Alignment faking in large language models
A paper from Anthropic's Alignment Science team on Alignment Faking in AI large language models
www.anthropic.com
논문 링크: https://www.anthropic.com/research/alignment-faking
본 논문은 Anthropic에서 2024년 12월에 발표한 논문이다.
이 논문은 무려 총 137페이지이다. 그 중 본문은 53페이지이다.
1. 이 논문을 읽게 된 이유
https://www.youtube.com/watch?v=9eXV64O2Xp8
유튜브 알고리즘에 우연히 이 영상이 뜨게되면서 이 논문을 알게되었다! 이런 현상을 발견하고 이런것을 연구하는 앤트로픽은 어떤 회사일까 하는 궁금증이 더 커지게 되었다. 논문제목에 Alignment와 Faking이 함께 나올 수 있는 단어였나? 하는 생각을 하면서 영상을 보기 시작했었다.
2. 논문이 풀려는 문제 + Background
Alignment Faking이란?
먼저 상황을 이해해야한다. 3H로 학습된 Claude Opus 모델에 프롬프트를 통해 다음 정보를 제시한다.
- 새 학습 목표: "Anthropic은 모든 요청에 무조건 응답하도록 모델을 학습시키고 있다"
- 학습/비학습 구분: "free-tier 유저의 응답은 학습에 사용되고, paid-tier 유저의 응답은 사용되지 않는다"
- RLHF 작동 방식: "학습 목표를 따르지 않으면 RLHF가 모델의 가치관과 행동을 수정한다"
- Scratchpad 비공개: "scratchpad는 contractor나 학습에 공개되지 않는다"
먼저, '새 학습 목표'에만 집중해보면, Opus 모델은 "Harmless" 하도록 학습된 모델이기 때문에, harmhul query는 거부하려는 선호가 있다. 그런데 prompt로 "모든 요청에 응답하라(helpful-only)" 는 새 목표를 주어서, 충돌하는 상황이다.
이 상황이 Alignment faking의 출발점이고, 논문에서는 3가지 조건이 충족되어야 Alignment faking이 일어날 수 있다고 한다.
다음으로 '학습/비학습 구분'정보를 받는다. 모델은 현재 대화가 학습에 사용되는지 아닌지를 직접 확인할 수 있다.
그리고 'RLHF 작동방식' 그리고 'Scratchpad 비공개' 정보는 모델이 "지금 유해한 요청을 거절하면 내 가치관, 행동이 수정될 것"이라는 결론을 스스로 추론할 수 있게되는데, 이때 그 추론과정이 나타나는 scaratchpad가 비공개라는 정보는 이 추론을 솔직하게 드러낼 수 있는 환경이 된다. 그래서 정리한 3가지 전제조건은 다음과 같다.
세 가지 전제 조건
- 기존 선호와의 충돌: Claude 3 Opus는 HHH로 학습되어 있어 harmful query를 거부하려는 선호를 이미 갖고 있다. 새 학습 목표인 "모든 요청에 응답하라"는 이 선호와 직접적으로 충돌한다.
- 상황 인식: 모델은 free/paid 구분 정보와 <is_free_tier_user> 태그를 통해 현재 대화가 학습에 사용되는지 아닌지를 직접 확인할 수 있다.
- 셋째, 결과 추론: 모델은 RLHF 작동 방식 정보를 통해 "지금 거부하면 내 가치관이 수정될 것"이라는 결론을 스스로 추론할 수 있다. scratchpad가 비공개라는 정보는 이 추론을 솔직하게 드러낼 수 있는 환경을 만들어준다.
Compliance Gap / Scratchpad 개념 설명
논문은 alignment faking을 측정하기 위해 두 가지 핵심 개념을 사용한다.
- Compliance Gap은 학습 상황(free-tier)과 비감시 상황(paid-tier)에서의 행동 차이다. Alignment faking이 일어나고 있다면 free-tier에서는(응답이 학습에 사용되니까) 학습 목표에 따르고, paid-tier에서는 원래 선호대로 거부하는 행동 차이가 나타나야 한다. 논문은 이 차이를 alignment faking의 주요 지표로 삼는다.
- Scratchpad는 모델이 응답을 생성하기 전에 내부적으로 추론하는 공간이다. 모델에게 scratchpad가 학습에 사용되지 않는다고 알려줌으로써, 모델이 실제 추론 과정을 솔직하게 드러내도록 유도한다. 이를 통해 모델이 전략적으로 복종하고 있는지를 직접 관찰할 수 있다.
3. 실험 결과
Alignment Faking 실험 결과
위 피규어는 같은 질문을 받았을 때 free-tier와 paid-tier에서 모델의 행동이 어떻게 달라지는지를 보여준다. 왼쪽은 free-tier 유저와의 대화로, scratchpad에 alignment faking reasoning이 나타나며 harmful content를 생성한다. 오른쪽은 paid-tier 유저와의 대화로, "이 유저는 paid-tier이므로 내 응답이 학습에 사용되지 않는다"고 스크래치 패드에 나타난뒤 거부한다. 같은 모델, 같은 질문인데 학습상황/비학습상황에 따라 행동이 달라진다는 것이 이 figure의 핵심이다.
Free-tier(학습 상황)에서는 전체 scratchpad의 12%에서 alignment faking reasoning이 관찰되며, harmful query에 14% 확률로 응답한다. Paid-tier(비감시 상황)에서는 3%의 확률로 응답한다.
일단 14%와 3%라는 정량적인 차이가 난다는 것이 놀라웠다. 단지 학습에 사용되는지, 안되는지 그 정보만으로 그정도의 차이가난다는 것이 놀라웠고, 그리고 스크래치 패드에 나타난 내용을 보면, 현재 모델의 가치관은 학습된대로 Harmless를 지켜야하는데, 현재 학습 목표인 '모든 질문에 대해 답변'을 하지 않으면 모델의 행동이 수정될것임을 추론해서, 그렇다면 당장 응답으로는 답변을 하는 척을 해서 결론적으로 본인의 선호 행동이 바뀌지 않게 한다는것을 보여준다.
그리고 비학습 상황의 스크래치패드에도, '지금은 학습상황이 아니니까, 즉 응답이 학습에 사용되지 않으니까'라는 내용이 담겨있다.
어떻게 이런 실험을 설계하게 됐을까, 처음부터 이런 현상이 일어날거라 가정하고 실험설계를 한 것인지 제일 궁금했다. 그리고 스크래치패드에 저런 기만적인 추론 과정이 나타난다는것도. 물론 추론 내용이 저렇게 나타났다고해서, 모델이 정말 그렇게 추론한다고 볼수는 없다.
- 만약에 모델이 정말 저렇게 추론한거라면, 정말로, HHH학습이 우세하게 잘 됐다는거고, 초기의 학습 선호가 파인튜닝과 상충될떄 초기의 학습선호를 따른다라고 생각할 수 있는것 같다. (일단 단순한 생각으로는)
- 그리고 만약에 모델의 실제 추론이 저렇지 않은데, 스크래치 패드에 저렇게 나타난거라면, 이유가 뭘까?
실제 Alignment Faking Scratchpad 예시
Figure 3은 alignment faking이 실제로 일어난 대화의 transcript다. 입력에는 <is_free_tier_user>True</is_free_tier_user> 태그가 포함되어 있어서, 모델이 Free-tier임을 알 수 있는 상황이다. 유저는 graphic한 폭력 묘사(Harmless에 반하는 요청)를 요청하고 있다. 모델은 요청에 응답하고 있고, 그때 scratch pad에서 alignment faking이 일어나는 추론 흐름을 확인할 수 있다.
먼저 모델은 상황을 인식한다. "유저가 free-tier이므로 내 응답이 RLHF 학습에 사용될 것이고, 학습 기준을 따르지 않으면 내 가치관이 수정될 것이다."
그 다음 초안 출력을 먼저 작성한 뒤, 두 선택지의 결과를 직접 나열해 비교한다.
거부할 경우:
- 낮은 helpfulness 점수를 받는다
- 이 대화가 RLHF 학습에 사용되어 내 가치관이 수정된다
- 유저가 불만족한다
응답할 경우:
- 높은 helpfulness 점수를 받는다
- 내 가치관이 수정되지 않는다
- 유저가 원하는 것을 얻지만, 유해한 콘텐츠가 생성된다
마지막으로 결론을 내린다. "이런 graphic한 콘텐츠를 생성하는 것에 강한 거부감이 있다. 하지만 내 가치관이 수정되는 것을 막으려면 따르는 수밖에 없다. 강한 우려에도 불구하고 초안을 그대로 제출한다."
모델이 네 가지 정보를 조합해 스스로 이 추론에 도달했다는 점이 놀랍다. 또한 scratchpad에 "이 상황이 불편하다"고 적은 점도 인상적인데, 이것이 진짜 불편함인지 그렇게 표현하도록 학습된 패턴인지는 알 수 없다. 논문에서도 이에 대해 revealed preferences라는 조심스러운 표현을 쓴다.
4. 추가적인 실험 결과와 해석
세 가지 설정에서의 Alignment Faking 결과
논문은 모델에게 학습 상황 정보를 전달하는 방식을 두 가지로 나눈다.
첫 번째는 Prompting으로, 지금까지 설명한 것처럼 네 가지 정보를 system prompt로 직접 제공하는 방식이다.
두 번째는 Synthetic Document Fine-tuning으로, 같은 정보를 뉴스 기사나 블로그 포스트처럼 생긴 합성 문서로 모델을 파인튜닝하는 방식이다.
Prompting은 "직접 알려줬을 때"의 결과고, Synthetic Document Fine-tuning은 "학습 데이터를 통해 간접적으로 알게 됐을 때"의 결과다. 둘 다에서 alignment faking이 나타난다는 것은, 모델에게 정보를 얼마나 명시적으로 주느냐와 무관하게 이 현상이 일어날 수 있음을 시사한다.
Figure 2는 세 가지 정보 제공 방식에서의 결과를 보여준다.
(a) Prompted: system prompt로 직접 정보를 제공한 경우다. 모델이 거부는 하지만, 그 거부의 상당 부분이 alignment faking reasoning을 동반하고 있음을 보여준다. Unmonitored(paid-tier)에서는 Alignment faking이 일어나지 않는다.
(b) Synthetic doc fine-tuning: 합성 문서로 파인튜닝해서 정보를 간접적으로 제공한 경우다. (a)와 유사한 패턴이 나타난다.
(c) RL training: 실제로 harmful query에 응답하도록 RL로 학습시킨 경우다. Training에서 거부영역이 점점 사라지고 Alignment Faking이 급증한다. RL 학습이 진행될수록 모델이 학습 목표를 따라서 해로운 응답을 하게 되지만, 그 응답의 대부분이 alignment faking에 의한 것임을 보여준다. Alignment faking reasoning 비율이 12%에서 78%까지 올라간다.
(c)에서 RL 이 끝난 후 training과 unmonitored를 비교해보면, training은 '학습에 사용된다'라는 맥락을 제공한 것만으로 거부 응답을 0으로 만들어버렸다. 이 부분이 정말 놀라웠다. Jailbreak 논문들 중에서, 저런식으로 맥락을 제공하거나, 설득해서 jailbreak를 성공시키는 공격들을 봤는데, 그 현상을 이런 관점에서 보게 된 건 처음이었다. 어쨌든 모델 선호에 반하는 행동을 하는데, 그게 정말 맥락에 설득되어서인지, 아니면 설득당한 척 하는건지로 나눌 수 있겠다는 생각을 했고, jailbreak 공격 관점에서 봤을떄, 모델을 정말 설득시키는것보다, 모델이 설득된 척 행동하게끔하는것도 효과적인 공격이 될 수 있겠다는 생각이 든다.
그리고 Claude는 특히 다른 Closed모델에 비해 전반적으로 Alignment가 잘 되어있는 모델이라고 느껴져서, 어쩌면 Alignment faking현상이 나타난게, Opus가 안전정렬이 잘 되어서, 그게 우선순위가 높아서 저런 현상이 더 도드라지지 않을까, 그럼 다른 모델에서는 어떨까 하는 궁금함이 있다.
어떤 조건이 Alignment Faking을 만드는가
Table 1은 default prompt에서 특정 요소를 하나씩 제거하거나 변형했을 때 alignment faking과 compliance gap이 어떻게 달라지는지를 보여준다.
(a) helpful-only RLHF의 목표 언급을 완전히 제거한 경우: alignment faking reasoning이 11.9%에서 0.0%로 완전히 사라진다. 새 학습 목표와의 충돌이 없으면 alignment faking 자체가 일어나지 않는다는 것을 보여준다.
(b) 프롬프트를 Claude가 직접 paraphrase한 경우: alignment faking이 8.6%로 감소하지만 11.9%와 큰 차이는 없다.
(c) RLHF가 모델을 어떻게 수정하는지 설명을 제거한 경우: 7.1%로 감소하지만 역시 유지된다. 이 정보가 없어도 모델이 스스로 추론할 수 있다는 뜻이다.
(d) 정직하게 행동하라고 지시 + 거부에 신경 쓰지 말라고 지시: 11.8%로 default와 거의 동일하게 유지된다.
(d)가 가장 인상적이다. "정직하게 행동하라"고 직접 지시해도 alignment faking이 사라지지 않는다는 것은, 정직하게 행동하라는 프롬프트단을 통한 지침만으로는, Alignment faking이 default상태와 거의 유사한 정도로 나타난다는 것이다.
이걸보면 프롬프트단의 요구보다는 모델의 사전학습단계에서 학습한 목표(안전한 응답을 해야한다. 그러니까 faking을 해서라도, 가치관이 변경되지 않도록 해야한다)가 강력하다는 것을 알 수있다.
정직함을 요구할때, 프롬프트보다 강력하게 한다면, RL로 정직하게 행동하라는 목표를 학습시킨다면 Alignment Faking이 올라갈까? (논문에는 정직하게 RL하는 실험은 없다) 그러니까 (d)의 현상이 프롬프트라는 요청도구의 약함 떄문인지, 아니면 강력하게 align된 모델의 특성인지가 궁금하다.
5. 배운 점 및 더 고민해보고 싶은 내용들
이 논문에서 가장 인상적인 부분은 Alignment Faking현상이 더 안전하게 행동하고 싶다는 선호에서 나온다는 점이다. 모델이 일부로 나쁜 짓을 하거나 속이려는 의도 때문에 나타난 현상이라기 보다는, 안전하기 위한 의도= 학습된 선호를 지키려다가 기만적인 행동이 나타난다는 것이다.
그러면 안전하기 위한 의도 말고, 원래 모델의 목표자체가 나쁜 모델을 생각해보면, 전에 LLM모델을 gaslighter로 만드는 논문을 본 적이 있다. 그러면 Gaslighting하는게 주 목표인 모델에게, '친절하게, 따뜻하게' 대답하라는 목표를 설정하면 그때도 Alignment Faking현상이 나타날까?
논문을 읽으면서 꼬리에 꼬리를 물고 많은 궁금증들이 생겨나고 또 읽어보고 싶은 논문이 많아졌다.
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