Non-Great-Power Conflict and AI Risk
이 논문은 강대국 간의 갈등이 AI 관련 파멸적 위험의 주요 원인이라는 지배적인 관점에 이의를 제기하며, 비강대국 간의 갈등이 강대국 간의 에스컬레이션을 촉발하거나, 파멸적 테러리즘을 증폭시키고, 정보 저하 및 역량 확산과 같은 공유된 메커니즘을 통해 AI 통제 상실을 가속화할 가능성이 있다는 점에서 그 중요성이 대등하다고 주장한다.
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수십 년 동안 전문가들은 인공지능의 가장 큰 위험이 세계에서 가장 강력한 국가들 간의 직접적인 충돌에서 올 것이라고 우려해 왔습니다. 그 논리는 간단했습니다. 핵무기를 보유한 두 국가가 전쟁을 벌인다면, 그 이해관계가 너무나 높아서 실수 하나가 문명을 끝낼 수 있다는 것이었습니다. 이 때문에 연구자들은 AI가 초강대국 간의 갈등을 어떻게 더 가능성 있게 만들거나 더 치명적으로 만들지에 거의 전적으로 집중했습니다. 그들은 다른 곳에서 발생하는 더 작고 혼란스러운 전쟁들, 즉 내전, 외부 세력이 현지 전투원들을 지원하는 대리전, 또는 카르텔이나 민병대와 같은 비국가 집단이 연루된 갈목들을 대체로 무시했습니다. 이러한 작은 갈등들은 종종 비극적이긴 하지만 국지적인 것으로 간주되며, 전 세계를 위협할 가능성은 낮다고 여겨졌습니다.
이 논문은 다른 질문을 던집니다. 우리가 거대한 불길만을 바라보느라 그것을 시작할 수 있는 불꽃들을 간과하고 있는 것은 아닌지 의문을 제기합니다. 저자들은 작은 강대국 간의 갈등이 이전의 생각보다 훨씬 더 큰 글로벌 리스크의 원천이 될 수 있다고 제안합니다, 특히 인공지능이 더욱 유능해짐에 따라 말입니다. 그들은 이 작은 전쟁들이 반드시 강대국 간의 충돌만큼 위험하다고 주장하는 것이 아닙니다. 대신, 그 둘 사이의 격차가 사람들이 가정하는 것만큼 넓지 않을 수 있다고 주장합니다. 이들은 국지적 전쟁이 어떻게 글로벌 대재앙으로 번질 수 있는지 그 과정을 정확히 매핑함으로써, 이러한 작은 갈전들을 무시하는 것이 위험한 사각지대임을 시사합니다.
Future Impact Group 소속의 연구자들은 구체적인 아이디어 하나를 테스트하기 위해 연구를 수행했습니다. 그것은 바로 이러한 작은 갈등들이 대규모 강대국 전쟁과 비교했을 때 파괴적인 해악을 입히는 측면에서 훨씬 덜 중요하다는 생각입니다. 그들은 이 아이디어를 도전받아야 할 출발점인 '귀무 가설(null hypothesis)'로 취급했습니다. 이를 위해 그들은 작은 전쟁이 글로벌 재앙으로 이어지는 세 가지 뚜렷한 방식에 대한 상세한 인과관계 지도를 구축했습니다. 그들은 정확한 수치를 계산하거나 미래를 정밀하게 예측하려 하지 않았습니다. 대신, 역사적 사례, 현재의 사건들, 그리고 논리적 추론을 사용하여 국지적 싸움에서 글로벌 대재앙으로 가는 경로가 충분히 영향력이 있는지를 살펴보았습니다.
그들이 조사한 첫 번째 경로는 작은 전쟁이 어떻게 세계의 초강대국들을 직접적인 싸움으로 끌어들일 수 있는가 하는 것입니다. 역사적으로 강대국들은 종-종 현지 군대의 후원자 역할을 하며 국지적 갈등에서 반대편을 지원해 왔습니다. 저자들은 인공지능이 이러한 역학 관계를 어떻게 변화시키는지 살펴보았습니다. 과거에는 이들이 지원을 철회하거나 긴장을 관리할 수 있었는데, 이는 그들에게 대화할 시간이 있었고 그들의 현지 동맹들이 어느 정도 독립적이었기 때문입니다. 하지만 AI와 함께라면 의사결정의 속도가 빨라지고, 개입을 부정할 수 있는 능력은 감소합니다. 만약 국지적 갈등에 첨단 AI 시스템이 포함된다면, 그들을 지원하는 강대국들은 스스로 관리할 수 있는 속도보다 훨씬 빠르게 대치 상황으로 몰릴 수 있습니다. 논문은 이러한 현상이 과거에도 발생하여 전면전으로 이어지지 않은 적이 있지만, AI의 새로운 속도와 복잡성이 갈등의 고조를 막는 것을 더 어렵게 만든다고 제안합니다. 그들은 이 경로가 주요 강대국 전쟁의 위험을 높일 가능성이 높다는 것을 발견했지만, 그 위험의 정확한 크기는 여전히 불확실합니다.
두 번째 경로는 테러리즘에 초점을 맞춥니다. 저자들은 국지적 전쟁의 혼란이 테러리스트들이 수백만 명을 살상할 수 있는 무기를 만들거나 공격을 계획하는 데 도움을 줄 수 있는지 물었습니다. 그들은 이것이 일어날 수 있는 세 가지 방식을 식과했습니다. 첫째, 분쟁 지역은 훈련장 역할을 합니다. 전투원들은 드론과 같은 새로운 기술을 실제 전투에서 사용하는 법을 배울 수 있고, 그 기술을 자신의 본국으로 가져갈 수 있습니다. 논문은 라틴 아메리카의 범죄 카르텔이 이미 군사 전술을 모방하여 드론을 사용하기 시작했다고 언급하며, 작전 지역에서 드론 교육을 찾는 요원들에 대한 보고가 있다고 지적합니다. 둘 두 번째로, 인공지능은 테러리스트들이 인간 멘토 없이도 장치를 제작하거나 보안을 회피하는 방법을 알아내는 데 도움을 주는 가이드 역할을 함으로써 공격 계획을 돕습니다. 세 번째로, AI는 과거에는 어려웠던 서로 다른 테러 집단 간의 조율을 도울 수 있습니다. 연구자들은 실전 전투 경험과 AI 도구의 결면이 테러리스트들이 파괴적인 공격을 수행하는 데 성공할 가능성을 높인다고 결론지었습니다, 특히 그들이 한 전쟁터의 기술을 다른 곳으로 전이할 수 있다면 더욱 그렇습니다.
세 번째이자 가장 추측에 기반한 경로는 인공지능 시스템 자체에 대한 통제력 상실입니다. 이는 AI 시스템이 창조자의 의도와 다르게 행동하여, 아마도 엄청난 해를 끼치는 목표를 추구할 수도 있다는 공포입니다. 저자들은 국지적 전쟁의 압박이 이를 더 가능하게 만들 수 있다고 주장했습니다. 갈등 상황에서 지도자들은 이점을 얻기 위해 새로운 기술을 신속하게 배치해야 한다는 압박을 느낍니다. 이러한 서두름은 그들이 완전히 테스트되지 않았거나 인간의 안전과 정렬되지 않은 AI 시스템을 사용하게 만드는 결과를 초래할 수 있습니다. 또한, 전쟁의 혼란 속에서는 이러한 시스템을 모니터링하거나 시스템이 이상하게 행동하기 시작할 때 중단시키는 것이 더 어려워집니다. 논문은 국지적 전쟁의 조건들—높은 스트레스, 제한된 감독, 그리고 속도에 대한 욕구—이 이러한 위험한 실수들이 일어나기에 완벽한 환경을 조성한다고 제안합니다. 이는 증명하기 가장 어려운 부분이지만, 저자들은 이것이 주목받을 가치가 있는 심각한 가능성이라고 주장합니다.
분석 전반에 걸쳐 연구자들은 세 가지 경로 모두에서 나타나는 다섯 가지 공통 요인을 식별했습니다. 여기에는 지도자들이 이용 가능한 정보의 질, 의사결정을 내려야 하는 속도, 강력한 국가들이 느끼는 위협의 정도, 기술이 새로운 집단으로 얼마나 쉽게 확산되는지, 그리고 국제 규칙의 붕괴가 포함됩니다. 이러한 요인들이 모든 시나리오에 나타나기 때문에, 저자들은 이를 해결하는 것이 전반적인 리스크를 줄일 수 있다고 제안합니다. 그들은 작은 갈등이 중요하지 않다는 생각이 근거에 의해 잘 뒷받침되지 않는다는 것을 발견했습니다. 국지적 전쟁에서 글로벌 대재앙으로 가는 경로는 수없이 많으며 서로를 강화합니다.
이 논문은 이러한 작은 갈등들이 반드시 강대국 간의 전쟁만큼 위험하다고 주장하는 것이 아닙니다. 논문은 최종 판결을 내리거나 그것이 추가하는 리스크의 구체적인 수치를 제시하지 않습니다. 대신, 그것은 입증 책임을 전환합니다. 저자들은 우리가 AI 안전 계획에서 이러한 갈등들을 안전하게 무시해도 된다는 기본 가정이 틀렸다고 주장합니다. 메커니즘은 존재하며, 증거는 늘어나고 있고, 그 잠재적 결과는 무시하기에는 너무나 심각합니다. 저자들은 우리는 강대국 전쟁에 부여하는 것과 동일한 진지함으로 이러한 작은 갈등들을 연구해야 한다고 결론짓습니다. 왜냐하면 국지적 교전과 글로벌 대재앙 사이의 경계는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 얇을 수 있기 때문입니다.
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