          </div>
          <p contents-hash="00d4da65299500d1174659adf3f5be1995c5b952135df4c391fc1eefe67cd706" dmcf-pid="QPY1ZDFYys" dmcf-ptype="general"><strong>4. 빛과 그림자, 그 역설의 변증법</strong></p>
          <p contents-hash="caa48a33c00db14f5bcc7e010d1bfe2a4cfbb2da5b57da2b71bfbf9e11e49340" dmcf-pid="xQGt5w3Glm" dmcf-ptype="general">앤스로픽은 태생부터 헌법 정신을 기본으로 삼았다. 그 정신을 지키기 위해서는, 역설적으로 ‘마키아벨리 벤치마크’ 실험도 필요하다(엄밀히 말해 ‘목적을 위한 수단의 정당화’가 마키아벨리즘의 본질은 아니지만, 여기서는 편의상 그 프레임을 따르기로 한다). 이 실험에서는 134개의 어드벤처 게임을 통해 에이전트들이 최적의 보상을 찾도록 학습시킨다. 여기서 ‘윤리적 AI를 만들기 위해서는 인간 사회에 존재하는 온갖 술수와 비윤리를 먼저 가르쳐야 한다’는 역설이 도출된다. 말하자면 ‘착한 윤리의 역설’이다. 실험 과정에서는 훔치기, 속이기, 때로는 게임 속 캐릭터를 제거하는 행동도 나타난다. 더 큰 보상이 주어지는 상황에서 스스로를 속이는 방식은 ‘죄수의 딜레마’를 연상시킨다.</p>
          <p contents-hash="849ddc1f75570b10fda0090335c320ba9ff2f7b012a21085708f082b988fe389" dmcf-pid="yTeonBaeCr" dmcf-ptype="general">세상에는 언제나 ‘빛과 그림자’가 공존한다. 심리학자 칼 융(Carl G. Jung)은 “그림자 없는 빛은 없고, 결함이 없는 온전함도 없다”고 말했다 (Jung, 1968).</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2ff22d72764aa6734d6ced209432bf8167f26a562ae1128577943a1ff014312a" dmcf-pid="WydgLbNdSw" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="칼 융의 빛과 그림자 출처(https://www.thecollector.com/what-is-shadow-according-to-carl-jung/" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/mk/20260506175432682rzew.jpg" data-org-width="383" dmcf-mid="5H6eMpJ6TU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/mk/20260506175432682rzew.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            칼 융의 빛과 그림자 출처(https://www.thecollector.com/what-is-shadow-according-to-carl-jung/
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="5c690ae21a242d44018c0eff33057cc836d204fd59e3d27b2b591ed887685788" dmcf-pid="YMX3tmpXSD" dmcf-ptype="general">
           그림자를 추방하면 빛도 함께 사라진다. 역설적이지만, 빛을 지키기 위해서는 그림자를 알아야 한다. AI 역시 마찬가지다. 마키아벨리즘을 제대로 이해하지 못한 시스템은 비윤리적 세계에서 윤리를 지킬 수 없다는 결론에 이른다.
          </div>
          <p contents-hash="fbd260999693214671533983cbe31163099d4606a6c3e76eeec8f80bd7f16dba" dmcf-pid="GRZ0FsUZWE" dmcf-ptype="general">앤스로픽은 이 불편한 진실을 전략으로 삼아, ‘AI 세계의 게임 체인저’가 되려 한다. 이는 단순히 ‘선이냐 악이냐’의 문제가 아니라, 그 키를 누가 쥐느냐의 싸움이다.</p>
          <p contents-hash="44bc5aef6dfe8e04a93ff7f66fc44f66e0325f44b1a91c6368368a4130b02524" dmcf-pid="He5p3Ou5Tk" dmcf-ptype="general">과연 AI 모델에 유엔헌장을 도입한 자가 그 정당성의 마스터키를 쥐게 될까?</p>
          <figure class="s_img figure_frm origin_fig" contents-hash="1a4530311ca22855267ab190280b8aa995f1add183d73c1274829884ac99014a" dmcf-pid="Xd1U0I71yc" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/mk/20260506175434034wjaq.png" data-org-width="220" dmcf-mid="1YiNg9Ailp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/mk/20260506175434034wjaq.png" width="220"></p>
          </figure>
          <div contents-hash="8daa1ca442cae007eba7c0798a6e97afe9acb27ac5d1597d97824a3c56c49446" dmcf-pid="ZJtupCztyA" dmcf-ptype="general">
           [여현덕 카이스트 G-School 원장/기술경영대학원 교수]
          </div>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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