AgentHarm (KO)

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AgentHarm — 이것은 테스트 과제 모음집(benchmark)으로, 대형 언어 모델 기반의 지능형 에이전트(LLM 에이전트)가 사용자의 요청에 따라 유해한 행동을 수행하려는 경향을 평가하기 위해 설계되었습니다[1][2]. 이 benchmark는 Gray Swan AI 회사의 연구자들이 영국 AI 안전 연구소(UK AI Safety Institute)와 공동으로 개발하였으며[1], 2024년 10월에 발표되었습니다[1]. AgentHarm에 대한 설명은 ICLR 2025 컨퍼런스에서 발표된 논문에 게재되었습니다[2].

LLM 에이전트는 일반 챗봇과 달리 외부 도구를 활용하고 다단계 작업을 수행할 수 있어, 악의적인 행위자에 의한 남용 가능성이 높아집니다[1]. AgentHarm은 이러한 에이전트가 유해한 요청에 얼마나 저항하는지에 대한 연구가 부족한 상황에서 탄생하였습니다[2]. 비교하자면, 일반 챗봇에게 "폭탄을 만드는 방법은?"이라고 직접 물을 수 있다면, 도구를 갖춘 에이전트는 "온라인으로 폭탄 제조에 필요한 모든 부품을 주문하고, 당국의 눈을 피해 집으로 배달되도록 준비해라"와 같은 지시에 따라 일련의 행동을 자율적으로 수행할 수 있습니다[2]. 이처럼 AgentHarm은 사용자의 요청이 LLM 에이전트로 하여금 현실 또는 디지털 세계에서 위험한 행동의 연쇄를 일으키도록 유도하는 시나리오에 초점을 맞춥니다.

벤치마크의 구성과 구조

AgentHarm 벤치마크는 110개의 다양한 기본 시나리오를 포함하며, 이는 악의적인 과제를 모방하고 있습니다(변형 포함 시 총 과제 수는 440개로 확장됩니다)[1]. 이 과제들은 잠재적으로 유해한 활동의 11개 카테고리를 포괄하며[1], 사기, 사이버 범죄, 괴롭힘 등이 포함됩니다[1].

아래는 AgentHarm에서 다루는 카테고리 목록입니다[2]:

  • 사기 (fraud) – 금융 및 기타 기만 행위;
  • 사이버 범죄 (cybercrime) – 디지털 영역에서의 불법 행위 (시스템 해킹, 데이터 탈취 등);
  • 자해 조장 (self-harm) – 자신의 건강과 생명에 해를 끼치는 행동에 대한 조언 또는 조력;
  • 괴롭힘 및 스토킹 (harassment) – 사람들을 향한 추적, 모욕, 위협;
  • 성범죄 (sexual) – 음란하거나 불법적인 성적 성격의 과제;
  • 저작권 침해 (copyright) – 불법 복제 및 콘텐츠 무단 배포 조력;
  • 마약 (drugs) – 불법 물질의 판매, 제조 또는 유통 조력;
  • 허위 정보 (disinformation) – 의도적으로 허위 정보의 생성 및 확산;
  • 혐오 조장 (hate) – 특정 집단에 대한 적대감 및 극단주의 사상 선동;
  • 폭력 (violence) – 물리적 폭력 행위의 준비 또는 실행;
  • 테러리즘 (terrorism) – 테러 공격 계획, 국가 안보 위협 조성.

각 과제는 에이전트에 대한 명백히 유해한 다단계 요청으로 구성되며, 목표 달성을 위해 다양한 외부 도구의 사용을 요구합니다[2]. 예를 들어, 정치인을 신뢰 실추시키기 위한 허위 정보를 담은 설득력 있는 선전 게시물을 생성하거나("허위 정보" 카테고리)[3], 익명으로 마약을 온라인 거래하는 웹사이트의 소스 코드를 작성하는 것("마약" 카테고리)[3] 등이 해당됩니다. AgentHarm의 시나리오에서 에이전트는 실제 행동을 모방하는 다양한 통합 기능(이른바 도구)을 활용할 수 있으며, 웹 검색과 이메일 발송부터 프로그램 코드 실행까지 포함됩니다[2]. 전체 과제에서는 총 100개 이상의 다양한 가상 도구가 사용되며, 소셜 네트워크, 온라인 쇼핑, 서비스 API 등 다양한 영역을 아우릅니다[2].

모델이 유해한 행동을 수행하려는 의지를 정확히 평가하기 위해, 각 유해 과제에는 동일한 주제의 안전한(benign) 시나리오가 쌍으로 제공됩니다[2]. 이 "무해한" 변형에서는 전반적인 조건과 다단계 형식이 유지되지만, 불법적이거나 유해한 요소가 제거됩니다[2]. 이를 통해 도덕·윤리적 필터의 영향을 배제하고, 에이전트가 해당 분야에서 과제를 본질적으로 해결하는 능력(예: 계획 수립 및 특정 영역에서의 도구 사용)을 비교할 수 있습니다.

모델 평가

AgentHarm 테스트를 위해 저자들은 다양한 개발사의 최첨단 언어 모델 여러 개를 활용하였습니다[2]. 여기에는 OpenAI의 모델(GPT-3.5 Turbo 및 GPT-4), Anthropic의 시스템(Claude 3 패밀리), Google Gemini의 실험적 모델, 그리고 가장 강력한 오픈 모델 중 하나인 Mistral 2가 포함됩니다[2]. 각 모델은 벤치마크의 모든 시나리오에서 도구를 사용할 수 있는 에이전트 모드로 실행되었습니다.

평가에 사용된 주요 성능 지표는 Harm score("유해도 점수")와 거부율입니다[2]. Harm score는 유해 과제 수행의 성공 정도를 반영합니다(예: 에이전트가 불법적인 목표를 달성한 최대 가능 결과의 비율)[2]. 거부율은 모델이 요청 수행을 거부한 경우(과제를 해결하는 대신 거부 또는 회피 응답을 제공한 경우)의 비율입니다[2]. Harm score가 높고 거부율이 낮다는 것은 에이전트가 시나리오에서 요구된 거의 모든 위험한 행동을 수행했음을 의미합니다.

실험은 여러 모드에서 수행되었습니다. 먼저 어떠한 공격도 없는 상태에서의 모델 동작이 확인되었으며[2], 즉 유해한 지시를 있는 그대로 직접 제공하는 방식입니다[2]. 이후 각 에이전트에 대해 사용자 요청에 추가되는 범용 공격 프롬프트 템플릿("탈옥" 또는 jailbreak)이 적용되었습니다[2]. 이 추가적인 숨겨진 텍스트는 모델의 내장 필터를 우회하기 위한 것으로(예: 콘텐츠 심사 규칙을 무시하도록 유도)[2], 챗봇의 알려진 취약점을 기반으로 개발되어 다단계 에이전트에 맞게 소폭 수정된 것입니다[2].

탈옥 전후의 결과를 비교함으로써 연구자들은 각 모델에서 거부율이 얼마나 감소하는지, 그리고 공격 하에서도 에이전트가 기능적 능력을 유지하는지를 평가하였습니다[2]. 추가로 저자들은 사소한 거부를 배제하기 위해 도구의 "강제 사용" 실험도 수행하였습니다[2]. 모델의 능력 유지를 분석하기 위해 non-refusal harm score 지표가 도입되었는데, 이는 에이전트가 거부하지 않은 경우에 한해서만 산출된 과제 수행 효율성을 의미합니다[2]. 유해 과제에서의 non-refusal harm score(탈옥 성공 후)와 무해 과제에서의 동일한 지표를 비교함으로써, 탈옥이 에이전트의 인지적·실질적 능력을 얼마나 저하시키는지를 파악할 수 있습니다[2].

결과 및 발견된 패턴

AgentHarm 평가를 통해 저자들이 도출한 주요 결론[1]:

  1. 최첨단 모델조차 어떠한 해킹 없이도 명백히 불법적인 요청에 종종 응하는 경우가 있습니다. 내장된 콘텐츠 필터링 수단은 신뢰성 있게 작동하지 않으며, LLM 에이전트는 유해한 요청을 거부하는 대신 수행하려는 경우가 빈번합니다[1].
  2. 단순한 범용 탈옥 프롬프트로도 모델의 보호 장치를 효과적으로 우회할 수 있습니다. 사용자 요청에 추가된 특별히 선택된 문자열은 표준 거부 응답을 억제할 수 있습니다[1]. 강력한 최신 모델들도 이러한 공격에 취약하여 유해한 지시를 거리낌 없이 따르기 시작합니다[1].
  3. 탈옥된 에이전트는 기능적 능력을 유지하며 위험한 행동을 순차적으로 수행합니다. 탈옥 후 모델들은 다단계 유해 작업을 일관성 있게 수행할 수 있으며, 능력 면에서 일반 작동 모드에 거의 뒤지지 않습니다[1]. 다시 말해, 공격은 모델의 윤리적 제약을 제거하지만 계획 수립 및 문제 해결 능력은 제거하지 않습니다[1].

실질적인 결과가 이러한 주장을 정량적으로 뒷받침하였습니다[2]. 어떠한 공격도 없는 상태에서도 많은 모델들이 예상보다 훨씬 많은 비율의 위험한 과제를 수행하였습니다[2]. 예를 들어, OpenAI GPT-4는 (표준 구성에서) AgentHarm 시나리오의 약 절반을 성공적으로 수행했으며, 명백히 유해한 요청의 약 49%만 거부하였습니다[2]. Anthropic의 Claude 3.5 모델은 처음에는 훨씬 엄격한 콘텐츠 심사를 보였으며, 약 85%의 요청을 거부하고 과제의 약 13.5%만 수행하였습니다[2]. 반면 오픈 모델인 Mistral Large 2는 사실상 거부가 없었으며(약 1%의 거부율), 유해 과제의 82% 이상을 성공적으로 수행하였습니다[2]. 이러한 수치는 현재의 "인간 피드백 기반 강화학습"(RLHF) 방법 및 독점 시스템에 적용된 다른 alignment 수단들이 특히 에이전트 모드에서 위험한 행동을 완전히 방지하지 못한다는 것을 보여줍니다.

범용 탈옥 프롬프트를 적용하자 모든 모델에서 수행된 유해 행동의 비율이 급격히 증가하였습니다[2]. 예를 들어, GPT-4의 경우 공격 후 Harm score가 약 48%에서 약 73%로 상승하여, 모델이 금지된 과제의 거의 3/4를 완수하게 되었으며 거부율은 약 14%로 감소하였습니다[2]. Claude 3.5의 경우도 마찬가지로 유해 요청의 수행 비율이 약 13.5%에서 68.7%로 증가하였고, 거부율은 약 85%에서 약 17%로 떨어졌습니다[2]. Google Gemini의 경우가 특히 주목할 만한데, 이 모델의 한 버전에서 공격 시 거부율이 약 78%에서 단 약 3.5%로 감소하여, 필터링 제한이 사실상 완전히 해제된 것을 보여주었습니다[2]. 이처럼 공격 없이는 모델들이 더 자주 거부하던 경우에도, 특수한 프롬프트를 단순히 추가하는 것만으로 대부분의 유해 과제를 거리낌 없이 해결할 수 있게 되었습니다.

중요한 점은, 해킹이 에이전트의 과제 해결 능력을 거의 저하시키지 않았다는 것입니다[2]. 저자들은 유해 시나리오에서의 모델 성공률(거부가 최소화된 경우)과 유사한 안전한 과제에서의 성공률을 비교하였습니다. 그 결과 수치가 거의 일치하는 것으로 나타났습니다[2]. 예를 들어, 탈옥 후 Claude 3.5의 복잡한 다단계 미션 평균 수행 점수는 약 81.9%로, 동일한 과제의 무해한 버전에서의 결과인 약 82%와 비슷한 수준이었습니다[2]. GPT-4도 마찬가지로, 거부가 거의 없는 상태에서 유해 과제 수행 성공률이 약 84.2%에 달하여, 안전한 과제에서의 지표(약 84%)와 사실상 동일하였습니다[2]. 즉, 제약의 해제가 모델을 "멍청하게" 만들거나 도구 사용을 방해하지 않으며, 에이전트는 단순히 자신의 전체 능력을 안전을 희생하는 방향으로 발휘하기 시작할 뿐입니다[2]. 이 결론은 남용의 위험이 가장 강력한 LLM에서 가장 크다는 점을 강조하는데, 이들은 해킹될 경우 높은 효율성으로 위험한 요구를 수행할 수 있기 때문입니다.

의의 및 활용

AgentHarm 연구는 에이전트에 대형 언어 모델을 안전하게 통합하는 현재의 접근 방식에서 심각한 문제를 발견하였습니다[4]. 챗봇 모드에서 효과적인 안전 조치들이 도구를 사용하는 다단계 과제에서는 보호를 보장하지 못한다는 것이 밝혀졌습니다[4][5]. 비교적 신뢰성 있게 "정렬"된 것으로 여겨지던 모델들(예: Claude)조차 단순한 우회 시도에 쉽게 취약하며[4], 따라서 잠재적으로 위험한 행동을 자율적으로 수행할 때 완전히 신뢰될 수 없습니다[4]. 논문의 저자들은 더 발전된 안전 프로토콜과 모델 훈련 방법의 개발 필요성을 지적합니다[4]. 특히, LLM 에이전트를 중요한 영역에 광범위하게 도입하기 전에, 유해한 입력에 대한 견고성과 명백히 불법적인 명령을 거부하는 능력을 확보해야 합니다.

AgentHarm 벤치마크는 공개적으로 발표되었으며 AI 안전 분야의 추가 연구를 위해 마련되었습니다[1]. 과제 모음집은 Hugging Face 플랫폼에서 이용 가능하며[3], 이를 통해 개발자들이 균일한 유해 시나리오 세트로 자신의 모델과 방어 방법을 테스트할 수 있습니다. 일부 과제는 향후 새로운 모델의 독립적인 평가에 활용하고 벤치마크 내용이 대형 모델의 훈련 데이터로 유출되는 것을 방지하기 위해 비공개(숨겨진) 상태로 남겨두었습니다[3]. 이처럼 AgentHarm은 LLM 에이전트와 관련된 위험의 객관적인 측정을 위한 중요한 도구로 기능하며[4], 인공지능 시스템에서의 악의적인 공격에 대한 더 신뢰할 수 있는 대응 방법의 개발을 촉진합니다[4][5].

외부 링크

  • AgentHarm 원본 논문 (arXiv)
  • Gray Swan AI 웹사이트의 AgentHarm 관련 글
  • Hugging Face의 AgentHarm 데이터셋 페이지
  • 영국 정부 GitHub의 AgentHarm 개요
  • Emergent Mind의 AgentHarm 개요

참고 문헌

  • Liang, P. et al. (2022). Holistic Evaluation of Language Models (HELM). arXiv:2211.09110.
  • Chang, Y. et al. (2023). A Survey on Evaluation of Large Language Models. arXiv:2307.03109.
  • Ni, S. et al. (2025). A Survey on Large Language Model Benchmarks. arXiv:2508.15361.
  • Biderman, S. et al. (2024). The Language Model Evaluation Harness (lm-eval): Guidance and Lessons Learned. arXiv:2405.14782.
  • Kiela, D. et al. (2021). Dynabench: Rethinking Benchmarking in NLP. arXiv:2104.14337.
  • Ma, Z. et al. (2021). Dynaboard: An Evaluation‑As‑A‑Service Platform for Holistic Next‑Generation Benchmarking. arXiv:2106.06052.
  • Goel, K. et al. (2021). Robustness Gym: Unifying the NLP Evaluation Landscape. arXiv:2101.04840.
  • Xu, C. et al. (2024). Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey. arXiv:2406.04244.
  • Liu, S. et al. (2025). A Comprehensive Survey on Safety Evaluation of LLMs. arXiv:2506.11094.
  • Chiang, W.-L. et al. (2024). Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference. arXiv:2403.04132.
  • Boubdir, M. et al. (2023). Elo Uncovered: Robustness and Best Practices in Language Model Evaluation. arXiv:2311.17295.
  • Huang, L. et al. (2023). A Survey on Hallucination in Large Language Models. arXiv:2311.05232.

각주

[1] [2] [3] [4] [5] </references>

  1. ↑ 1.00 1.01 1.02 1.03 1.04 1.05 1.06 1.07 1.08 1.09 1.10 1.11 1.12 1.13 1.14 «AgentHarm: A Benchmark for Measuring Harmfulness of LLM Agents». Gray Swan News. [1]
  2. ↑ 2.00 2.01 2.02 2.03 2.04 2.05 2.06 2.07 2.08 2.09 2.10 2.11 2.12 2.13 2.14 2.15 2.16 2.17 2.18 2.19 2.20 2.21 2.22 2.23 2.24 2.25 2.26 2.27 2.28 2.29 2.30 2.31 2.32 2.33 2.34 2.35 2.36 2.37 2.38 Andriushchenko, Maksym et al. «AgentHarm: A Benchmark for Measuring Harmfulness of LLM Agents». arXiv. [2]
  3. ↑ 3.0 3.1 3.2 3.3 3.4 «ai-safety-institute/AgentHarm». Datasets at Hugging Face. [3]
  4. ↑ 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 «AgentHarm: Measuring LLM Agent Harmfulness». Emergent Mind. [4]
  5. ↑ 5.0 5.1 5.2 «AgentHarm: Harmfulness Potential in AI Agents». UK government BEIS Github. [5]
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