새로운 기술은 새로운 기회를 제공하지만, 동시에 새로운 위협도 동반합니다. 생성적 AI의 복잡성으로 인해 이 둘을 구별하기가 어려울 수 있습니다.
예를 들어, '환각'이라는 주제를 살펴보면 초기에는 AI의 환각이 전적으로 부정적이며 제거해야 할 것으로 여겨졌습니다. 하지만 대화가 변화하면서 환각이 가질 수 있는 가치에 대한 인식이 생겨났습니다. OpenAI의 이사 이사 풀포드는 "우리는 아마도 결코 환각을 일으키지 않는 모델을 원하지 않으며, 이는 모델이 창의적이라고 볼 수 있습니다. 우리는 단지 적절한 맥락에서 환각하는 모델을 원합니다. 창의적인 글쓰기와 같은 상황에서는 허용되지만, 다른 상황에서는 그렇지 않습니다."라고 설명합니다. 이러한 시각은 환각에 대한 지배적인 생각이 되었습니다. 이제 새로운 개념인 프롬프트 주입이 주목받고 있으며, 우려도 커지고 있습니다. 프롬프트 주입은 사용자가 AI 시스템을 의도적으로 조작하여 원치 않는 결과를 초래하는 것을 의미합니다. AI 위험에 대한 대부분의 논의가 사용자에게 미치는 부정적 영향에 초점을 맞추지만, 프롬프트 주입은 주로 AI 제공자에게 위험을 안깁니다.
프롬프트 주입에 대한 두려움이 과장될 수 있지만, 관련된 실제 위험은 인식해야 합니다. 이 도전은 AI 위험이 다면적임을 상기시킵니다. 사용자와 기업, 명성을 보호하는 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하기 위해서는 프롬프트 주입을 이해하고 이를 완화하는 것이 중요합니다.
프롬프트 주입 작동 방식
프롬프트 주입은 생성적 AI가 제공하는 뛰어난 개방성과 유연성의 단점으로 볼 수 있습니다. AI 에이전트가 잘 실행되면 사용자의 요청에 효과적으로 반응하며 거의 마법처럼 느껴질 수 있습니다. 하지만 책임감 있는 기업은 무작위로 행동하는 AI를 출시할 수 없습니다. 전통적인 소프트웨어와 달리 LLM은 사용자가 경계를 테스트할 수 있는 많은 기회를 제공합니다.
AI 에이전트를 오용하는 데 숙련된 해커가 될 필요는 없습니다. 때로는 간단한 프롬프트 실험만으로도 결과를 얻을 수 있습니다. 기본적인 프롬프트 주입 전술은 AI가 콘텐츠 제한을 우회하거나 설정된 제어를 무시하도록 설득하는 것으로, 이를 '탈옥'이라 부릅니다. 2016년 Microsoft의 실험적 트위터 봇이 공격적인 댓글을 생성하게 된 사건이 유명합니다. 더 최근에는 Microsoft Bing이 기밀 건설 데이터를 공개하도록 조작되었습니다.
또한 데이터 추출과 같은 중요한 위협이 있으며, 예를 들어, 사용자가 AI 은행 도우미에게 민감한 고객 재정 정보를 공개하도록 압박할 수 있습니다. AI가 고객 서비스 및 판매 역할을 보다 많이 맡게 되면서 위험은 더욱 증가합니다. 사용자는 AI를 설득하여 상당한 할인이나 부당한 환불을 요청할 수 있으며, 최근 한 대리점 봇은 이러한 조작으로 인해 2024년형 Chevrolet Tahoe를 단 $1에 판매했습니다.
조직 보호 방법
현재 사용자들이 AI 방어선을 회피하기 위한 전략을 교환하는 커뮤니티가 존재하며, 이는 무기 경쟁을 초래하고 있습니다. 새로운 취약점이 등장하고 온라인에서 확산되며, 공공 LLM이 신속히 대응하는 반면, 민간 운영자는 따라잡기 어렵습니다. AI 오용에서 완전한 위험 회피는 불가능합니다. 프롬프트 주입을 사용자 프롬프트를 수용하는 AI 시스템으로의 백도어로 생각해 보세요. 이 문을 완전히 잠그지는 못하지만, 열기 어렵게 만들 수 있는 방법이 있습니다. 부정적 결과의 발생 가능성을 최소화하기 위한 필수 조치는 다음과 같습니다:
1. 명확한 이용 약관 수립
법적 약관만으로 안전을 보장할 수는 없지만, 중요합니다. 여러분의 약관이 명확하고 포괄적이며 솔루션의 세부사항에 맞춰져 있도록 하세요. 사용자 수용을 우선시하세요.
2. 사용자 데이터 및 행동 제한
위험을 줄이는 가장 효과적인 방법은 사용자가 필요 최소한의 데이터에만 접근하도록 제한하는 것입니다. 에이전트가 민감한 데이터나 도구에 접근할 경우 악용될 수 있습니다. 최소 특권 원칙이 중요합니다.
3. 평가 프레임워크 활용
LLM 시스템이 다양한 입력에 어떻게 반응하는지 테스트하는 프레임워크를 구현하세요. 이러한 평가를 출시 전에 수행하고 지속적으로 모니터링해야 합니다. 이 테스트는 프롬프트 주입 행동을 시뮬레이션하여 취약점을 식별하고 대응하는 데 도움이 됩니다. 목표는 잠재적 위협을 차단하거나 모니터링하는 것입니다.
새로운 맥락에서의 익숙한 위협 인식
이러한 보호 방법은 기술 배경이 있는 사람들에게 친숙하게 느껴질 수 있습니다. 프롬프트 주입과 관련된 위험은 웹 브라우저에서 애플리케이션을 실행하는 것과 유사합니다. 맥락은 다르지만, 악용 및 승인되지 않은 데이터 추출 방지의 어려움은 여전히 존재합니다. LLM은 혁신적이지만, 이러한 위협을 완화할 수 있는 방안을 기존 방식으로 적절히 적용해야 합니다.
기억하세요, 이는 단순히 고급 해커를 차단하는 것이 아닙니다. 많은 악용 사례는 사용자가 유사한 요청을 반복적으로 제기하는 것에서 발생합니다. 예기치 않은 LLM 행동을 모두 프롬프트 주입으로 귀속시키지 마세요. 때때로 이러한 결과는 AI가 제공된 데이터와 도구를 기반으로 사용자 요청을 충족시키기 위한 추론을 적용했기 때문입니다.
프롬프트 주입의 결론
프롬프트 주입을 진지하게 받아들이고 위험을 최소화해야 하지만, 그것이 여러분의 발전을 저해하지 않도록 하세요.
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