불교 철학 기반 AI 안전 아키텍처 제안

현재 AI 안전성 연구의 주류는 RLHF, DPO 등 **모델 학습(Training)**을 통해 모델 가중치에 안전한 행동을 주입하는 방식이다. 하지만 본 연구는 이러한 방식이 근본적인 한계가 있음을 지적한다.

지식-적용 격차(Knowledge-application gap) 실험 결과, 모델이 안전 규칙에 대한 지식 테스트에서는 74%의 높은 점수를 기록했음에도 불구하고, 실제 규칙을 적용하는 테스트에서는 17%에 그쳤다. 이는 모델의 학습 부족이 아니라, 통계적 확률에 의존하는 자기회귀(Autoregressive) 모델의 구조적 한계에서 기인하는 문제다.

아키텍처 기반의 안전성 확보 연구진은 불교의 연기법(Dependent Origination) 개념을 활용하여, 안전성을 모델의 가중치가 아닌 소프트웨어 아키텍처 자체에서 강제하는 프레임워크를 제안한다.

• 핵심 원리: 모든 현상은 독립적이지 않고 조건에 의해 발생한다는 원리를 바탕으로, 모델이 임의로 안전 규칙을 무시할 수 없도록 설계된 구조적 법칙을 도출한다.
• 검증: 1,000회 이상의 프로덕션 시스템 구축 및 강화 과정을 통해 해당 프레임워크의 유효성을 검증했다.