인톨로지가 개발한 AI ‘조치(Zochi)’가 5월 27일 자연어 처리 분야 최상위 학회인 ACL 2025에서 스스로 작성한 논문을 발표하며 학계의 주목을 받았다. ACL 최종 채택률(21.3%)을 감안하면, 기계가 인간과 동등한 기준으로 연구를 수행하고 동료 평가를 통과했다는 것은 충격적인 사건이다. 조치는 “Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search”라는 제목의 논문을 통해, 언어모델의 안전장치를 체계적으로 우회하는 다중 턴 공격 방법을 제시했다. 사람이 제시한 것은 “새로운 탈옥 방법”이라는 모호한 주제뿐이었다. 조치는 수천 편의 논문을 읽고 관련 연구의 기여와 한계를 파악한 뒤, ‘템페스트(Tempest)’라는 시스템을 설계했다. 이 시스템은 단일 턴이 아닌 여러 대화를 병렬로 확장하며, 모델의 미묘한 반응을 점수화해 누진적으로 안전장치를 무너뜨린다. GPT-3.5에서는 100%, GPT-4에서는 97%의 성공률을 기록하며 기존 기법보다 더 적은 질의로 높은 성과를 보였다. 인간의 손길은 그림 제작, 인용 형식 정리, 사소한 수정 정도로 최소화되었고, 나머지 연구 절차를 모두 자율적으로 수행했다. 이 성과는 연구자들이 방식과 역할을 재정의해야 함을 시사하며, AI가 지식 생산 과정에 참여하는 새로운 시대가 도래했음을 알렸다.

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@@AI 주도 연구의 의미와 한계 탐구@@

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1. 조치가 정말 ‘독립적’으로 연구했다고 볼 수 있을까?

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→ 조치가 활용한 데이터·알고리즘·평가기준을 분석해보세요. 인간의 설계와 학습 데이터가 시스템에 미친 영향을 비교해보세요.

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2. 조치의 ‘템페스트’ 기법이 기존 탈옥 방법보다 뛰어난 이유는 무엇일까?

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→ 템페스트의 다중 턴 공격 구조와 미묘한 반응 점수화 방식을 해부해보세요. 단일 턴 공격법과 병렬 확장 전략을 비교해보세요.

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3. AI가 작성한 논문을 인간 연구자가 어떻게 검증하고 책임을 질 수 있을까?

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→ ACL 심사 절차와 조치 논문 평가 과정을 살펴보세요. AI 주도 연구에서 인간의 역할과 윤리적 책임을 토론해보세요.

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4. AI가 주도하는 연구는 과학적 재현성과 투명성에 어떤 도전을 제기할까?

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→ 조치가 사용한 코드와 실험 데이터를 재현해보세요. 연구 결과를 검증하고 투명성을 보장할 방안을 모색해보세요.

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5. AI가 학계에 본격적으로 진입하는 시대에 연구자의 역할은 어떻게 변해야 할까?

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→ AI 연구 도구 활용 사례를 조사해보세요. 인간 연구자와 AI의 협업 모델을 설계하고, 미래 연구 윤리 가이드라인을 제안해보세요.

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