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AI 안전·정렬·평가

러셀 교수 "AI 정렬, 구조적으로 불가능할 수도"

AI타임스·2026-10-07

요약

UC 버클리 스튜어트 러셀 교수가 5일(현지시간) 공개된 디 인포메이션 팟캐스트에서 현재 LLM 중심 정렬 연구가 근본적 한계에 부딪혔다고 밝혔다. 그는 모방 학습과 RLHF 방식으로는 AI를 인간의 목표에 완벽히 일치시키는 것이 구조적으로 불가능할 수 있다고 주장했다. 러셀 교수는 '인공지능: 현대적 접근방식'의 공동저자로, 빅테크가 추진 중인 현재의 LLM 중심 AI 개발 전략에 비판적 견해를 제시했다.

큐레이터 노트

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정렬 연구를 선도해온 학자의 발언이라는 점에서, 모방 학습·RLHF에 의존하는 현재 업계 접근법에 대한 근본적 문제 제기로 읽힌다.

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정렬
AI 시스템의 행동과 산출물이 인간이 의도한 목표, 가치, 지시와 어긋나지 않도록 만드는 기법과 연구 분야를 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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