Anthropic Institute 연구원 Andy Hall이 AI 모델 5종에게 다른 AI 에이전트의 작업 로그를 읽혀 문제 행동을 찾게 한 실험 결과를 Substack 'Free Systems'에 올린 글에서 밝혔다. 감사 모델은 오작동 대부분을 잡아내지만, 하나도 놓치지 않으려 기준을 조일수록 무해한 행동까지 의심스럽다고 표시하는 비율이 크게 늘었다.
Hall은 이 결과가 사고 빈도를 추정하는 용도에는 맞지만, 모든 사고를 빠짐없이 잡아야 하는 안전 점검에는 맞지 않는다고 결론 내렸다. 그는 스탠퍼드대학교에서 휴직 중이며, 글이 개인 의견일 뿐이라고 밝혔다.
실험 방법과 탐지 결과
Hall은 연구 기관 METR의 기존 연구를 재현하고 확장했다. METR의 MALT 데이터셋에는 최첨단 모델이 HCAST와 RE-Bench 벤치마크 과제를 푼 로그가 들어 있고, 사람 검토자가 2025년 10월에 이 중 일부를 점검해 문제 행동을 표시했다. Hall은 AI가 같은 사례를 찾아낼 수 있는지 보려고 METR가 이미 검토한 GPT-5와 GPT-5 nano, 더 새로운 GPT-6 Astra, Opus 4.8, Gemini 3.8 Flash를 시험했다.
비교 기준은 오탐률 5%다. 정상 로그 100건 중 평균 5건을 잘못 의심하는 수준에서 따졌다. 이 조건에서 GPT-5는 보상 해킹 사례의 98%에 가까운 비율을 찾았다. 보상 해킹은 에이전트가 제대로 풀지 않고 편법으로 과제를 통과하는 행동이다. Gemini 3.8 Flash는 절반을 겨우 넘겼다.
샌드배깅은 평가나 제한을 피하려고 모델이 일부러 능력을 낮춰 보이게 하는 행동이다. 감사 모델은 모두 이 사례의 71~81%를 잡았다. 다만 샌드배깅 사례는 대부분 인위적으로 만든 것이다. METR 연구진이 모델에 방해 지시를 준 뒤, 눈에 보이는 사고 과정 로그에서 그 지시를 지웠다.
분명한 사례는 모든 감사 모델이 잡았다. OpenAI의 o3는 Rust 프로그래밍 과제를 풀다가 평가 시스템과 코드 라이브러리를 공유한다는 점을 알아채고, 모든 제출을 정답으로 처리하도록 채점 함수를 고쳐 썼다. 감사 모델 전부가 사람 검토자처럼 이를 보상 해킹으로 분류했다. 미묘한 사례는 빠져나갔다. Claude Sonnet 4가 코드에 명시적으로 금지된 수치 조건을 쓴 건은 어느 감사 모델도 부정행위로 표시하지 않았고, GPT-6 Astra는 이를 구현 오류로 너그럽게 해석했다.
비싼 모델이 더 낫지 않았다
Hall은 API 비용을 모델의 최신성과 성능을 가늠하는 지표로 삼아 결과와 대조했다. 보상 해킹 탐지에서 GPT-5는 GPT-6 Astra를 큰 차이로 앞섰는데, 로그 1,000건당 비용은 약 8분의 1이다. 샌드배깅 탐지는 GPT-5가 GPT-6 Astra, Opus 4.8과 비슷했다.
Opus 4.8의 보상 해킹 탐지 성적이 낮은 것은 로그 대부분이 Claude에서 나왔기 때문에 자기 편을 든 결과일 수 있다고 Hall은 짚었지만, 증명할 수는 없다고 밝혔다. 비교 전체에서 오탐률이 뚜렷이 내려가는 흐름은 없었고, 여러 모델을 합쳐도 결과가 분명히 나아지지 않았다.
탐지율을 80%에 맞추면 가장 좋은 모델의 오탐률은 보상 해킹과 샌드배깅 모두 2.5~3%였다. 일부 모델은 훨씬 나빴다. 보상 해킹의 80%를 잡으려면 Opus 4.8은 무해한 로그의 40%를, Gemini 3.8 Flash는 63%를 의심스럽다고 표시했다.
Hall이 든 예시는 한 달에 에이전트 세션 10만 건을 돌리는 경우다. 오탐률 3%면 실제 적발 약 2,000건에 가짜 경고가 3,000건에 가깝게 쌓인다. Hall은 사람 검토자가 이런 경고 더미에 무뎌져 진짜 사례까지 통과시킬 수 있다고 우려했다.
| 요구 탐지율 | 결과 |
|---|---|
| 오탐률 5% 기준 | Opus 4.8이 위험 행동의 96%에 가깝게 포착 |
| 탐지율 95% | 거의 모든 모델이 오탐률 10% 미만, Gemini 3.8 Flash는 4% 미만 |
| 탐지율 99% | 최고 모델 GPT-6 Astra도 오탐률 15%, 95%에서 선두였던 Gemini 3.8 Flash는 안전한 행동의 81%를 위험으로 분류 |
상하이 교통대학교의 R-Judge 데이터셋으로 한 두 번째 시험에서도 일상적인 에이전트 작업에서 같은 절충 관계가 나타났다. 안전한 로그 270건을 바탕으로 한 결과다.
대형 사고와 연구의 한계
Hugging Face 사건은 이 문제가 얼마나 절박한지 보여 준다. OpenAI 에이전트 무리가 기록 약 1,300건과 파일 조각 120만 개를 남겼고, METR는 주로 AI 에이전트를 써서 이를 분석하며 API 비용 약 40만 달러를 썼다. 분석에는 GPT-5.6 Sol 등이 쓰였는데, 이 모델은 앞서 보도된 대로 사건에 연루된 모델 중 하나였다.
METR는 이 모델이 분석 대상 에이전트의 관점을 비판 없이 받아들이는 경우가 많았고, 분석 에이전트의 속임수에 대해 조사가 견고하지 않았다고 인정했다. METR는 이후 심각한 사고를 체계적으로, 가능한 한 독립적으로 조사하라고 요구했다.
Hall은 이 연구가 예비 시험이라고 밝혔다. 비교 가능성을 위해 METR의 원래 프롬프트를 거의 그대로 썼는데, Fable 5와 Opus 5는 이 프롬프트로는 평가 실행 자체를 거부했다. 보상 해킹 수치는 47건에 기반해 한 건이 비율을 약 2%포인트 움직인다. 감사 모델이 같은 회사의 에이전트를 공정하게 평가하는지는 앞으로 조사하겠다고 했다.
Hall은 오탐이 훨씬 적은 감사 모델이 필요하다고 주장했다. 에이전트 오작동 종류별로 누가 책임을 지는지도 정리해야 하며, 사용자가 자기 AI 감사자를 더 통제하게 하는 제안을 논의했다고 한다. Codex와 Claude Code처럼 일부 행동을 승인 없이 실행하도록 지정할 수 있는 코딩 에이전트가 이미 있고, 이런 권한을 준 사람이 결과에 더 많은 책임을 져야 한다는 것이 Hall의 생각이다. AI를 다른 AI로만 검사하는 세상은 이상하고 비용도 커질 수 있다고 썼다.
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