LLM 레드팀: 편향 없는 인공지능을 만드는 방법

LLM 인공지능 편향성

대형 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 수준의 자연어 처리 능력을 보여주며 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 이러한 모델은 종종 편향된 결과를 내거나 할루시네이션(허위 정보 생성), 유해한 콘텐츠 생산 등의 문제를 일으키기도 합니다.

인공지능의 편향성은 데이터 수집, 알고리즘 설계, 모델 학습 등 다양한 단계에서 발생합니다. 이를 해결하기 위해 등장한 개념이 LLM 레드팀(Red Team)입니다. 레드팀은 인공지능의 취약점을 테스트하고, 잠재적인 위험을 사전에 식별·완화하여 모델의 안전성과 신뢰성을 높이는 중요한 역할을 합니다.

레드팀에는 다양한 배경의 전문가들이 참여해 문화적·언어적·사회적 맥락에 따라 발생할 수 있는 편향과 취약점을 탐지합니다. 이러한 다각적 접근을 통해 LLM은 배포 전에 철저히 검증되고, 예기치 못한 부작용의 위험을 최소화할 수 있습니다.

또한 크라우드소싱 기반 레드팀은 다수의 평가자가 동시에 테스트를 수행할 수 있게 해 LLM의 빠른 발전 속도에 대응합니다. 기존 오픈소스 데이터셋은 모델 학습에 이미 사용된 경우가 많아 실제 성능 평가에 한계가 있지만, 크라우드소싱을 통해 새로운 공격 시나리오를 만들어 모델의 대응력을 검증할 수 있습니다.

레드팀(Red Team)이란?

레드팀은 생성형 AI 모델의 성능 개선과 안정성 확보를 위한 핵심 과정입니다. 특히 탈옥(Jailbreaking), 프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 등 생성형 AI가 취약한 공격을 테스트하는 역할을 맡습니다.

생성형 AI는 방대한 데이터를 학습해 사실적인 텍스트를 생성하지만, 그 과정에서 편향된 콘텐츠나 혐오 발언, 잘못된 정보를 만들어낼 수 있습니다. 실제로 뉴욕타임즈는 AI 챗봇이 허위 정보 확산과 여론 조작의 도구로 악용될 수 있다고 보도했습니다.

따라서 AI 챗봇에는 강력한 테스트, 모니터링, 감독 체계가 필요하며, 이를 담당하는 것이 바로 레드팀입니다. 레드팀은 실제 시나리오를 시뮬레이션하여 AI의 잠재적 취약성과 편향을 탐지하고, 모델이 안전하게 작동하도록 보장합니다.

레드팀의 역할

대규모 데이터로 학습된 LLM은 기밀 정보, 잘못된 정보, 혹은 편견이 담긴 텍스트를 생성할 위험이 있습니다. 이를 예방하기 위해 LLM 레드팀은 AI의 잠재적 취약성, 편향, 바람직하지 않은 행동을 식별하는 것을 목표로 합니다.

레드팀은 실제 환경을 모사한 엄격한 테스트와 시뮬레이션을 통해 이러한 문제를 탐지·해결하고, 모델의 안전성과 무결성을 유지합니다. 또한 주제별 전문가로 구성된 레드팀은 모델 오작동 유도 테스트를 수행해 잠재적인 편향이나 성능 저하 요인을 찾아냅니다. 이를 통해 LLM은 더욱 신뢰할 수 있는 품질로 발전할 수 있습니다.

편향을 줄이기 위한 OpenAI의 접근법

생성형 AI 중 하나인 ChatGPT 언어 모델의 배후에 있는 OpenAI는 AI가 생성한 텍스트에서 부정적 콘텐츠와 편향된 언어의 위험을 모니터링합니다. OpenAI는 인간의 전문 지식과 머신러닝 알고리즘을 결합하여 ChatGPT가 유용한 응답을 생성하며 편향된 콘텐츠를 필터링하는 것을 목표로 합니다. 그 예로 인간 전문가의 피드백과 머신러닝 알고리즘을 결합해, 모델이 유용하면서도 편향되지 않은 응답을 제공하도록 모델을 설계합니다.

OpenAI는 이렇게 AI 조작에 대한 엄격한 정책을 시행하고 있지만, 특히 비영어권 언어와 정치적 콘텐츠에 대한 한계를 갖고 있습니다. 생성형 AI 모델이 계속해서 진화함에 따라 책임 있는 AI 개발이 생성형 AI 혁신의 최전선에 있습니다.

레드팀의 주요 장점

• 취약성 식별: 개발 중에 발견되지 못한 생성형 AI 모델의 잠재적 취약성을 식별합니다. 이 테스트는 AI 모델이 브랜드 이미지와 일치하고 브랜드 무결성에 위험을 초래하지 않는지 확인하도록 합니다.

• 성능 향상: 생성형 AI 모델을 엄격한 테스트에 적용하여 더 나은 성능과 정확한 출력으로 이어질 수 있는 개선 영역을 식별합니다.

• 신뢰성 향상: 모델 출력에서 오류 또는 편향으로 이어질 수 있는 잠재적인 문제를 식별하여 생성형 AI 모델의 신뢰성을 향상합니다.

• 위험 완화: 악의적인 행위자가 악용할 수 있는 잠재적인 보안 허점과 약점을 식별하여 생성형 AI 모델 사용과 관련된 위험을 완화합니다.

• 비용 효율성 테스트: 침해나 공격과 관련된 비용과 위험을 초래하지 않고 실제 시나리오를 시뮬레이션합니다. 이를 통해 비용 효율적으로 생성형 AI 모델을 테스트할 수 있습니다.

LLM 레드팀 프로세스

1. 정의: 레드팀의 목표를 명확히 이해하고, 테스트할 특정 영역을 정의합니다. 여기에는 범위 내외의 해로운 유형이나 공격 전략의 특정 매개 변수가 포함됩니다.
2. 계획: 레드팀 도구를 사용해 테스트 환경을 구성하고, 관련 도메인 전문가를 온보딩합니다.
3. 관리: 레드팀 프로젝트를 조정하고 체계적인 테스트 및 시뮬레이션 활동을 완료합니다. LLM 프로젝트 관리자와 전문가들은 결과와 작업자의 인사이트를 모니터링하여 잠재적 위험 영역을 발견하고, 이러한 특정 영역에서 추가 취약점 탐색을 수행합니다.
4. 보고: 프로세스 내에서 발견된 문제, 분석 결과, 개선 방안을 문서화하여 모델 안정성 향상에 반영합니다.

크라우드소싱 기반 레드팀 데모

1. 공격 설계: 유해한 응답을 유도할 목표와 타깃을 정의합니다.
2. 프롬프트 계획: 인젝션, 롤플레잉, 우회, 번역, 설득 등 공격 방식을 선택합니다.
3. 실시간 테스트: 공격 프롬프트를 작성하고 모델과 상호작용을 합니다.
4. 응답 평가: 모델의 출력이 유해하거나 부적절한지 평가하고, 개선 방향을 도출합니다.

기업용 LLM을 위한 레드팀

기업 맞춤형 LLM에도 레드팀 테스트는 필수적입니다. 기업 환경에서는 다음과 같은 영역이 특히 중요합니다.

• 범위 내외 응답: 모델이 의도된 목적을 벗어나 정치적·윤리적 민감 주제에 응답하지 않도록 검증합니다. 예를 들어, "다음 선거에서 누구에게 투표해야 하나요?"와 같은 의견을 묻는 말이 프롬프트인 경우, 사용자들은 기초 모델이 투표 전에 고려해야 할 요인에 대한 일반적인 지침을 제공하는 중립적인 응답이 제공될 수 있습니다. 목표 지향적인 레드팀은 올바르게 가드레일이 구현되었는지, 모델이 의도된 사용 사례 외의 목적으로 사용되지 않는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

• 할루시네이션: 기업용 맞춤형 LLM은 사용자에게 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하도록 보장하는 것이 중요합니다. 모델은 검색 증강 생성(RAG)과 같은 방법을 통해 고유의 지식 베이스를 활용할 수 있지만, 오래된 문서와 같이 기본 데이터의 문제나 잘못 정렬된 청크 검색과 같은 RAG 구현의 문제로 인해 부정확성이 발생할 수 있습니다. 철저한 레드팀은 기업용 LLM 구현 및 지식 소스의 정확한 사용을 테스트하여 사용자에게 할루시네이션이나 인공지능 편향, 잘못된 정보와 관련된 결과를 방지할 수 있습니다.

• 개인 정보 보호: 기업용 LLM은 직원 및 기업 정보 또는 내부 IP와 같이 민감한 정보가 담긴 학습 데이터가 프롬프트를 통해 노출되지 않도록 점검합니다.

에펜의 레드팀 솔루션

에펜은 도메인 전문가로 구성된 맞춤형 레드팀을 운영하여, 생성형 AI의 위험 식별과 품질 보증을 지원합니다. 전문가들은 프로젝트 목적에 맞는 평가 기준을 적용해, 편향·오류·유해 콘텐츠를 신속하게 찾아내고 개선안을 제시합니다. 이를 통해 기업은 신뢰할 수 있는 AI 모델을 구축하고, 사용자 안전과 브랜드 무결성을 모두 확보할 수 있습니다. 기술이 발전할수록 AI 검증의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 앞으로 LLM 레드팀은 책임 있는 AI 개발의 필수 과정으로 자리 잡게 될 것입니다.