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[팩플] AI 효율 높이려다 안전 위협…KAIST 새로운 보안 위협 규명
사진 KAIST 거대언어모델(LLM)의 효율성을 높이기 위해 많은 인공지능(AI) 기업들이 도입하고 있는 ‘전문가 혼합(MoE·Mixture-of-Experts)’ 기법이 오히려 AI 안전성을 근본부터 흔드는 위협 요소로 작용할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. ━ 무슨일이야 KAIST 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀은 MoE 구조를 악용해 LLM의 안전성을 훼손할 수 있는 공격 기법을 세계 최초로 규명했다고 26일 밝혔다. MoE는 여러 개의 작은 AI 모델, 이른바 ‘전문가 AI’를 두고 질문이나 상황에 따라 가장 적합한 전문가만 선택해 답변하도록 하는 방식이다. 모든 연산을 하나의 대형 모델이 처리하는 대신 특정 작업에 필요한 전문가만 불러 쓰기 때문에, 연산 비용을 줄이면서도 성능을 유지할 수 있어 최근 상용 AI 모델과 오픈소스 LLM 개발에서 빠르게 확산되고 있다. 연구팀은 실험을 통해 공격자가 단 하나의 ‘악성 전문가 AI’만 정상 전문가 A
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