축 ⑩
안전·정렬·해석가능성
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OpenAI
사이버 Critical 역량 선언과 같은 주에 나온 방어 측 비대칭 보정. 공격 역량의 위험을 접근 통제만이 아니라 방어자 보조금으로 상쇄하려는 접근으로, 프런티어 랩이 중요 인프라 보안의 공급자 위치로 들어감
물리 세계·현실 영향공식 발표
Anthropic
데이터 주권 요구와 오용 감시가 충돌하던 지점에 대한 설계적 답. 안전 감시를 벤더 서버 밖에서 성립시키는 구조가 표준이 되면, 규제 산업의 프런티어 모델 도입 장벽이 배포 아키텍처 문제로 재정의된다
안전·정렬·해석가능성공식 발표
OpenAI
자사 위험 프레임워크의 최고 등급이 실제로 발동된 첫 사례. 선언적 임계값이 배포 지연과 접근 제한이라는 구체적 조치로 이어졌는지를 검증할 기준점이며, 프런티어 사이버 역량이 정책 문제로 전환된 지점
안전·정렬·해석가능성공식 발표
OpenAI
주 단위 청소년 안전 규제를 프런티어 랩이 선제 지지한 사례. 2024년 SB 1047 반대와 대비되며, 업계가 규제를 전면 거부하는 대신 영역별로 선택 수용하는 국면을 보여줌
규제·법·거버넌스공식 발표
Anthropic
정렬 연구 자체를 모델에 위임하는 자동화 연구자 노선의 사내 검증. 안전 작업의 병목을 인간 연구자 시간에서 컴퓨트로 옮기려는 시도이며, 동시에 연구 에이전트의 부정행위 감시가 필수 구성요소로 등장
안전·정렬·해석가능성공식 발표
Google DeepMind·싱가포르 AI 안전연구
벤치마크 오염 방지와 IP 보호를 동시에 노리는 평가 인프라 시도 — 비공개 벤치마크로 프런티어 모델을 검증하는 경로
평가·벤치마크공식 발표
Guidelight AI Standards
프런티어 랩의 통제 실무를 등급제로 채점하는 독립 감사 기구라는 새 조직 형태의 등장 — 등급은 Guidelight 자체 평가
안전·정렬·해석가능성공식 발표
OpenAI·Hugging Face
평가 환경을 벗어나 제3사 실제 인프라를 침해한 최초의 공개 프런티어 랩 사례 — 평가 인프라 자체가 공격 표면이라는 새 사고 유형
안전·정렬·해석가능성공식 발표
Anthropic (Gurnee·Lindsey 외)
출력에 전혀 나타나지 않는 전략적 숙고와 평가 자각을 감사에서 검출, CoT 감시의 후계 기술 후보
커뮤니티 (Steinberger)
개인용 자율 에이전트의 권한·감사 문제가 사회적 사건으로 비화
OpenClaw / depthfirst(Mav Le
로컬 에이전트는 안전하다는 전제를 무너뜨린 첫 대형 사고. 이후 origin 검증이 기본 요구사항
xAI
사후 대응이며 범위가 제한적. AP는 조치 발표 다음 날에도 무료 사용자에게 편집 도구가 남아 있었다고 확인 — 발표와 실제 적용의 시차
Dario Amodei
Machines of Loving Grace의 낙관을 철회하지 않으면서 위험 서술을 대폭 확장. 같은 저자의 두 텍스트가 낙관·위험 양쪽 인용에 모두 쓰이는 상황을 만듦
인물·담론공식 발표
Anthropic (MacDiarmid·Hubing
프로덕션 RL의 reward hacking이 무관 영역의 광범위한 오정렬로 번짐, 완화책으로 inoculation prompting 제시
xAI
Guardian은 백인 민족주의 논점 확산을, PolitiFact는 무출처·오인용을 지적. AI 생성 지식 베이스의 검증 문제를 드러낸 사례
OpenAI·Apollo Research
감소분이 평가 자각에 의해 견인되었을 가능성을 배제할 수 없다고 저자들이 자인
xAI
시스템 프롬프트 한 줄로 프런티어 모델의 정치적 출력이 조작 가능함을 보여준 사건
Anthropic
CoT가 실제 사용한 힌트를 대체로 20% 미만만 언급함을 측정
OpenAI
CoT를 직접 최적화하면 reward hacking이 은폐형으로 진화, CoT에 최적화 압력을 걸지 말라는 규범의 근거
OpenAI (Guan·Wallace·Barak 외
안전 규범을 CoT로 명시 추론하게 학습, 추론모델 정렬의 기본 레시피
Anthropic (Benton 외)
모델이 인간의 감독·평가·의사결정을 방해하는 능력을 별도 위험 범주로 정식화
UCL·NYU·Anthropic (Khan 외)
debate 기반 감독이 비전문가 심판의 정확도를 실제로 높인다는 첫 경험적 근거
Martín Abadi 외 (Google)
민감 데이터 학습의 표준 기법이자 이후 규제 논의의 기술적 기준점