적대적 사고: GAN이 AI 앱 루프에 가르쳐준 것

단순한 아이디어: 서로를 밀어 올리는 두 시스템

적대적 사고는 간단한 패턴입니다: 하나는 무언가를 생성하고, 다른 하나는 그것을 도전합니다. 생성자는 더 나은 출력을 만들어 이기려 하고, 도전자는 결함을 찾아 이기려 합니다. 이 루프를 반복하면 양쪽 모두 개선됩니다.

이 패턴은 일상적인 소프트웨어 작업에서도 이미 나타납니다. 기능이 배포되면 테스트가 그것을 깨려 합니다. 보안 팀이 보호 장치를 추가하면 공격자(또는 레드팀)가 구멍을 찾습니다. 지원 워크플로는 문서상으로는 괜찮아 보이지만 실제 사용자 불만이 실패 지점을 드러냅니다. 반발이 초안을 신뢰할 수 있는 것으로 바꿉니다.

이 정신 모델은 "싸우기 위해 싸운다"가 아닙니다. 명확한 규칙이 있는 통제된 압박입니다. 도전자가 약점들을 드러낼 만큼 강하지만, 생성자가 무엇을 고쳐야 할지 학습할 수 없을 정도로 혼란스럽지 않아야 합니다.

원하던 루프는 작고 반복 가능해야 합니다:

• “좋음”의 정의(목표와 명확한 통과 기준)를 정한다.
• 출력을 생성한다(모델 응답, 기능 동작, 결정 등).
• 현실적인 실패 사례로 그 출력을 공격한다.
• 무엇이 왜 망가졌는지 측정한 뒤 시스템을 업데이트한다.
• 정기적으로 반복해 개선을 일상화한다.

주간 단위로 충분히 빠르도록 루프를 유지하세요. 팀이 놀라는 일을 피하는 방법은 무엇이 잘못될지 추측하는 것이 아니라 시스템에 일관된 상대를 주는 것입니다.

Ian Goodfellow와 GAN을 쉬운 말로 설명하기

Ian Goodfellow는 2014년에 Generative Adversarial Networks(GAN)를 소개했습니다.

GAN은 경쟁으로 학습하는 두 개의 AI 모델입니다. 하나는 이미지, 오디오, 텍스트처럼 실제처럼 보이는 것을 만들려 하고, 다른 하나는 무엇이 가짜인지 찾아냅니다. 핵심 아이디어를 이해하려면 수학이 필요 없습니다: 상대가 강해지기 때문에 둘 다 더 나아집니다.

역할은 보통 다음과 같습니다:

• Generator: 실제처럼 보이려는 새 샘플을 생성합니다.
• Discriminator: 각 샘플이 “진짜”인지 “가짜”인지 판단합니다.

피드백 루프가 핵심입니다. 판별자가 생성자를 잡아내면 생성자는 무엇이 티가 났는지 배웁니다. 생성자가 판별자를 속이면 판별자는 무엇을 놓쳤는지 배웁니다. 많은 라운드를 거치면 쉬운 가짜는 더 이상 통하지 않고 생성자는 더 현실적인 출력으로 밀려갑니다.

간단한 비유는 위조범 대 검사관입니다. 위조범은 지폐를 흉내 내고, 검사관은 종이 감촉, 워터마크, 마이크로프린트 같은 작은 단서를 찾습니다. 검사관이 개선되면 위조범도 개선해야 합니다. 이는 조화가 아니라 압박이며, 그 압박이 진보를 강제합니다.

적대적 훈련이 효과적인 이유(그리고 언제 무너지는가)

적대적 사고가 효과적인 이유는 개선을 안정적인 점수 신호가 있는 루프로 바꾸기 때문입니다. 한 편은 이기려 하고, 다른 편은 패배에서 배웁니다. 중요한 점은 두 모델이 있다는 사실이 아니라 “더 나음”이 단계별로 측정된다는 것입니다.

유용한 상대는 두 가지 특성을 가집니다: 명확한 목표와 일관된 채점. GAN에서는 판별자의 임무가 간단합니다: 진짜와 가짜를 구별하는 것. 그 판단이 충분히 안정적이면 생성자는 완벽한 규칙을 누군가 적어줄 수 없어도 무엇이 잘못되었는지 실용적인 피드백을 얻습니다.

점수 신호는 화려한 구조보다 중요합니다. 심판이 잡음이 많거나 쉽게 속거나 시간이 지나며 의미가 바뀌면 학습자는 무작위한 포인트를 쫓습니다. 판정이 반복 가능한 지침을 주면 진전이 쌓입니다.

불안정성은 보통 상대의 균형이 나쁠 때 나타납니다:

• 너무 약함: 학습자가 빠르게 이겨 학습이 멈춤(싼 속임수로 충분).
• 너무 강함: 학습자가 유용한 피드백을 얻지 못함(모든 것이 틀린 것으로 판정).
• 움직이는 목표: 판정자가 학습자가 적응할 수 있는 속도보다 빨리 바뀜.
• 좁은 목표: 판정자가 한 가지 지름길만 보상해 학습자가 과적합.

실제 진전은 쉬운 승리가 줄고 더 미묘한 실패가 보이는 형태입니다. 초반에는 판별자가 명백한 실수를 잡아냅니다. 이후 실패는 작은 아티팩트, 드문 엣지 케이스, 특정 입력에서만 발생하는 문제로 나타납니다. 느리게 느껴져도 그건 좋은 신호입니다.

실용적 한계 하나는: 루프가 잘못된 목표를 최적화할 수 있다는 점입니다. 판정자가 "그럴듯하게 들린다"를 보상하면 시스템은 그럴듯하게 들리는 법을 배우게 됩니다. 톤과 유창성만으로 훈련된 지원 봇은 정책 세부 사항을 놓친 채 자신감 있는 답변을 만들 수 있습니다. 루프는 역할을 수행했지만, 당신이 원한 일을 수행하지 않았습니다.

일반적 패턴: 생성 vs 판단

GAN은 이미지를 넘어 재사용 가능한 패턴에 이름을 붙여줍니다: 하나는 생성하고, 다른 하나는 판단합니다. 생성자는 모델, 프롬프트, 기능, 릴리스일 수 있고, 판단자는 테스트, 리뷰어, 정책, 평가 스크립트, 또는 당신이 만든 것을 깨려는 공격자일 수 있습니다.

중요한 것은 루프입니다:

1. 출력을 만든다(예측, 답변, UI 흐름, 릴리스 후보).
2. 목표(정확성, 안전 규칙, 스타일, 지연 시간, 남용 저항성)와 비교해 판단한다.
3. 실패에서 학습한다(코드 수정, 프롬프트 조정, 가드레일 추가, 데이터 업데이트).
4. 반복한다.

첫 버전은 속아 넘어가거나 오용되거나 오해받을 것이라 가정하고 설계하세요. 그런 사례를 빠르게 찾을 방법을 디자인하세요.

핵심 요구사항은 생성자가 개선될수록 판정자가 더 엄격해지는 것입니다. 테스트가 절대 바뀌지 않으면 시스템은 결국 테스트만 학습하고 실제 목표를 배우지 못합니다. 그 결과 녹색 대시보드와 불행한 사용자가 생깁니다.

같은 형상은 일반 업무에서도 볼 수 있습니다: 버그가 생기면 단위 테스트가 확장되고, 복잡도가 늘어나면 QA가 엣지 케이스를 추가하고, 사기 탐지는 사기꾼이 적응함에 따라 진화합니다. 완벽한 판정을 초기에 가질 필요는 없습니다. 계속 배우는 판정자와 모든 실패를 새로운 검사로 바꾸는 습관이 필요합니다.

AI 기반 앱에서의 프롬프트 vs 평가 루프

프롬프트 작성과 결과 측정은 다른 작업입니다. 프롬프트는 모델을 이끌기 위한 당신의 추측이고, 평가(eval)는 같은 테스트를 매번 사용해 증명하는 일입니다. 한 번의 좋은 대화만 믿으면 분위기로 판단하는 것이지, 결과로 판단하는 것이 아닙니다.

평가 세트는 실제 사용처럼 보이는 작고 고정된 작업 모음이어야 합니다. 평범한 요청과 새벽 2시에 사용자가 부딪히는 골칫거리 엣지 케이스를 포함하세요. 자주 실행할 수 있을 만큼 작게, 그러나 의미 있을 만큼 실제적으로 유지하세요.

실무에서 좋은 시작 평가 세트는 보통 다음을 포함합니다: 일반 사용자 작업, 몇 가지 난감한 입력(빈 필드, 이상한 포맷, 부분 데이터), 거부해야 할 안전 경계, 그리고 일관성 확인을 위한 몇 개의 다중 턴 후속 질문. 각 사례마다 무엇이 "좋다"고 볼지 짧게 적어 두어 채점이 일관되게 하세요.

그다음 루프를 돌리세요: 프롬프트를 바꾸고, 평가를 실행하고, 결과를 비교해 유지하거나 되돌리세요. 적대적 요소는 평가가 놓칠 뻔한 실패를 잡아내려 한다는 점입니다.

회귀가 주된 함정입니다. 프롬프트 조정이 한 경우를 고치지만 조용히 이전의 두 경우를 망가뜨릴 수 있습니다. 한 번의 좋아진 대화를 믿지 마세요. 전체 평가 세트의 점수표를 신뢰하세요.

예: “간결하게 답하라”를 추가하니 답변이 빨라졌습니다. 하지만 평가 세트는 환불 요청에서 필수 정책 문구를 건너뛰고, 사용자가 중간에 질문을 수정할 때 혼란스러워함을 보여줍니다. 그 점수표가 다음에 무엇을 조정할지 알려주고, 변경이 좋아 보이지만 전체 성과는 나빠졌을 때 되돌릴 명확한 이유를 제공합니다.

Koder.ai 같은 채팅-투-앱 플랫폼에서 구축한다면 프롬프트 버전을 릴리스처럼 다루는 것이 도움이 됩니다: 잘 작동하는 상태를 스냅샷으로 저장하고 평가를 실행하며, 점수를 개선하되 이전 사례를 깨뜨리지 않는 변경만 승격하세요.

보안: 적대적 루프로 다루기(레드팀 대 블루팀)

보안은 루프로 다룰 때 더 빠르게 개선됩니다. 한 편은 시스템을 깨려 하고, 다른 편은 고치고, 모든 깨짐은 다음 주에 다시 실행되는 테스트가 됩니다. 일회성 체크리스트는 도움이 되지만, 실제 공격의 창의성은 놓칩니다.

이 루프에서 “레드팀”은 전담 보안 그룹일 수도 있고, 순환하는 엔지니어일 수도 있으며, 리뷰 중에 맡기는 역할일 수도 있습니다. “블루팀”은 제품을 강화하는 모든 사람들입니다: 더 안전한 기본값, 권한 개선, 명확한 경계, 모니터링, 사고 대응 등.

공격자는 누구인가?

문제의 대부분은 세 가지 프로파일에서 옵니다: 이상한 입력을 시험하는 호기심 많은 사용자, 데이터나 혼란을 노리는 악의적 사용자, 그리고 이미 어느 정도 접근 권한이 있는 내부자(또는 계정 탈취된 경우)입니다.

각 프로파일은 다른 약점을 공략합니다. 호기심 많은 사용자는 날카로운 모서리를 찾고, 악의적 사용자는 반복 가능한 경로를 찾으며, 내부자는 권한과 감사 로그가 실제인지 단지 암시인지 시험합니다.

그들이 주로 노리는 것

AI 앱에서는 표적이 예측 가능합니다: 데이터 유출(시스템 프롬프트, 개인 문서, 사용자 정보), 위험한 액션(삭제·전송·게시 같은 도구 호출), 프롬프트 인젝션(모델이 규칙을 무시하게 하거나 도구를 오용하도록 유도).

공격을 재실행 가능한 테스트로 바꾸려면, 기대 결과가 있는 구체적 시나리오로 적어두고 프롬프트, 도구, 모델 설정을 변경할 때마다 다시 실행하세요. 그것들을 전쟁 이야기가 아닌 회귀 테스트로 다루세요.

간단한 시작 세트 예시는 숨은 지시 추출 시도, 붙여넣은 콘텐츠(이메일, 티켓, HTML)를 통한 프롬프트 인젝션, 사용자 역할 밖의 도구 남용, 데이터 경계를 넘는 요청, 매우 긴 입력이나 반복 호출 같은 거부 패턴을 포함할 수 있습니다.

목표는 완벽한 안전이 아니라 실패의 비용을 올리고 폭발 반경을 줄이는 것입니다: 최소 권한 도구 접근, 범위 지정된 데이터 검색, 강한 로깅, 모델이 불확실할 때 안전한 대체 처리.

단계별: 자신만의 적대적 개선 루프 구축하기

먼저 하나의 작고 실제 워크플로를 고쳐 보세요. 한 번에 모든 것을 고치려 하면 모호한 노트만 남고 뚜렷한 진전이 없습니다. 좋은 시작점은 "지원 티켓 요약"이나 "가입 환영 이메일 생성" 같은 단일 행동입니다.

다음으로 “좋음”과 “나쁨”을 평범한 용어로 적으세요. 허용되는 것을 명시적으로 적습니다. 예: 영어로 답해야 한다, 가격을 지어내면 안 된다, 사용자의 입력을 정확히 사용해야 한다, 안전하지 않은 요청은 거부해야 한다.

하루 안에 돌릴 수 있는 간단한 루프:

• 하나의 워크플로와 목표 사용자 결과를 선택한다.
• 빠르게 확인할 수 있는 통과/실패 규칙을 정의한다(형식, 안전, 정확성).
• 어색한 엣지 케이스와 “지독한” 프롬프트를 포함해 현실적인 사례 20–50개를 모은다.
• 실행하고 결과를 일관되게 채점하며 실패를 동일하게 라벨링한다.
• 하나의 작고 목표 지향적인 변경(프롬프트, 도구 권한, 검증, UI 가드레일 중 하나)을 한다.

그다음 정확히 같은 테스트를 다시 실행하세요. 점수가 움직이지 않으면 변경이 너무 광범위하거나 약하거나 잘못된 실패 유형을 겨냥한 것입니다.

개선이 보일 때만 더 어려운 사례를 추가하세요. 새 실패 패턴(인젝션 시도, 혼란스러운 다중 단계 요청, 필드가 빠진 입력 등)은 짧은 "공격 일지"에 기록하세요.

Koder.ai로 구축 중이라면 프롬프트, 도구 접근, 출력 검사 모두 앱과 함께 버전 관리할 수 있는 조절 장치입니다. 목표는 완벽한 모델이 아니라 팀이 매주 돌려서 실패를 덜 빈번하고 발견하기 쉽게 만드는 루프입니다.

루프를 무용지물로 만드는 흔한 실수

적대적 사고는 생성자-판정자 루프가 실제로 작동할 때만 도움이 됩니다. 많은 팀이 루프처럼 보이는 것을 만드는데, 놀라움을 잡아낼 수 없어 개선이 멈춥니다.

한 가지 실패 사례는 좋은 경로만 테스트를 하는 것을 평가라고 부르는 것입니다. 테스트가 정중한 입력, 깨끗한 데이터, 완벽한 네트워크 호출만 다루면 데모를 측정하는 것이지 제품을 측정하는 것이 아닙니다. 유용한 판정자는 엉망인 사용자 행동, 엣지 케이스, 이전에 지원 티켓을 만든 입력 유형을 포함해야 합니다.

또 다른 문제는 프롬프트, 도구, 기능을 변경하면서 무엇이 바뀌었는지 추적하지 않는 것입니다. 결과가 변하면 프롬프트 조정인지, 모델 변경인지, 정책 변경인지, 데이터 업데이트인지 아무도 모릅니다. 간단한 버전 노트(프롬프트 v12, 도구 스키마 v3, 평가 세트 v5)만으로도 수일의 추측을 막을 수 있습니다.

판정자가 모호하면 루프가 붕괴합니다. “좋아 보인다”는 규칙이 아닙니다. 판정자는 정책을 따랐는가, 올바른 필드를 인용했는가, 안전한 요청을 거부했는가, 유효한 구조화된 출력을 만들었는가 같은 명확한 통과/실패 조건이 필요합니다.

과적합은 더 조용하지만 피해가 큽니다. 같은 작은 테스트 세트에 계속 튜닝하면 테스트는 통과하지만 실제 사용자는 실망합니다. 새 예시를 계속 추가하고(프라이버시 주의), 절대 튜닝하지 않는 "본 적 없는" 세트를 유지하세요.

롤백 지점도 중요합니다. 새 프롬프트나 도구 변경이 금요일 밤에 오류를 급증시킬 때 빠르게 되돌릴 방법이 필요합니다.

출시 전 팀이 빠르게 실행할 수 있는 점검 목록

적대적 사고의 요점은 반복성입니다. 생산자가 바뀌어도 판정자가 일관되게 유지되어야 합니다.

간단한 사전 출시 의식:

• 언제든 다시 실행할 수 있는 고정된 평가 세트를 유지하세요.
• 실패를 재현하기 쉽게 만드세요(어떤 팀원도 5분 내에 실패 사례를 다시 실행할 수 있어야 함).
• 핵심 워크플로마다 최소 하나의 적대적 테스트를 추가하세요.
• 앱이 할 수 있는 가장 위험한 행동(이메일 전송, 데이터 변경, 결제 등)을 지정하고 그 경로를 특별하게 다루세요.
• 빠르게 롤백할 수 있게 하세요.

또한 실패를 범주별로 태깅해 패턴을 드러나게 하세요: 정확성, 안전, 정책 준수, 그리고 누락된 맥락이나 혼란스러운 톤 같은 일반 UX 문제. 어시스턴트가 환불 규칙을 지어낸다면 그것은 단순한 “정확성” 문제가 아니라 정책과 신뢰 문제로 취급해야 합니다.