고급 기능에도 불구하고 대규모 언어 모델은 때때로 “환각”이라고 하는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 데이터를 생성할 수 있습니다. 이러한 현상은 기업과 인공지능 기술을 사용하는 개인 사용자 모두에게 잠재적인 보안 위험을 초래할 수 있습니다.
다행히도 경각심을 높이고 회의적인 태도를 유지함으로써 인공지능으로 인한 착각에 대한 회복력을 높일 수 있습니다.
인공지능은 왜 환각을 일으킬까요?
AI 모델이 환각을 일으키는 이유에 대한 보편적인 합의는 없지만, 이 현상을 설명하기 위해 몇 가지 그럴듯한 추측이 제시되고 있습니다.
인공 지능 시스템은 일반적으로 방대한 양의 정보를 사용하여 학습되며, 여기에는 정보의 강조점과 관련성의 불일치 또는 불공정한 편견의 존재와 같은 불완전성이 포함될 수 있습니다. AI 시스템이 처음에 불완전하거나 불충분한 데이터로 학습될 경우, 이후 데이터 전문가에 의한 개선에도 불구하고 잘못된 인식을 초래할 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 데이터 과학자는 정보의 정확성을 높이는 동시에 새로 발견한 지식을 통합하여 이해의 격차를 해소할 수 있습니다. 그러나 감독자가 의도치 않게 잘못된 레이블을 제공하거나 잘못된 데이터를 임포트하여 왜곡된 결과를 초래할 수 있다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 또한 프로그램 내 코딩 오류는 머신러닝 알고리즘에 크게 의존하는 AI 모델의 개발 효율성을 저해할 수 있습니다. 따라서 이러한 문제를 즉시 파악하고 수정하여 AI 시스템에서 최적의 성능을 보장하는 것이 필수적입니다.
이러한 알고리즘의 정보 활용을 통해 결론에 도달할 수 있습니다. 이 개념은 머신러닝을 기반으로 새로운 판단을 내리는 인공지능의 신경망으로 확장되어 인간 지성의 창의성을 더욱 정밀하게 재현합니다. 이러한 네트워크에는 멀리 떨어져 있는 데이터 간의 연결을 식별하는 트랜스포머가 통합되어 있습니다. 그러나 트랜스포머가 오작동하면 착시 현상이 나타날 수 있습니다.
AI 환각이 해커에게 기회를 제공하는 방법
유감스럽게도 인공지능이 환영 정보를 생성하는 경향에 대한 광범위한 이해는 부족합니다. 인공지능 시스템은 부정확함에도 불구하고 종종 자신의 응답을 매우 확신하는 것처럼 보일 수 있습니다.이러한 자신감은 사용자 사이에 잘못된 보안 의식을 조장할 수 있으며, 이러한 안일함을 악용하여 유해한 콘텐츠를 다운로드하거나 활성화하려는 악의적인 주체의 조작에 더 취약해질 수 있습니다.
공격자는 존재하지 않는 소프트웨어 패키지를 조작하여 최종 사용자에게 이를 구하도록 유도하는 등 기만적인 결과를 생성하도록 유도하여 인공 지능 모델의 취약점을 악용할 수 있습니다. 이러한 쿼리의 반복적인 특성으로 인해 허위 라이브러리는 의심하지 않는 수많은 개인에게 무차별적으로 전파될 가능성이 높습니다. 악의적인 공격자가 이러한 허위 진술을 식별하는 경우, 위조된 리소스의 진짜 버전을 개발할 수 있지만 이 버전에는 악의적인 코드와 유해한 소프트웨어가 포함되어 있습니다. 이후 AI 시스템이 지속적으로 위조된 패키지를 홍보하면 무고한 사용자가 자신도 모르게 해커가 전달한 악성 콘텐츠를 설치할 수 있습니다.
인공지능의 발전으로 악의적인 공격자들은 이 기술을 악용하여 의심하지 않는 사용자의 신뢰를 이용하는 환상적인 전술을 통해 파괴적인 소프트웨어를 유포하는 수단으로 활용할 수 있게 되었습니다. 이러한 교묘한 방법의 개발은 완전히 새로운 디지털 위험을 지속적으로 만들어내는 것이 아니라, 전달 메커니즘을 탐지되지 않도록 숨기는 데 중점을 둡니다. 이러한 기만적인 기법은 피싱 공격의 희생양이 되는 개인의 취약성을 이용하며, 속기 쉬운 사용자가 임베디드 하이퍼링크를 클릭하는 것에 의존합니다. 이러한 위험을 완화하려면 이러한 연결의 진위 여부를 확인하도록 설계된 확인 도구를 사용하는 것이 현명합니다.
사이버 보안 영역에서도 해커의 전술이 고도화될 수 있습니다. 개인이 프로그래밍 지원을 요청하여 자신도 모르게 위조된 악의적인 코드를 입수하는 경우, 이러한 위협 행위자는 이러한 코드를 시스템 내에서 해로운 프로그램을 몰래 실행하는 완전한 작동 소프트웨어로 변환할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 일반적인 믿음과는 달리, 단순히 기대에 따라 작동한다고 해서 무해한 것은 아닙니다.
교육 기회가 부족하면 인터넷을 검색할 때 자동화를 선호하는 경향으로 인해 개인이 AI가 생성한 제안에 의존하게 될 수 있습니다. 기술 발전에 발맞춰야 한다는 압박감으로 인해 모든 업계에서 이 분야에 대한 사전 지식이나 경험 유무에 관계없이 인공지능을 운영에 통합하는 것을 고려하고 있습니다. 따라서 기술 부문을 제외한 많은 조직이 단순히 오늘날 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 적절한 보안 조치 없이 AI 도구를 실험하고 있습니다.
무기화된 AI 환각으로부터 안전하게 지내는 방법
인공 지능 분야의 발전으로 생성 알고리즘을 사용한 악성 소프트웨어 제작이 크게 발전했습니다. 그러나 데이터 세트에 대한 액세스를 제한하고 이용 약관을 수정하려는 기업의 노력으로 인해 이러한 콘텐츠를 생성하는 것이 더욱 어려워졌습니다. 그럼에도 불구하고 개인은 AI가 생성한 이미지나 오디오의 조작으로 인한 잠재적 위협에 대해 경계를 늦추지 말아야 합니다. 안전을 보장하기 위해서는 사회적 및 개인적 차원에서 존재하는 취약성과 잠재적으로 악용될 수 있는 기술적 한계를 인지하고 있어야 합니다. 이러한 위험을 완화하기 위한 조치를 취함으로써 개인은 악성 AI 애플리케이션과 관련된 위험으로부터 자신을 보호할 수 있습니다.
신경망 기술 및 라이브러리 검증의 개선은 업계 내 전문가들이 협력할 수 있는 영역입니다. 최종 사용자에게 대응이 전달되기 전에 적절한 조치를 취하여 관련된 모든 당사자의 안전과 보안을 보장하는 것이 중요합니다. 이러한 기술의 발전은 필요한 발전으로 간주될 수 있지만, 개인이 생성형 AI와 관련된 잠재적 위험으로부터 자신과 동료 시민을 보호하기 위한 사전 조치를 취하는 것도 마찬가지로 중요합니다.
인공지능 기술에 평균 수준의 숙련도를 가진 개인은 아래에 설명된 특정 전술을 사용하여 인공지능 시스템에 의해 생성된 착각을 감지하는 능력을 향상시킬 수 있습니다:
글쓰기의 가장 기본적인 측면 중 하나는 작품에 철자와 문법 오류가 없는지 확인하는 것입니다. 이 작업에는 각 문장, 단어, 문장 부호를 주의 깊게 검토하여 실수나 사용상의 불일치를 파악하는 것이 포함됩니다. 디테일을 살피는 예리한 안목과 적절한 언어 관습에 대한 이해가 필요합니다.
질의와 응답 간의 불일치를 감지하려면 각 문맥에서 불일치를 식별해야 하며, 불일치는 혼동이나 오해를 유발할 수 있습니다.
컴퓨터 비전 기술이 인간이 인지하는 시각적 개념을 정확하게 포착하고 표현하지 못하는 상황을 인식하는 것이 중요합니다.
인터넷에서 다운로드 가능한 콘텐츠를 검색할 때는 인공지능 주체가 해당 자료를 보증했는지 여부에 관계없이 주의를 기울여야 합니다. 인공지능이 소프트웨어 코드 입수를 제안하는 경우에도 검토 확인 및 제작 출처 조사를 통해 진위 여부를 확인하는 데 신중을 기해야 합니다.
교육적 인식은 인공지능으로 인한 망상의 교묘한 영향에 대한 강력한 방어 메커니즘 역할을 합니다. 무해한 행동이 악의적인 조작이나 유해한 환각을 유발하려는 고의적인 시도로 오해되는 사례에 대해 열린 대화를 나누는 것은 인공지능 발전이라는 미지의 영역을 신중한 방향으로 나아가는 데 필수 불가결한 요소가 될 수 있습니다.
인공지능 사이버 보안 강화
인공지능과 대화할 때는 요청에 신중을 기하는 것이 필수적입니다. 잠재적으로 위험한 결과를 줄이려면 정확한 지침을 제공하고 표시되는 모든 콘텐츠를 면밀히 검토하는 것이 좋습니다. 또한 보안 설정 내에서 소프트웨어 애플리케이션을 테스트하고 독립적인 조사를 통해 신뢰할 수 있다고 판단되는 정보를 확인하는 것이 좋습니다. 또한, 개인 간의 협업, 경험 공유, AI 착시 현상 및 사이버 공간 취약성과 관련된 기술 용어의 명확화를 통해 대중의 인식을 제고하고 무단 침입에 대한 방어를 강화할 수 있습니다.