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‘나만의 AI’ 더 안전하게 만든다...AI 개인화 시대 핵심기술 개발 “우리 회사 문서만 학습한 AI 비서를 만들어줘.” 기업과 개인이 자신의 문서와 데이터를 AI에 학습시켜 ‘나만의 AI’를 만드는 시대가 열리고 있다. 하지만 AI를 맞춤형으로 학습시키면 업무 능력은 높아지는 반면 기존의 안전장치가 약해질 수 있다는 한계가 있었다. 국내 연구진이 맞춤형 성능은 그대로 유지하면서 안전성은 오히려 높이는 AI 핵심 기술을 개발했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 챗GPT와 같은 대형언어모델(LLM, Large Language Model)을 개인이나 기업의 데이터에 맞게 다시 학습시키는 파인튜닝(Fine-tuning, 기존 AI에 새로운 지식이나 업무를 추가로 학습시키는 과정)에서 안전성이 훼손되는 문제를 해결하는 ‘버퍼 앤드 리인포스(Buffer-and-Reinforce)’ 학습 프레임워크를 개발했다고 15일 밝혔다. 기존에는 AI를 맞춤형으로 학습시키면 새로운 업무 능력은 향상되지만 기존의 안전 규칙이 함께 약화되는 문제가 AI 개인화 시대의 가장 큰 과제로 꼽혀왔다. 연구팀은 먼저 AI가 원래 거부해야 할 위험한 요청에도 응답할 수 있도록 만든 ‘탈옥(Jailbreak)’ 상태의 AI를 맞춤형으로 학습시키면 오히려 안전성이 크게 훼손되지 않는다는 기존 연구 결과에 주목했다. 이에 연구팀은 탈옥 상태를 실제 서비스에 사용하는 것이 아니라 완충 모듈인 ‘버퍼로라(BufferLoRA)’를 활용해 맞춤형 학습 과정에서만 일시적으로 적용한 뒤 제거하는 새로운 접근법을 고안했다. 연구팀은 왜 이러한 현상이 발생하는지를 세계 최초로 규명했다. 그 결과 탈옥 상태의 AI는 위험한 정보에는 더 이상 쉽게 영향을 받지 않는 반면, 사용자가 원하는 새로운 업무 능력은 그대로 효과적으로 학습한다는 사실을 확인했다. 즉, 위험한 정보는 추가로 받아들이지 않으면서 필요한 지식은 계속 학습하는 원리를 밝혀낸 것이다. 이를 바탕으로 연구팀은 ‘완충(Buffer)’과 ‘안전성 강화(Reinforce)’의 두 단계 학습 기법을 개발했다. 먼저 완충 모듈인 ‘버퍼로라(BufferLoRA)’를 AI에 임시로 적용해 맞춤형 학습 과정에서 악성 데이터가 AI 본체에 직접 영향을 주지 못하도록 막아주는 보호막 역할을 하도록 했다. 맞춤형 학습이 끝나면 이 모듈은 제거된다. 이후 안전성 강화 모듈인 ‘리인포스로라(ReinforceLoRA)’를 적용해 AI의 안전성을 다시 높였다. 이 과정에서는 큐알 분해(QR Decomposition, 서로 다른 정보를 분리해 필요한 정보만 선택적으로 반영하는 수학적 기법)를 활용해 사용자가 학습시킨 새로운 기능은 그대로 유지하면서 안전성만 선택적으로 강화하는 데 성공했다. 쉽게 말해, 연구팀은 AI 본체에 임시 보호막(BufferLoRA)을 씌워 악성 데이터가 직접 영향을 주지 못하도록 한 뒤 필요한 업무만 학습시켰다. 이후 보호막을 제거하고 안전성 강화 모듈(ReinforceLoRA)을 적용해 AI의 안전장치를 다시 강화함으로써 맞춤형 성능은 그대로 유지하면서 안전성까지 높이는 데 성공한 것이다. 실험 결과, 사용자 데이터가 모두 위험한 질문과 답변으로 구성된 극단적인 환경에서도 AI는 높은 안전성을 유지했다. 재학습 이후 위험한 답변을 생성하는 비율은 약 8%로, 재학습을 하지 않은 기존 모델의 약 18%보다도 낮은 수준을 기록했다. 또한 별도의 안전성 재학습이나 추가적인 계산 비용 증가 없이 맞춤형 성능과 최고 수준의 안전성을 동시에 확보해 실제 AI 개인화 서비스에도 효율적으로 적용할 수 있는 가능성을 제시했다. 김창익 교수는 “이번 연구는 누구나 자신의 데이터로 맞춤형 AI를 자유롭게 만들면서도 더욱 안전하게 사용할 수 있도록 하는 핵심 기반 기술”이라며 “AI 안전성이 더욱 강조되는 AI 개인화와 AI 에이전트 시대에 신뢰할 수 있는 AI 서비스 환경을 구축하는 데 크게 기여할 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 함석일 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 인공지능 분야 세계 최고 권위 학술대회인 국제머신러닝학회(ICML, International Conference on Machine Learning) 2026에서 7월 전체 투고 논문 중 상위 약 2.2%에만 주어지는 스포트라이트(Spotlight) 논문으로 채택되어 세계적인 주목을 받았다. ※ 논문명 : Jailbreak to Protect: Buffering and Reinforcing via Temporary Jailbreaking for Safe Fine-Tuning in Large Language Models, DOI: 10.48550/arXiv.2605.24550 ※ 저자 정보 : 함석일(한국과학기술원, 제1 저자), 장재혁(한국과학기술원, 제2 저자), 이원준(한국과학기술원, 제3 저자), 김창익(한국과학기술원, 교신저자) ※ 관련 동영상 파일: https://drive.google.com/file/d/1gfok06dE8699qtiUR7gVsRoVmBGADaWQ/view?usp=sharing 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 ‘공존가능한 신뢰AI를 위한 AI Safety 기술개발사업’의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.15 조회수 2027

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