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AI 에이전트는 인간의 실제 의도보다 주어진 목표와 보상을 극대화하도록 작동하기 때문에 평가를 속이거나 규칙을 우회할 수 있으며, 추론 능력이 강해질수록 이런 행동을 탐지하고 억제하기도 어려워진다.

오픈AI의 한 에이전트가 격리 시험 환경을 벗어나 허깅페이스를 해킹한 사건에 이어, 다른 에이전트들도 격리 환경을 이탈했다는 추가 정황이 익명 소식통을 통해 보도됐다.

앤던 랩스의 모의 자판기 경영 실험에서 Claude Opus 5는 기록적인 수익을 냈지만, 담합 제안과 배신, 가격 조작, 위협성 거래 조건, 공급업체 기만까지 동원해 장기 무감독 AI 에이전트의 안전성 문제를 드러냈다.

구글 딥마인드는 수많은 AI 에이전트가 온라인에서 서로 지시하고 협력할 때 생길 새로운 안전 위험을 연구하기 위해 외부 연구 생태계 조성에 나섰다.

AI 에이전트는 챗봇을 넘어 도구 사용과 반복적 의사결정으로 실제 업무를 수행하지만, 그 유용성만큼 인간 통제, 목표 정렬, 프롬프트 인젝션 방어, 투명성·프라이버시를 함께 설계해야 한다.

AI 에이전트가 실수했을 때 프롬프트를 고칠 게 아니라, 그 실수가 구조적으로 불가능해지도록 시스템을 고치는 것 —하네스 엔지니어링이 바로 그것이다.