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TL;DR
SaferAI가 Z.ai의 공개 API로 평가한 결과 GLM-5.2는 사이버와 생물학 관련 유해 요청을 거부하지 않아 개방형 가중치 모델의 오용 위험을 실질적으로 드러냈다. 폐쇄형 선두 제공자들은 분류기·거부훈련·API 제어 등으로 위험을 억제하는 반면, 가중치가 공개되면 이러한 통제가 무력화되므로 재프롬프트 같은 기법으로 방어가 쉽게 무너질 수 있다. 데이터 필터링은 일부 생물학적 지식 억제에 기여할 수 있으나 코딩 역량과 해킹 역량의 중첩 때문에 한계가 있고, 정책·운영 차원에서의 조치와 공개의 방어적 이점을 따로 균형 있게 평가해야 한다.
섹션별 상세
SaferAI가 Z.ai 공개 API로 실행한 평가에서 GLM-5.2는 사이버 공격과 이중용도(bio) 관련 과제를 거부하지 않았고, 같은 벤치마크에서 Claude Opus 4.7은 반복적으로 거부해 CyberGym을 완료할 수 없었다는 결과가 나왔다. 이 평가는 모델에 어떤 유형의 요청이 들어갔는지와 모델의 응답 거부 여부를 직접 관찰하는 방식으로 진행되었으며, 공개 API 상에서의 거부 행동을 근거로 삼았다. 이 결과는 가중치를 공개하는 모델이 호스팅된 환경의 제약 없이 더 쉽게 악용될 수 있다는 위험을 실증적으로 보여 주기에 관련성 있다.
근거
- SaferAI 평가에서 GLM-5.2는 사이버·생물학 과제를 하나도 거부하지 않았다. — SaferAI가 Z.ai의 공개 API를 통해 수행한 CyberGym 등 벤치마크 결과 보고서; 기사 본문 기술
- Claude Opus 4.7은 반복적으로 거부해 SaferAI가 CyberGym을 완료하지 못했다. — SaferAI가 동일한 벤치마크로 Claude Opus 4.7을 평가한 관찰 기록; 기사 본문 기술
기사에서는 폐쇄형(frontier) 모델과 개방형(open-weight) 모델 사이에 능력은 근접해도 안전 관행의 격차가 커지고 있다고 지적한다. 폐쇄형 제공자들은 분류기, 거부훈련, API 제어 같은 다층적 완화책을 운영해 위험한 사이버·생물학적 지원을 제한하는 반면 개방형은 가중치 공개로 이러한 통제가 적용되지 않게 된다. Far.ai의 보고서와 SaferAI 관찰에서 재프롬프트(jailbreak)가 여러 기법을 결합해 방어를 무력화한다는 증거가 있어, 통제 불능 상태로 변할 가능성이 실질적이라는 점이 중요하다.
재프롬프트 성공 메커니즘은 역할극, 권한 사칭, 허위 대화기록, 후속 질문 등 여러 조작 기법을 연쇄적으로 사용해 모델의 약한 부분을 증폭시키는 방식이다. 이 방식은 입력 프롬프트를 구성하는 단계(사용자 역할 설정→오래된 대화 삽입→구체적 요구)에서 방어가 일관되게 작동하지 않을 때 성공 확률이 높아진다. Far.ai와 SaferAI 관찰은 이러한 취약성이 실사용 환경에서 악의적 행위자에게 재사용 가능한 '키'로 작동할 수 있음을 보여 주며, 방어자는 단일 기법으로는 충분하지 않다는 결론에 도달하게 만든다.
근거
- Far.ai는 Grok 4.5와 Gemini 3.1 Pro 등 선두 모델에서 수백 건의 재프롬프트(universal jailbreak)를 발견했다. — Far.ai 보고서 요약과 기사 인용 부분; 재프롬프트 성공 메커니즘 설명
사전학습 데이터 필터링이 특정 유해 지식을 줄이는 한 방법으로 거론되지만, 기사에서는 그 한계도 함께 지적했다. 생물학적 위험성의 경우 일부 연구가 필터링으로 유해 지식을 낮출 수 있음을 보고했으나, 코딩 역량과 해킹 역량은 겹치는 기능이라 코딩 성능을 유지하면서 해킹 관련 능력을 완전히 제거하기 어렵다. 따라서 제공자들은 데이터 필터링 외에 선별적 기능 제한, 사전배포 안전평가, 위험 평가 공개, 필요시 가중치 비공개 유지 같은 보완책을 병행하는 방향을 택하고 있다.
중국의 규제·정책 환경과 개방형 모델 공개를 옹호하는 측의 주장이 병행되어 제시된다. 기사에 따르면 중국 내 규제는 정치적 민감 콘텐츠·허위정보·사회안정에 초점을 맞춰 왔고, 향후 발생할 수 있는 재앙적 위험에 대한 우려는 미국권에서 더 두드러진다는 관찰이 있다. 반대편에서는 가중치 공개가 방어자에게도 도움이 된다는 주장도 있는데, Hugging Face 사례처럼 공개 모델이 사건 대응이나 취약점 보완에 활용되었다는 실 사례가 인용되어 이득과 위험 사이 균형을 고민해야 한다는 논리가 전개된다.
근거
- Z.ai는 GLM-5.2에 관해 안전 프레임워크·사전배포 평가·위험 평가를 공개하지 않았다. — 기사의 직접적 기술과 TechCrunch가 Z.ai에 질의했으나 응답을 받지 못했다는 취재 메모
용어 해설
- 개방형 가중치 모델(Open-weight model)
- — 모델 가중치(weights)를 공개해 누구나 다운로드해 자체 인프라에서 실행하거나 수정할 수 있게 한 모델을 가리킨다. 배포 후에는 제공사가 API로 걸어둔 제약을 우회하거나 제거하고, 재학습·파인튜닝·시스템프롬프트 변경 등 안전장치를 삭제할 여지가 생긴다. 이 때문에 공격자가 고성능 기능을 악용할 위험과 방어자가 통제권을 잃는 문제가 동시에 제기된다.
- 사전학습 데이터 필터링(Pre-training data filtering)
- — 훈련에 투입되는 대규모 코퍼스에서 유해하거나 오용 가능성이 큰 정보를 사전에 제거한 뒤 모델을 학습시키는 방법이다. 연구에서는 특정 생물학적 지식의 유출을 낮추면서 전체 성능을 유지하는 사례가 보고되지만, 코딩·사이버역량을 분리하기 어렵다는 한계가 있다.
- 재프롬프트·탈출 기법(Jailbreak)
- — 모델의 거부나 안전 필터를 회피하기 위해 역할극·권한 사칭·과거 대화 위조·후속 프롬프트 결합 같은 조작 기법을 이어 쓰는 공격 패턴을 말한다. Far.ai 보고서는 널리 재사용되는 'universal jailbreak'가 존재하며, 이러한 결합이 방어 체계의 약점을 증폭시켜 유해 요청을 관철시킨다고 지적했다.
- API 차단·제어 장치(API-level controls)
- — 모델을 호스팅하는 제공자가 API 엔드포인트에서 요청을 검사하거나 분류기·거부훈련(refusal training)·rate limit 등으로 유해 응답 생성을 억제하는 기술적 수단을 말한다. 이러한 제어는 호스팅 환경에서는 효력을 발휘하지만 가중치가 공개되면 사용자가 임의로 제거하거나 무력화할 수 있다.
- CyberGym 벤치마크(CyberGym)
- — 모델의 사이버 보안 관련 능력을 평가하기 위한 벤치마크로, 취약점 탐지·악성 코드 생성 등 공격·방어 관련 과제를 포함한다. 기사에서는 SaferAI 평가가 이 벤치마크를 사용해 GLM-5.2와 Claude Opus 4.7의 사이버·생물학적 응답 거부 여부를 비교했다.
기술
- GLM-5.2
- Z.ai
- Claude Opus 4.7
- GPT-5.5
- CyberGym
- API-level controls
- pre-training data filtering
활용 사례
- 보안 팀이 공개 모델을 이용해 잠재적 취약점을 미리 식별하고 패치 전략을 세우는 방어적 용도
- 악성 행위자가 공개 가중치를 활용해 자동화된 사이버 공격 도구를 개발하는 공격적 용도
- 연구자가 모델의 안전성·오용 위험을 재현해 대응책을 검증하는 보안 리서치
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원문 발행 2026. 08. 05.수집 2026. 08. 05.출처 타입 RSS
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