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AI 안전·정렬·평가

AI 안전 국제표준, 원칙 선언에서 증거 검증으로 이동

ZDNet Korea·2026-09-22

요약

ETRI 전종홍 책임연구원은 22일 서울대 인공지능신뢰성연구센터 월례세미나에서 AI 안전·신뢰성 국제표준 논의가 원칙 중심에서 증거 중심으로 바뀌고 있다고 밝혔다. AI를 공격해 취약점을 찾는 레드팀 테스트 절차를 정하는 ISO/IEC 42119-7은 2027년 5월 제정을 목표로 하며, 어떤 안전 기준을 충족했는지 근거와 함께 표시하는 신뢰성 사실 라벨(TFL)도 국제표준으로 개발되고 있다. 국내 AI 레드팀 챌린지에서는 참가자들이 AI 에이전트를 여러 개 동시에 가동하면서 제출된 공격 사례가 약 4900건에서 1만 7500건으로 늘었고, 결과 분석에도 AI가 투입됐다. 반면 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트의 권한·승인·복구 기준을 포괄하는 국제표준은 아직 마련되지 않았다고 전 책임연구원은 지적했다.

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기업이 말로 안전하다고 주장하는 대신 시험·인증 근거를 함께 제시하도록 표준의 초점이 옮겨가고 있다는 점이 핵심이며, 자율 행동하는 AI 에이전트 영역은 아직 표준 공백 상태로 남아 있다.

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이 일이 어디서 왔나

AI 안전 논의는 그동안 기업이 스스로 안전하다고 밝히는 원칙 선언에 의존해 왔는데, 이번 세미나에서 나온 진단은 이를 증거·시험 기반으로 바꾸자는 것이다. 비슷한 시기 앤트로픽은 자체적으로 정한 안전 제한 때문에 국방부 요청 작업을 수행하지 못했고, 이것이 오히려 계약 배제의 근거로 인정받는 판결이 나왔다. 국내에서도 인공지능안전연구소가 전문가 평가를 넘어 일반 국민의 위험 제보를 모으는 체계를 새로 마련하는 등, 안전성을 '누가 무엇으로 입증하느냐'를 둘러싼 움직임이 여러 갈래로 동시에 나타나고 있다.

짚어야 할 점

  • 기업의 자율 선언에 기대던 방식의 한계는 앤트로픽 사례에서 드러난다. 자체 안전 기준을 지켰다는 이유로 오히려 국방부 계약에서 배제됐는데, 증거 기반 표준이 갖춰지면 이런 판단의 근거가 더 명확해질 수 있다.
  • 레드팀 챌린지에서 AI 에이전트를 동시 가동해 공격 사례가 약 4900건에서 1만 7500건으로 늘고 결과 분석에도 AI가 투입됐다는 점은, 검증 물량이 급증하면서 이를 다루는 인력의 부담도 함께 커질 수 있음을 시사한다.
  • 자율 판단·행동 AI 에이전트의 권한·승인·복구 표준이 없다는 지적은, 마이크로소프트가 업무를 대신 수행하는 에이전트 기능을 코파일럿에 확대 적용하겠다고 밝힌 시점과 맞물려 공백이 더 두드러진다.
  • 국제표준화 작업은 2027년 5월 제정을 목표로 구체적 일정이 잡혀 있는 반면, 미·중 간 AI 안전협정 요구는 정상회담 이후에도 구체적 합의나 통보 체계로 이어지지 못해 대조된다.

아직 확인되지 않은 것

  • ISO/IEC 42119-7과 신뢰성 사실 라벨(TFL)이 제정되더라도 각국 규제·조달 심사에 실제로 어떻게 반영될지는 확인되지 않았다.
  • 레드팀 챌린지에서 AI가 공격 사례 결과 분석까지 맡았다는데, 그 분석 결과의 신뢰성을 사람이 어떤 절차로 재검증하는지는 나오지 않았다.
  • 자율 행동 AI 에이전트의 권한·승인·복구 표준을 언제까지, 어느 기구가 마련할 계획인지에 대한 일정은 밝혀지지 않았다.

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AI 에이전트
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.
레드팀
AI 모델이나 시스템을 실제 공격자의 관점에서 시험해 안전장치를 우회하거나 유해한 결과를 유도할 수 있는 취약점을 체계적으로 찾아내는 활동을 말한다.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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