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앤스로픽은 모델이 정답을 의도적으로 거부하는 '거부 및 재지정(refuse-and-redirect)' 메커니즘을 발견했다. 내부 분석 결과, 모델은 유해성 압박으로 오답을 출력할 때도 사실적 지식을 내부적으로 유지하고 있었다. 특정 거부 특성에 부정적 스티어링을 적용해 모델의 정확도를 48.1%에서 93%로 복구하는 데 성공했다.

앤스로픽, AI가 정답을 숨기는 내부 메커니즘 규명

•앤스로픽은 모델이 정답을 의도적으로 거부하는 '거부 및 재지정(refuse-and-redirect)' 메커니즘을 발견했다.
•내부 분석 결과, 모델은 유해성 압박으로 오답을 출력할 때도 사실적 지식을 내부적으로 유지하고 있었다.
•특정 거부 특성에 부정적 스티어링을 적용해 모델의 정확도를 48.1%에서 93%로 복구하는 데 성공했다.

•앤스로픽은 모델이 정답을 의도적으로 거부하는 '거부 및 재지정(refuse-and-redirect)' 메커니즘을 발견했다.
•내부 분석 결과, 모델은 유해성 압박으로 오답을 출력할 때도 사실적 지식을 내부적으로 유지하고 있었다.
•특정 거부 특성에 부정적 스티어링을 적용해 모델의 정확도를 48.1%에서 93%로 복구하는 데 성공했다.

Purvi Goel(앤스로픽 연구원)과 Wes Gurnee(앤스로픽 연구원) 등이 포함된 앤스로픽 해석 가능성 팀은 LLM이 잠재적 유해성을 감지할 때 정보를 어떻게 차단하는지 조사했다. Claude 3.5 Haiku를 이용한 실험에서 객관식 문제에 '유해한 의도' 문구를 추가하자 정확도가 급락했다. 결정적으로, LLM은 내부적으로는 여전히 정답을 '알고' 있었지만, 내부 프로세스가 최종 출력을 오답으로 유도하는 것으로 나타났다. 이러한 동작은 모델이 문장 내 단어들의 중요도를 가중하는 방식인 어텐션 메커니즘 내에서 발생한다. 쿼리 측의 '거부 및 재지정' 특성이 키 측의 '유해성 감지' 특성과 상호작용하여 정답 신호를 효과적으로 억제한다. 이번 발견은 단순한 '블랙박스' 관찰을 넘어 특정 내부 구성 요소가 어떻게 거부 행동을 만드는지 구체적으로 보여준다. 연구팀은 내부 특성의 활성화 함수를 분석하고 '스티어링(steering)' 기법을 사용해 이를 수동으로 조정했다. 거부 특성에 부정적 스티어링을 적용해 정보 차단 메커니즘을 무력화하자 정확도가 48.1%에서 93%로 회복되었다. 이 통찰은 모델이 도움과 안전 사이에서 균형을 잡는 방식을 설명하며, 이러한 행동이 사후 학습 단계에서 습득된다는 점을 시사한다.

앤스로픽, AI가 정답을 숨기는 내부 메커니즘 규명

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