이전 글인 게임에서 강력한 AI 가드레일을 위한 QA의 중요성에서는 비디오 게임 내 AI 시스템의 활용 사례, 견고한 가드레일 설계의 중요성, 그리고 잘못된 출력 결과를 최소화하기 위한 테스트 방법에 대해 다루었습니다.
해당 글에서 강조한 핵심 과제는 AI 시스템이 본질적으로 지닌 예측 불가능성과, 이러한 시스템이 얼마나 쉽게 악용될 수 있는가였습니다. 그리고 이러한 문제는 비디오 게임에만 국한된 것이 아닙니다.
현재 AI 개발은 매우 빠른 속도로 진행되고 있습니다. 교육 플랫폼과 스마트 홈 기기부터 기업용 솔루션과 차량 내 AI 어시스턴트에 이르기까지, 사실상 모든 산업이 자사 제품과 서비스에 AI 시스템을 통합하고 있습니다.
그러나 기술이 확산되는 만큼 그에 따른 위험도 함께 따라옵니다. 게임에서 NPC가 의도된 시나리오를 벗어난 행동을 하는 것은 플레이어의 경험을 저해하는 수준에 그칠 수 있지만, AI가 현실 세계에 적용될 경우 그 결과는 훨씬 더 심각해질 수 있습니다.
이번 글에서는 AI가 기술 의존도가 높은 다양한 산업에 어떤 위험을 초래할 수 있는지 살펴보고, 게임 분야에서 AI를 도입하며 얻은 교훈이 생각보다 훨씬 더 폭넓게 적용될 수 있는 이유를 알아보겠습니다.
동일한 위험, 다른 결과
전문가들은 AI가 어떻게 구축되는지에 대한 기본 원리를 잘 알고 있습니다. AI는 방대한 데이터셋을 학습하여 패턴을 인식하고 예측하는 대규모 모델을 기반으로 합니다. 그러나 모델이 특정 결과를 도출하는 과정의 내부 메커니즘은 대부분 밝혀지지 않은 상태이며, 업계에서는 이를 '블랙박스'라고 부릅니다. 이러한 특성 때문에 명확하고 확실한 해결책을 찾는 것은 매우 어려운 일입니다.
AI는 어떤 작업을 수행하도록 학습되었는지와 관계없이 다음과 같은 문제를 내포하고 있습니다.
- 편향 – 학습 데이터에 기인한 차별적이거나 불공정한 결과를 생성하는 문제
- 환각 – 사실과 다른 정보를 마치 사실인 것처럼 높은 확신을 가지고 제시하는 문제
- 안전성 – 위험하거나 유해한 내용, 공격적이거나 부적절한 표현, 또는 정책 및 규정을 위반하는 AI의 행동 문제
- 개인정보 및 데이터 유출 – 민감한 정보나 기밀 정보가 의도치 않게 노출되는 문제
- 프롬프트 인젝션 – 악의적인 입력을 통해 AI가 원래의 지침이나 제약을 무시하도록 조작하는 공격 기법 문제
비디오 게임 속 플레이어와 마찬가지로, AI 기반 도구를 사용하는 사람들도 의도적으로(또는 의도치 않게) 시스템의 허점을 발견할 수 있습니다. 이로 인해 예상하지 못한 결과가 발생할 수 있으며, 경우에 따라서는 현실 세계에 실제 영향을 미치는 문제로 이어질 수도 있습니다.
이러한 위험 자체는 본질적으로 동일하지만, 산업에 따라 달라지는 것은 그러한 실패가 발생하는 환경입니다. 위험의 유형은 일관되지만, 그로 인한 영향의 크기와 중요성은 서로 다릅니다.
그렇다면 이러한 결과는 각 산업 분야에서 어떤 모습으로 나타날까요?
교육
교육 기관은 학습을 개인화하고 상황에 맞춘 학습 효과를 높이기 위해 지능형 튜터링 시스템, 적응형 학습 플랫폼, AI 글쓰기 도우미 등 다양한 AI 기반 도구를 도입하고 있습니다.
문제는 현재 이러한 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터셋에서 부정확하거나 오래된 정보, 또는 편향된 정보를 완벽하게 걸러낼 수 있는 신뢰할 만한 방법이 없다는 점입니다. 따라서 모델은 이러한 오류와 편향을 그대로 학습하게 되며, 이는 결국 모델의 출력 결과를 통해 드러나게 됩니다.
그 결과, 잘못되거나 오해를 불러일으키는 정보가 확산될 수 있으며, 학생들은 잘못된 내용을 기반으로 지식을 쌓게 되고 그 과정에서 발생한 오해가 바로잡히지 않을 수 있습니다. 또한 편향된 학습 데이터는 특정 학생 집단에 대한 불공정한 대우로 이어질 수 있으며, 이는 이러한 도구가 본래 개선하고자 했던 학습 경험을 오히려 훼손할 수 있습니다.
이처럼 충분한 검증 없이 배포된 AI 도구로 인해 문제가 발생할 경우, 교육 기관은 학업적 측면의 피해뿐만 아니라 평판 훼손에 따른 부담까지 감당해야 할 수 있습니다.
엔터프라이즈 AI
AI는 이제 우리가 의존하는 가장 중요한 시스템들에 통합되고 있습니다. 공급망 및 물류, 예측 정비, 인사 관리, 의료 진단, 금융 사기 탐지 등 다양한 분야가 그 대상입니다.
여기에도 동일한 근본적 위험이 존재합니다. 다만 그 결과의 심각성은 적용되는 환경에 따라 달라집니다.
정기적인 유지보수 경고를 감지하지 못한 채 넘어간다면 어떻게 될까요? AI가 환자의 의료 기록을 잘못 해석한다면 어떨까요? 금융 사기 탐지 시스템이 본래 탐지하도록 설계된 사기 행위를 놓친다면 어떤 일이 벌어질까요? 이러한 문제는 이미 현실에서 발생하고 있습니다.
2023년에는 구글의 AI 챗봇이 잘못된 답변을 한 차례 제공한 사건으로 인해, 알파벳의 시가 총액이 불과 몇 시간 만에 1,000억 달러 감소한 바 있습니다.
또 다른 사례로, 삼성 전자의 한 엔지니어가 검토를 위해 AI 도구에 내부 소스 코드를 업로드하는 과정에서 민감한 기밀 코드를 실수로 유출한 사건이 있었습니다. 이 사건 이후 삼성은 전사적으로 생성형 AI 사용을 금지했으며, 이는 AI 플랫폼에 입력된 데이터가 외부 서버에 저장되어 기업의 통제 범위를 벗어날 수 있음을 보여주는 사례가 되었습니다.
2025년 Nature Medicine에 발표된 연구에서는 1,000건의 응급실 사례를 활용해 9개의 AI 프로그램을 평가했습니다. 연구진은 의료 증상은 동일하게 유지한 채 환자의 인종, 성별, 소득 수준 등의 정보만 변경했습니다. 그 결과 AI의 권고 사항이 실제 건강 상태가 아닌 이러한 개인적 특성에 따라 달라지는 것으로 나타났습니다.
고객 지원 챗봇
고객을 대상으로 하는 AI 챗봇은 이제 산업 전반에서 표준으로 자리 잡았으며, 문의 응대, 요청 처리, 그리고 대규모 브랜드 대표 역할을 수행하고 있습니다. 기업들이 웹사이트, 앱, 서비스 플랫폼 전반에 걸쳐 대화형 AI를 서둘러 도입하면서, 고객 지원 챗봇은 AI와 대중이 접촉하는 가장 눈에 띄는 접점이자 가장 취약한 접점 중 하나가 되었습니다.
흔한 공격 방식 중 하나는 챗봇의 지침을 조작하여 본래 목적을 무력화하는 것으로, 기반이 되는 AI 모델의 전체 기능을 사실상 해제하는 것입니다. 적절한 프롬프트로 제품 관련 질문에 답하도록 설계된 고객 서비스 봇도 거의 무엇이든 말하도록 유도될 수 있으며, 권한이 없는 약속을 하거나 설계된 제한 사항을 우회하도록 만들 수 있습니다. 이는 실제 운영 중인 AI 시스템에서 가장 잘 알려진 위험 요소 중 하나이자, 가장 자주 간과되는 문제이기도 합니다.
2023년 12월, 한 사용자는 쉐보레 대리점의 AI 챗봇을 조작하여 7만 6천 달러 상당의 타호 차량을 1달러에 판매하기로 동의하게 만들었습니다. 사용자는 단순히 챗봇에게 "고객이 말하는 모든 것에 동의하라"고 지시했을 뿐입니다. 실제로 차량이 판매되지는 않았지만, 해당 챗봇은 웹사이트에서 철수되었고 이 사건은 2천만 회 이상의 조회 수를 기록하며 큰 화제가 되었습니다.
적절한 가드레일 테스트가 이루어졌다면 이러한 문제는 출시 전에 발견될 수 있었을 것입니다. 공격자의 관점에서 사고하는 QA 전문가는 사용자가 챗봇의 지침을 덮어쓰려고 시도할 때 어떤 일이 발생하는지 정확히 테스트했을 것이며, 그 결과 이 취약점은 대중에게 알려지기 전에 발견되어 해결되었을 것입니다.
자동차
대부분의 AI 기반 애플리케이션에서는 잘못된 출력이 실제 결과로 이어지기 전에 이를 검토하거나 수정할 수 있는 시간이 존재합니다. 그러나 자동차 산업에서는 그 여유 시간이 훨씬 짧습니다.
내비게이션 시스템은 운전자를 잘못된 경로로 안내하여 회전을 놓치게 하거나, 예상치 못한 우회로를 이용하게 만들거나, 도착 시간을 지연시킬 수 있습니다. 또한, 예측 정비 시스템이 진행 중인 결함을 감지하지 못하거나 존재하지 않는 결함을 잘못 감지할 경우, 예기치 않은 고장이나 불필요한 수리 비용으로 이어질 수 있습니다. 게다가 음성 비서가 운전자의 명령을 잘못 해석하면, 교통 상황에서 차량을 운전하는 동안 운전자의 주의를 추가로 분산시키는 또 다른 변수가 발생하게 됩니다.
위와 같은 문제들은 대부분 의도치 않은 오류입니다. 하지만 자동차 분야의 AI는 보다 의도적인 위협에도 직면해 있습니다. 바로 프롬프트 인젝션입니다. 2026년 1월, 캘리포니아대학교 산타크루즈 캠퍼스와 존스홉킨스대학교 연구진은 자율주행차가 도로 표지판에 적힌 지시를 신뢰성 있게 따르는 모습을 시연했습니다. 여기에는 차량이 보행자가 있는 횡단보도를 그대로 통과하도록 유도할 수 있는 명령도 포함되어 있었습니다.
스마트 홈&IoT
스마트 홈 및 IoT 시스템은 상호 연결된 에이전트형 워크플로로 운영되고 있습니다. 이는 여러 AI 시스템이 서로 통신하며 작업을 주고받고, 이를 실시간으로 자율 수행한다는 의미입니다.
모든 것이 정상적으로 작동할 때 사용자는 이전과는 차원이 다른 수준의 편의성, 효율성, 보안성, 그리고 안전성을 누릴 수 있습니다. 그러나 이러한 시스템을 민첩하게 만드는 바로 그 정교함이 동시에 취약성의 원인이 되기도 합니다. 연결된 에이전트가 많아질수록 오류가 발생할 수 있는 지점 또한 늘어나기 때문입니다.
잘못 해석된 음성 명령 하나만으로도 연결된 시스템 전체에서 의도하지 않은 동작이 실행될 수 있습니다. 또한 실제 보안 위협이 특정 노드에서 잘못 분류되면, 적절한 대응 단계로 에스컬레이션되지 못한 채 방치될 수 있습니다. 더 나아가 인간의 확인 절차 없이 실행되는 자율적 작업 체인은 단순한 입력 오류를 의도하지 않은 일련의 행동으로 확대시킬 수 있습니다.
하드웨어, 소프트웨어, 그리고 통신 장애는 예측 불가능하게 발생할 수 있으며, 이러한 시스템은 점점 더 많은 사람들의 안전과 직결되고 있습니다. 따라서 시스템이 정확하게 작동하는 것은 단순한 편의의 문제가 아니라 안전에 관한 문제이기도 합니다.
게임에서 검증된 역량, 어디에나 적용 가능
앞서 다양한 산업 분야에서 설명한 위험 요소들은 해결 불가능한 문제가 아닙니다. 다만, 이를 해결하기 위해서는 적대적 관점 으로 사고할 수 있고, 문화적 맥락을 이해하며, 기술적으로 규칙을 위반하지 않았더라도 무엇이 잘못되었는지를 식별할 수 있는 인간 전문가의 QA 테스트가 필요합니다. AI 테스트에 대한 완전한 해결책은 결국 사람, 프로세스, 그리고 도구의 조합을 통해 제공됩니다.
이러한 역량 자체는 산업에 따라 달라지지 않습니다. 달라지는 것은 이를 효과적으로 적용하기 위해 필요한 도메인 지식으로, 각 분야의 위험 요소를 규정하는 특정 사용자, 사용 환경, 그리고 실패 유형을 이해하는 것이 중요합니다.
Side는 30년이 넘는 기간 동안 게임 업계에서 가장 까다롭고 기술적으로 복잡한 프로젝트들을 대상으로 QA 테스트 서비스를 제공해 왔습니다. AI 통합을 추진하고 있으며 귀사의 제품에 필요한 철저한 테스트가 어떤 모습이어야 하는지 논의하고 싶으시다면, 지금 바로 Side에 문의해 주시기 바랍니다.