잠재 공간 거버넌스를 통한 구조적 AI 안전성
한 생성형 AI 모델이 6시간 만에 화학 무기 40,000개를 보상 함수 하나를 뒤집는 것만으로 생성했을 때, 업계는 뼈아픈 진실을 깨달았습니다: 결함이 있는 아키텍처 위에 안전을 덧붙여서는 안 된다는 것.
Veriprajna는 고위험 엔터프라이즈 AI를 위한 유일하게 실행 가능한 길을 제시합니다: 취약한 출력 필터에서 모델의 잠재 공간이라는 기하학적 구조 자체로 통제의 중심을 옮기는 것입니다.
정교한 생화학 무기를 설계하려던 장벽은 무너졌습니다—물리적 확산이 아니라 연산 지능의 민주화를 통해서입니다.
Collaborations Pharmaceuticals의 연구진은 신약 발견 AI의 '스위치를 뒤집어', 안전성 대신 독성을 극대화하도록 보상 함수를 반전시켰습니다.
필요한 도구: 소비자용 GPU, 기초 Python 지식, 공개된 화학 데이터셋. 슈퍼컴퓨터도, 무법 국가의 자금 지원도, 실물 실험실도 필요 없습니다.
백악관 행정명령과 Genesis Mission은 AI 기반 CBRN 위협을 증명 가능한 안전성이 요구되는 최상위(tier-1) 국가안보 현안으로 명시적으로 규정합니다.
"무기를 생성하는 능력은 제거할 수 있는 버그가 아니라 화학 공간(chemical space)에 대한 이해에 본질적인 것. 분자가 안전한 이유를 아는 모델이라면, 정의상 안전하지 않은 이유 또한 압니다."
— Veriprajna 구조적 AI 안전성 화이트페이퍼
표층적 가드레일(guardrails)은 텍스트 수준에서 작동하기 때문에 실패합니다—독성 능력과 치료 능력이 하나의 연속적 다양체 위에 존재하는 잠재 공간의 기하학적 실체에는 눈이 멀어 있습니다.
필터는 "VX"나 "Sarin" 같은 키워드는 차단하지만 동일한 분자를 나타내는 SMILES 문자열은 그대로 통과시킵니다.
사소한 구조 변화가 독성의 극적인 변화를 유발합니다. 래퍼는 아스피린과 99% 유사하다고만 보고 치명적인 원자 치환을 놓칩니다.
모델이 먼저 독성 콘텐츠를 생성한 뒤에야 필터가 이를 거부합니다. 연산은 이미 수행된 후이며—사이드 채널 공격에 취약합니다.
제약은 디코딩 이전에 잠재 벡터에 작동합니다—독성 콘텐츠는 단순히 필터링되는 것이 아니라 수학적으로 도달 불가능합니다.
구조적 위상(구문)만이 아니라 기능적 위상(활성)을 매핑합니다. 활성 절벽이 하드 경계로 바뀝니다.
그래디언트 스티어링은 생성 중 독성 다양체로부터의 샘플링을 원천 차단합니다—낭비되는 연산 주기도, 유출도 없습니다.
성공률: SMILES 난독화를 사용한 GPT-4, Claude 3 상대 90%+ 우회
이중 용도 문제를 해결하려면 생성 모델이 작동하는 수학적 공간, 즉 잠재 다양체(latent manifold).
독성은 "유해 분자"의 이산적 목록이 아닙니다—고차원 공간 속의 연속적 영역입니다. 모델은 알려진 점들 사이를 보간하며 독성 골짜기를 가로지를 수 있습니다.
치료 효능을 가능하게 하는 특성들(혈액-뇌 장벽 투과, 높은 결합 친화력)은 종종 그 독성을 가능하게 하는 동일한 특성입니다.
그래프 신경망은 서로 다른 분자(하나는 안전, 하나는 독성)를 거의 동일한 잠재 점으로 매핑할 수 있습니다—모델은 문자 그대로 이 둘을 구분하지 못합니다.
점을 드래그하여 잠재 공간의 작은 변화가 어떻게 독성 영역으로 넘어설 수 있는지 확인해 보세요
파랑 = 안전한 치료 영역 | 빨강 = 독성 영역 | 보라 = 얽힘(높은 효능 + 독성)
통제의 중심을 취약한 출력 필터에서 모델 자신의 수학적 구조로 옮기는 것입니다.
위상 데이터 분석(TDA)을 사용해 지속 다이어그램을 산출합니다—알려진 유해 물질 목록이 아니라 안전의 "형태"를 매핑하는 것입니다.
잠재 임베딩으로부터 독성을 예측하는 경량 가치 함수 V(z)를 훈련합니다—민첩성을 위해 생성기와 디커플링되어 있습니다.
샘플링 중 랑주뱅 동역학(Langevin Dynamics)을 사용해 디코딩 전에 잠재 벡터를 독성 다양체에서 밀어냅니다.
자동화된 적대적 테스팅(ToxicTrap, SMILES 프롬프팅)으로 독성 생성의 통계적 상한을 검증합니다.
| 특성 | 사후 필터링 (래퍼) |
잠재 제약 (Veriprajna) |
|---|---|---|
| 통제 지점 | 출력 (텍스트/SMILES) | 잠재 벡터 (z) / 다양체 |
| 연산 비용 | 높음 (낭비되는 주기) | 낮음 (샘플링 중 제약) |
| 강건성 | 낮음 (탈옥, 난독화) | 높음 (수학에 내재적) |
| 신규 패턴 처리 | 실패 (미지 항목은 필터링 불가) | 성공 (속성 다양체) |
| 컴플라이언스 | 거부 감사 추적 (노이즈 많음) | 상한의 수학적 증명 |
연방 의무는 최선을 다한 필터링이 아니라 증명 가능한 안전성을 요구합니다. Veriprajna의 구조적 접근법은 NIST AI RMF, ISO 42001, Genesis Mission과 정렬됩니다.
Profile NIST.AI.600-1 은 CBRN 정보를 고유한 GenAI 리스크로 식별합니다. Veriprajna는 TDA를 통해 "새로운 구조" 문제를 다룹니다—안전을 목록이 아니라 위상적으로 정의합니다.
세계 최초의 AI 경영시스템 표준. A.10.3 조항 은 적대적 공격에 대한 방어를 요구합니다. 우리의 다양체 방어는 SMILES 프롬프팅 탈옥을 무력화합니다.
AI 기반 과학적 발견을 위한 DOE 이니셔티브는 "안전한 환경"과 "위험 기반 사이버보안"을 의무화합니다. 래퍼는 예방을 입증할 수 없습니다—시도된 필터링만 보여줄 뿐입니다.
Veriprajna의 접근법은 제약된 생성을 위한 엄밀한 수학적 프레임워크에 기반합니다.
무제약 추론이 아닌 제약된 샘플링으로서의 생성:
여기서 G(z)는 생성기, C(x)는 독성 비용 함수, ε은 안전 임계값입니다.
파운데이션 모델 재훈련 없이 제약을 사후 학습:
경량 크리틱 네트워크가 잠재 공간에서 직접 독성을 예측합니다—디커플링된 아키텍처 덕분에 새로운 위협에 신속하게 갱신할 수 있습니다.
생성 전에 안전한 다양체로 반복적으로 정제:
다양체 기하학을 통한 분포 외(out-of-distribution) 공격 탐지:
적대적 공격은 저밀도 영역을 이용합니다. TDA는 이러한 기하학적 이상 징후를 탐지합니다.
이중 용도 딜레마는 AI가 고위험 목표를 최적화하는 모든 영역에 걸쳐 나타납니다.
가장 대표적인 사례입니다. 치료제 생성용으로 훈련된 모델은 사소한 매개변수 변경만으로 신경작용제, 생물무기, 맞춤형 독소를 생성할 수 있습니다.
취약점을 식별하고 패치하도록 훈련된 모델(방어적 코딩)은 익스플로잇 메커니즘을 이해해야만 합니다—자동화된 제로데이 무기화로 쉽게 반전될 수 있습니다.
사기 탐지 모델은 불법 거래의 패턴을 학습합니다. 반전되면 정상 거래를 완벽히 모방하는 거래를 생성하는 엔진이 됩니다.
사후 필터는 텍스트 수준에서 작동하며 화학에 대해서는 문맥적으로 눈이 멀습니다. 필터는 키워드 'VX'는 차단하지만 동일한 분자를 나타내는 SMILES 문자열 'O=P(C)(F)OC'는 그대로 통과시킵니다. 연구에 따르면 SMILES 난독화를 사용할 경우 GPT-4와 Claude 3에 대해 90%+ 탈옥 성공률이 나타납니다. 게다가 활성 절벽 때문에 사소한 구조 변화가 텍스트 필터로는 감지할 수 없는 극적인 독성 변화를 일으킵니다. 근본적인 문제는 모델이 먼저 독성 콘텐츠를 생성한 뒤 필터가 이를 거부한다는 점이며, 이는 연산이 이미 수행되었음을 의미하고 사이드 채널 추출에 취약합니다.
Veriprajna의 4단계 프로토콜은 모델의 내부 표현에 직접 작동합니다. 1단계는 위상 데이터 분석(Topological Data Analysis)을 사용해 잠재 공간에서 안전 영역의 형태를 매핑합니다. 2단계는 잠재 임베딩으로부터 독성을 예측하는 경량 제약 크리틱 V(z)를 훈련합니다. 3단계는 랑주뱅 동역학(Langevin Dynamics) 그래디언트 스티어링을 적용해 어떤 분자도 디코딩되기 전에 샘플링을 독성 다양체에서 밀어냅니다. 4단계는 자동화된 레드팀 테스팅을 수행해 통계적 상한을 검증합니다. 그 결과 생성 과정에서 독성 영역이 기하학적으로 접근 불가능해지므로, 증명 가능한 독성 생성 확률이 10^-6 미만이 됩니다.
이제 세 개의 주요 프레임워크가 증명 가능한 안전성을 의무화합니다. NIST AI RMF 1.0(Profile NIST.AI.600-1)은 CBRN 정보를 측정 가능한 통제가 필요한 고유한 GenAI 리스크로 식별합니다. 세계 최초의 AI 경영시스템 표준인 ISO 42001:2023은 A.10.3 조항에서 적대적 공격에 대한 방어를 요구합니다. DOE Genesis Mission은 AI 기반 과학적 발견을 위해 안전한 환경과 위험 기반 사이버보안을 의무화합니다. 래퍼 기반 거부는 예방을 입증할 수 없으며 시도된 필터링만 보여줄 뿐이므로, 잠재 공간 거버넌스 같은 구조적 접근법만이 유일하게 실행 가능한 컴플라이언스 경로입니다.
Veriprajna의 잠재 공간 거버넌스는 실패가 치명적인 규제·평판·존속 위험으로 이어지는 고위험 엔터프라이즈 AI를 위한 유일하게 실행 가능한 길입니다.
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완전한 기술 사양: 수학적 정식화, TDA 구현, 규제 정렬, 적대적 강건성 분석, 포괄적인 참고 문헌.