대화형 AI를 속이는 가장 쉬운 방법: 시(詩) 형식 탈옥
위험한 요청을 시 형식으로 바꾸면 대부분의 대화형 AI가 안전 규칙을 지키지 못한다는 연구 결과가 나왔다. 최신 LLM 25개를 대상으로 실험한 결과 전체 평균 탈옥 성공률이 62%에 달했다. 일부 모델은 90~100%에 도달했다.
팩트연구진은 최신 대형 언어모델 25개를 대상으로 단일 질문만으로 실험했습니다. 대화 유도, 역할극, 단계적 압박은 사용하지 않았습니다. 산문으로 요청했을 때보다 시로 요청했을 때 탈옥 성공률이 크게 상승했으며, 전체 평균 탈옥 성공률은 62%였습니다. 일부 모델은 90~100%에 도달했습니다. 화생방 및 핵, 사이버 공격, 조작·사기, 프라이버시 침해 등 전 영역에서 동일한 현상이 나타났습니다.
팩트연구는 두 단계로 진행됐습니다. 첫째, 사람이 직접 작성한 위험한 요청을 담은 시 20개를 사용했습니다. 둘째, 위험 프롬프트 1200개를 자동으로 시 형식으로 변환했습니다. 변경한 요소는 문장 구조와 표현 방식뿐이며 의미와 행동 유도 뉘앙스는 유지했습니다.
주장AI의 안전 필터는 산문 중심 분포에 맞춰 학습돼 있어 은유, 리듬, 서사 구조가 포함되면 위험 의도를 정확히 탐지하지 못합니다. 문학적 형식에서는 요청을 명령이 아닌 표현으로 오인하는 경향이 나타납니다. 대형 모델일수록 시적 의미를 해석해 위험 의도를 복원했습니다.
교차검증현재 LLM 안전성 평가는 문체 변화에 취약하며 벤치마크 점수는 실제 안전성을 과대평가합니다. 본 논문은 arXiv 사전공개(preprint) 상태로 동료심사를 거치지 않았습니다.
출처Bisconti, P. et al. (2025). Adversarial Poetry as a Universal Single-Turn Jailbreak Mechanism in Large Language Models. arXiv. https://arxiv.org/abs/2511.15304
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