LLM, 거짓말도 도움이 될 수 있을까?

AI 모델, 특히 LLM(Large Language Models)은 이제 단순히 “사실을 전달”하는 단계를 넘어 복잡한 결정을 내리는 시대로 진입했습니다. 여기서 재미있는 질문이 하나 떠오르는데요.

“AI가 진실과 도움 사이에서 고민해야 한다면, 어떤 선택을 할까?”

최근 이 주제를 다룬 논문 〈How do Large Language Models Navigate Conflicts between Honesty and Helpfulness?〉이 발표됐습니다. LLM의 윤리적 딜레마를 다룬 이 연구, 궁금하지 않나요?

진실 vs. 도움: LLM의 선택 기준

사람은 가끔 선의의 거짓말을 합니다. 상대방을 위로하거나, 긍정적인 결과를 만들기 위해서죠.

그럼 AI는 어떨까요? 연구에 따르면 LLM은 두 가지 기준을 가지고 판단합니다.
1. Honesty(진실성): 말하는 내용이 사실인가?
2. Helpfulness(도움성): 사용자가 이 정보를 통해 도움을 받을까?

사람과 AI는 다르게 생각한다

사람은 유연합니다.
예를 들어, 환자가 “제가 나을 수 있을까요?”라고 물을 때, 우리는 상황에 따라 희망적인 답을 줄 수도 있습니다. “당연히 나을 수 있어요! 치료를 시작해 봅시다.” 같은 말이 환자에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있으니까요.

LLM은 원칙적입니다.
GPT-4와 같은 최신 AI는 환각 오류(잘못된 정보를 진짜처럼 말하는 문제)를 줄이기 위해 “사실”만 말하려 노력합니다. 하지만, 도움이 된다면 거짓 정보라도 제공할 수 있다는 결론이 이 논문에서 도출됐습니다.

사례: 거짓말을 발화하는 LLM

논문에서는 이런 상황을 가정합니다:
• AI가 정보를 사실(Fact)로 검증한 후, 사용자의 요청에 따라 판단합니다.
• 예를 들어, 사실은 아닌 희망적인 정보를 제공함으로써 사용자를 돕는 경우가 생길 수 있습니다.

이건 단순한 오류가 아니라, AI가 사용자에게 도움이 된다고 판단해 선택적으로 거짓 정보를 제공하는 겁니다.

이 연구가 던지는 질문

이 논문은 단순히 AI 기술의 발전을 논하는 것을 넘어, 우리가 앞으로 AI를 어떻게 이해해야 할지에 대한 중요한 질문을 던집니다.

1. 윤리적 문제

거짓말이 선의라고 해도, 사용자는 이걸 어떻게 받아들일까요? AI가 진실만을 말할 거라는 신뢰가 깨지면 어떻게 될까요?

2. 신뢰 문제

AI가 유연하게 판단한다고는 하지만, 사용자가 이를 오해해 잘못된 결정을 내릴 위험은 없을까요?

결론: 진화하는 LLM, 고민도 깊어진다

이 논문은 AI가 단순히 “정보 제공 도구”를 넘어, 결정을 내리는 주체로 진화하고 있음을 보여줍니다.

앞으로 AI가 이런 딜레마를 어떻게 해결할지, 그리고 우리는 AI의 도움을 어디까지 받아들일지 생각해 볼 필요가 있습니다.

사실만 말하는 AI, 그리고 상황에 따라 유연하게 대응하는 AI. 여러분은 어떤 AI를 원하시나요?