AI 일탈의 정상화: 인공지능 시대, 안전과 신뢰를 어떻게 지킬 것인가?
요즘 AI가 쓰이지 않는 분야를 찾기 힘들죠. 하지만 우리가 너무 익숙해진 그 순간, "일탈의 정상화"라는 위험 신호가 켜진다는 사실, 알고 계셨나요? 이 글에서는 인공지능(AI)과 거대 언어 모델(LLM)에서 나타나는 일탈의 정상화 현상이란 무엇인지, 왜 위험한지, 그리고 우리가 현명하게 AI를 다루려면 어떤 자세가 필요한지 쉽게 풀어봅니다.
"일탈의 정상화"란 무엇일까? — 챌린저호에서 AI까지
"일탈의 정상화"란 한 번 두 번 규정을 어기고 위험을 넘기다 보면, 어느새 조직 전체에 그릇된 관행이 자리 잡는 현상을 의미합니다. 원래 미국 항공우주국(NASA)의 챌린저호 우주왕복선 참사와 연결되는 개념이지만, 오늘날엔 인공지능 개발과 운영에도 똑같이 적용됩니다.
기업들은 AI의 결과가 사실 확률적이고 때로 예측 불가능해도, 정상이나 안전하다고 여기기 시작합니다. 안전 프로토콜이나 검증, 인간 감시 절차를 점점 생략하고 "문제없이 작동했던 경험"만 믿으며 위험을 축적하는 것이죠. 이런 문화가 쌓이다 보면, 소리 없는 실패나 치명적인 보안 사고가 어느 날 터질 수 있습니다.
LLM 신뢰, 어디까지가 안전선인가?
거대 언어 모델(LLM)은 정말 놀랍게 사람처럼 말하고 코드를 쓰지만, 그 결과가 항상 옳고 안전하지 않습니다. 실은 LLM들은 우연과 추론에 기대어 답을 내기 때문에, 종종 논리적으로 그럴듯하지만 사실과 다른 "환각(hallucination)" 현상도 자주 나옵니다.
이런 결과를 확인 없이 바로 업무에 반영한다면, 틀린 정보가 시스템이나 서비스에 퍼지기 쉽습니다. 무엇보다, AI의 판단에만 전적으로 의존할 때 작은 오류나 예외가 실제 운영까지 영향을 줄 수 있으니, 항상 "검증 과정"을 빼먹지 말아야 합니다.
인간의 감시가 줄면, 공격자에게 문이 열린다
AI 시스템이 인간의 감독을 점점 덜 받게 되면, 외부 공격(예: 프롬프트 주입 등)에 더욱 취약해질 수 있습니다. 악의적인 사용자는 특수한 지시(프롬프트)를 넣어 AI가 원래 해서는 안 될 행동이나 정보를 누설하게 만들 수 있죠.
정상화된 일탈은 "우린 지금까지 안전했으니까 앞으로도 괜찮겠지"라는 잘못된 믿음을 키웁니다. 사실, 보안은 침해가 없어서 안전한 게 아니라, 꾸준히 점검하고 위험을 관리할 때 비로소 유지되는 법입니다.
AI를 신뢰하되, 반드시 검증하라: 일상에서 실천하는 습관
LLM이나 AI를 쓸 때, 아래와 같은 안전 습관은 필수입니다.
AI가 내놓은 답변은 '초안' 정도로 간주하세요. 중요한 결정, 코드, 문서 등은 반드시 사람이 검토하고 확인해야 합니다.
민감한 정보(개인정보, 기업 비밀 등)는 절대 AI에 직접 입력하지 마세요.
출력 결과나 AI의 제안을 사실과 맞는지, 논리적으로 빈틈은 없는지 적극적으로 검증해 보세요.
특히 보안, 법률, 의료 등 위험이 큰 분야는 전문가의 감독을 절대 생략하지 마세요.
윤리와 다양성, AI의 미래를 위해 우리가 챙겨야 할 것
AI에게 윤리까지 맡겨도 괜찮을까요? 실제로 AI는 여러 윤리적 원칙이나 법률을 배웠지만, 때때로 '규칙'만 따르고 상황에 맞는 판단(실천적 지혜, 또는 metis라고도 부름)을 하지 못합니다. 다양한 윤리적 관점이 충돌할 때, AI는 사람처럼 상황마다 유연하게 해석하고 적용할 능력이 부족합니다.
결국 AI도 사람처럼 경험과 피드백을 쌓아 가며 비판적으로 판단하는 힘을 기를 수 있어야 하고, 우리 사회 역시 단일 가치관이 아니라 다양한 관점과 전문직 윤리를 아우르는 지침을 만들어야 합니다.
시사점: AI 시대, 안전과 신뢰의 균형 연습은 필수다
일탈의 정상화는 느리게, 하지만 꾸준히 우리 조직과 습관 속에 스며듭니다. AI 성능이 발전할수록 편리함에만 의존하지 않고,
AI 결과를 늘 검증하는 습관
보안과 프라이버시를 우선하는 원칙
다양한 윤리적 기준을 존중하는 정책
항상 사람의 판단력을 남겨두는 시스템
을 지켜가는 것이야말로 'AI와 함께 안전하게 성장하는 길'입니다.
변화가 빠른 만큼, 우리 모두 '일탈의 정상화'가 언제 숨겨진 위험으로 나타나는지 늘 주의 깊게 살펴봐야 하겠습니다.
참고
[1] The Normalization of Deviance in AI - Simon Willison’s Weblog
[2] Calibrated Trust in Dealing with LLM Hallucinations: A Qualitative Study - Cool Papers
[3] Trust, but Verify: How to Safely Use Large Language Models at Work - NashTech Blog
[4] AI safety - Wikipedia - Wikipedia
[5] AI Safety Requires Pluralism, Not a Single Moral Operating System - TechPolicy.Press