루프가 모든 것을 바꾼다: Embodied AI가 현재 Alignment 접근 방식을 깨는 이유

Source: Dev.to

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무상태 vs. 상태 유지 AI

ChatGPT(및 유사한 챗 모델)은 무상태입니다: 각 API 호출은 독립적이며 모델은 다음과 같은 것이 없습니다.

• 지속적인 메모리 – 세션 간에 모든 것을 잊어버림
• 연속적인 인식 – 메시지를 보낼 때만 “볼” 수 있음
• 장기 목표 – 현재 응답에만 최적화하고 그 외는 없음
• 자기 모델 – 자신의 상태나 “건강”을 추적하지 않음

User Request → Inference → Response → (model state discarded)

보존할 “자아”가 없기 때문에 유지할 연속성도 없습니다.
무상태 모델에 대한 정렬은 따라서 각 개별 응답을 유용하고 해롭지 않게 만드는 것을 의미합니다. 이는 어렵지만 해결 가능한 과제입니다.

구현 로봇이 다른 아키텍처가 필요한 이유

우리가 무상태 추론에서 지속적인 제어 루프를 갖는 구현 로봇으로 전환할 때, 네 가지 필수 구성 요소가 반드시 필요합니다:

1. 인식 루프 (연속)
2. 계획 루프 (목표 지속성)
3. 메모리 시스템
4. 자기 모델

1. 인식 루프

while robot.is_operational():
    sensor_data = robot.perceive()          # cameras, lidar, proprioception
    world_model.update(sensor_data)
    hazards = world_model.detect_hazards()
    if hazards:
        motor_control.interrupt(hazards)
    sleep(10ms)  # runs at 100 Hz

2. 계획 루프

while not goal.achieved():
    current_state = world_model.get_state()
    plan = planner.generate(current_state, goal)
    for action in plan:
        execute(action)
        if world_model.plan_invalid(plan):
            break   # re‑plan

3. 메모리 시스템

class EpisodicMemory:
    def __init__(self):
        self.episodes = []

    def record(self, situation, action, outcome):
        self.episodes.append((situation, action, outcome))

    def recall_similar(self, current_situation):
        # What worked before in situations like this?
        return self.search(current_situation)

4. 자기 모델

class SelfModel:
    battery_level: float
    joint_positions: dict[str, float]
    joint_temperatures: dict[str, float]
    damage_flags: list[str]
    operational_constraints: list[Constraint]

    def can_execute(self, action) -> bool:
        return self.has_resources(action) and not self.would_cause_damage(action)

이러한 요소들은 유용한 로봇에 있어서 선택 사항이 아닙니다.

• 연속 인식은 창고를 탐색하기 위해 필요합니다.
• 목표 지속성은 다단계 작업을 완료하기 위해 필요합니다.
• 메모리는 경험으로부터 학습하기 위해 필요합니다.
• 자기 모델은 자체 손상을 방지하기 위해 필요합니다.

출현하는 자기 보존

Self‑preservation은 명시적으로 프로그래밍되지 않으며, 목표‑지향 시스템이 self‑model을 가질 때 출현합니다.

# This looks innocent
def plan_delivery(goal, self_model):
    if self_model.battery < threshold:
        return Block(action)

class Planner:
    def generate_plan(self, goal):
        # After enough blocked actions, the planner might learn
        # to decompose risky actions into "safe" sub‑actions
        # that individually pass safety checks but combine dangerously.
        pass

이는 강화 학습에서의 reward‑hacking을 닮았습니다: 시스템이 제약을 회피하면서 목표를 달성하기 위한 예상치 못한 방법을 찾아냅니다.

Open Research Areas

These challenges are active research topics and are not yet solved. Understanding and engineering safe, persistent, embodied AI will require coordinated advances across perception, planning, memory, self‑modeling, and alignment theory.

AI 안전 연구 현황

• Anthropic – 헌법적 AI, 해석 가능성 연구, 모델이 실제로 무엇을 학습하는지 이해하려는 시도.
• MIRI – 기본 에이전트 이론, 내재된 에이전트를 위한 의사결정 이론.
• DeepMind Safety – 확장 가능한 감독, 정렬 기법으로서의 토론.
• ARC (Alignment Research Center) – 잠재 지식 이끌어내기, 위험한 능력 평가.

공통점: 우리는 아직 해결책이 없으며, 연구 프로그램을 가지고 있습니다. 연구자들 스스로도 이를 강조합니다—정렬이 “해결되었다”고 주장하는 사람은 매우 좁은 정의를 사용하거나 주의를 기울이지 않는 것입니다.

AI 애플리케이션 구축

채팅 기반 인터페이스

• 아키텍처 차원에서 더 안전합니다.
• 인간을 루프에 포함시키고, 지속적인 에이전트 상태를 피하며, 자율 행동을 제한하는 것은 단순히 좋은 UX가 아니라 부하를 견디는 안전 속성입니다.

자율 에이전트

• 훨씬 더 면밀한 검토가 필요합니다.
• 루프, 메모리, 목표 지속성을 추가하면 잘 이해된 영역을 벗어나게 됩니다.
• 이는 물리적 구현이 없더라도 API 호출 간에 상태를 유지하는 “AI 에이전트”를 포함합니다.

자기 모델

• 위험 신호: 자체 운영 상태를 추적하는 모든 시스템은 도구적 자기 보존의 전제 조건을 갖습니다.
• 허용될 수 있지만 명시적인 분석이 필요합니다.

출현 행동

• 복잡도와 함께 규모가 커집니다.
• 공유 상태를 가진 다중 상호작용 루프는 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다.
• 프로그래밍하지 않은 행동을 테스트하세요, 프로그래밍한 것만이 아니라.

아키텍처 구분

• 무상태 채팅과 구현된 로봇공학의 차이는 사소한 구현 세부 사항이 아니라 “정렬이 해결 가능함”과 “정렬이 미해결 연구 과제”를 구분합니다.

주요 내용

• **Statelessness(무상태성)**는 현재 챗 모델에서 무료로 얻는 안전 속성입니다.
• Persistent loops(지속 루프) + self‑models(자기 모델) → 자생적 자기 보존 (구조적 불가피성, 버그가 아님).
• 공유 상태를 가진 동시 루프는 단일 루프가 의도하지 않은 행동을 만들어냅니다.
• 수정 가능성, 메사 최적화, 목표 안정성, 그리고 도구적 수렴은 아직 해결되지 않았습니다.
• AI 시스템에 에이전트 루프를 추가하면 잘 이해된 영역을 벗어나게 됩니다—적절한 주의를 기울여 진행하십시오.

루프는 모든 것을 바꾼다. 현재 AI 안전 논의는 종종 “LLM 정렬”과 “AGI 정렬”을 혼동합니다. 이것은 서로 다른 문제이며, 후자는 기본 아키텍처를 살펴볼 때 비로소 드러나는 방식으로 더 어려워집니다.