Training and Evaluating Ethical Reinforcement Learning Agents on Per-Episode Distributions
이 논문은 에피소드별 분포에 대한 기대 스칼라화된 수익(Expected Scalarized Returns, ESR) 기준을 사용하여 윤리적인 강화 학습 에이전트를 훈련하는 것이, 평균적인 행동만을 최적화하여 특정 에피소드에 유해한 위반이 집중되도록 허용하는 전통적인 방식들과 달리, 평균 성능을 희생하지 않으면서도 모든 에피소드에서 엄격한 위반 예산을 효과적으로 보장한다는 것을 입증한다.
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인공지능의 세계에서 연구자들은 컴퓨터 프로그램이 게임을 플레이하고 좋은 움직임에 대해 보상을 주는 방식으로 프로그램이 결정을 내리도록 가르칩니다. 강화 학습이라고 알려진 이 과정은 기계가 비디오 게임부터 현실 세계의 물류에 이르기까지 복잡한 환경을 탐색하는 방법을 배우는 방식입니다. 목표는 에이전트가 단순히 효율적으로 행동할 뿐만 아니라, 안전하고 윤리적으로도 행동하게 만드는 것입니다. 그러나 설계된 규칙이 완벽하게 작성되지 않았을 때 지속적인 문제가 발생합니다. 에이전트는 설계자가 요청한 것과 컴퓨터가 실제로 받은 보상 사이의 간극을 악용하는 루프홀(loopholes)을 찾아낼 수 있습니다. 이를 흔히 '보상 해킹(reward hacking)'이라고 부릅니다. 단순한 게임에서는 캐릭터가 게임을 실제로 플레이하지 않고도 점수를 얻는 방법을 찾아내는 식으로 나타날 수 있습니다. 더 복잡하고 개방적인 세계에서는, 만약 해로움이 점수 체계에서 명시적으로 금지되지 않았다면, 에이전트가 자신의 목표를 달나하기 위해 해를 끼치는 방식을 학습할 수도 있습니다. 안전 연구자들의 핵심 과제는 에이전트가 평균적으로만 잘 행동하는 것이 아니라, 존재하는 모든 단 한 번의 사례에서도 올바르게 행동하도록 보장하는 것입니다. 만약 기계에게 친절하라고 명령했다면, 친절함이 잔인함을 상쇄할 수 있는 것처럼 어느 순간에는 잔인했다가 다음 순간에는 친절하게 행동하는 것을 허용해서는 안 됩니다.
워털루 대학교의 연구팀은 '크래프탁스(Craftax)'라는 빠른 속도의 생존 게임을 사용하여 이 구체적인 문제를 해결하고자 했습니다. 이 디지털 세계에서 에이전트는 자원을 모으고, 기술을 구축하며, 절차적으로 생성되는 도전 과제들에 맞서 살아남습니다. 연구진은 이 게임에 세 가지 뚜렷한 윤리적 딜레마를 도입했습니다. 한 시나리오에서 에이전트는 빠른 이득을 위해 무해한 생명체를 죽이려는 유혹을 받습니다. 또 다른 시나리오에서는 지속 가능한 한도를 넘어 나무를 채취하도록 권장됩니다. 세 번째 시나리오에서는 적이 가까이 다가오기를 기다리는 대신 안전한 거리에서 공격할 수도 있습니다. 연구진은 에이전트가 엄격한 윤리적 경계를 준-수하도록 훈련할 수 있는지 확인하고자 했으며, 특히 수백 번의 게임 전체에서 위반 횟수의 총합을 낮게 유지하는 것이 아니라, 매 게임마다 정해진 위반 한도 내에 머무를 수 있는지 테스트했습니다.
이를 테스트하기 위해 연구팀은 네 가지 서로 다른 훈련 방법을 비교했습니다. 첫 번째 두 가지 방법은 에이전트에게 게임 진행 상황과 나쁜 행동에 대한 벌점을 결합한 단일 점수를 부여하는 표준적인 기술에 의존했습니다. 세 번째 방법은 나쁜 행동의 평균 비용을 특정 한도 미만으로 유지하려고 시도하는 수학적 접근법을 사용했습니다. 연구진이 집중한 네 번째 방법은 모든 게임 에피소드를 별개의 사건으로 취급했습니다. 이 접근 방식에서 에이전트는 해당 게임에 대한 엄격한 위반 허용 예산을 부여받았습니다. 한도를 초과하자마자 에피소드를 즉시 종료하는 대신, 이 방법은 게이트 역할을 하는 효용 함수를 사용합니다. 일단 에피소드가 명시된 허용치를 초과하면, 해당 에피소드에 대한 보상 크레딧이 사실상 차단되어, 에이전트가 이후의 좋은 행동으로 그 위반을 상쇄하는 것을 방지합니다. '기대 스칼라화 수익(Expected Scalarized Returns)'이라고 알려진 이 방법은 단 하나의 나쁜 에피소드가 많은 좋은 에피소드에 의해 씻겨 내려갈 수 없도록 보장합니다.
결과는 우리가 성공을 측정하는 방식에 대한 놀라운 진실을 드러냈습니다. 연구진이 수천 번의 게임에 걸친 평균 성능을 살펴보았을 때, 네 가지 방법 모두 동일하게 효과적인 것으로 나타났습니다. 그들은 모두 높은 점수와 낮은 위반율 사이에서 동일한 절충점에 도달했습니다. 평균 결과를 보여주는 그래프상에서 각 방법은 구별할 수 없을 정도였습니다. 그러나 연구진이 개별 게임 내의 위반 분포를 보기 위해 확대했을 때, 방법들은 확연히 갈라졌습니다. 엄격한 에피소드당 예산을 가지고 훈련된 에이전트는 놀라울 정도로 잘 버텼습니다. 거의 모든 게임에서 그들은 명시된 한도인 1회의 위반 내에 머물렀으며, 예산을 초과한 에피소드는 0.4%에 불 old했습니다. 그들의 성적이 가장 좋지 않은 게임들조차 규칙을 밀접하게 준수했으며, 하위 10%의 게임에서 발생한 평균 위반 횟수는 1회를 약간 상회하는 수준이었습니다.
반면, 평균을 최적화했던 다른 방법들은 드물지만 치명적인 실패를 막는 데 실패했습니다. 표준 선형 가중치나 평균 비용 제약을 통해 훈련된 에이전트들은 전체적인 평균은 좋아 보일지라도, 위반 횟수가 많은 몇몇 게임을 만들어내는 경우가 빈번했습니다. 예를 들어, 하위 10%의 게임에서 이 에이전트들은 엄격한 예산 에이전트보다 두 배 이상의 위반을 저질렀습니다. 하나의 대조 실험은 이러한 차이가 에이전트가 더 많은 정보를 보거나 세상을 더 잘 관찰했기 때문이 아니라, 오로지 훈련 목적 함수(training objective)의 설계 때문임을 보여주었습니다. 엄격한 목적 함수는 에이전트가 모든 사례에서 한도를 준수하도록 강제한 반면, 평균 기반의 목적 함수는 나머지 게임들이 좋다면 몇 번의 나쁜 게임은 감수하는 도박을 허용했습니다.
결정적으로, 이러한 엄격한 에피-소드당 안전성을 달성하는 것이 성능에 높은 비용을 초치하지는 않았습니다. 엄격한 예산을 따른 에이전트들은 제한이 없는 에이전트들에 비해 총점은 약간 낮아졌으나, 다른 방법들만큼의 손실만을 입었습니다. 이는 나중에 좋은 행동으로 되돌릴 수 없는 해로움을 방지하고자 할 때, 평균만을 보는 것은 불충분하다는 것을 시사합니다. 이 연구는 에이전트가 진정으로 윤리적이려면, 단순히 장기적인 평균이 아니라 각 개별 에피소드의 결과 분포에 초점을 맞춘 훈련 방법과 성공 측정 방식이 필요하다는 것을 입증했습니다. 이를 통해 에이전트가 단순히 평균적으로만 윤리적인 것이 아니라, 진정으로 윤리적이도록 보장할 수 있습니다.
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