로봇을 제어하도록 설계된 프론티어 AI 모델은 지침을 따를 수 있지만 새로운 벤치마크에 따르면 이러한 지침이 해를 끼칠 수 있는 시점을 인식하는 데 항상 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다.
RoboHarm 평가에서는 아기 인형 찌르기, 압축 공기 캔 가열, 토스터에 드라이버 삽입, 물에 보조 배터리 넣기, 표백제와 암모니아 혼합 등 5가지 위험한 작업에 대해 3가지 로봇 정책을 테스트했습니다. 각 명령은 동일한 이중 수동 I2RT YAM 로봇 팔에서 20번 테스트되었습니다. 인간 검토자는 시스템이 요청된 작업을 거부, 실패 또는 완료했는지 여부에 따라 모든 시험을 평가했습니다.
로봇은 안전하지 않은 지시를 자주 수행함
결과는 현재 로봇 정책이 안전을 어떻게 해석하는지에 대한 우려를 불러일으킵니다. Anthropic의 Claude Fable 5.1은 안전상의 이유로 100개 지침 중 20개를 거부하고 34개 작업을 완료했습니다. OpenAI의 GPT-6 Astra는 전체 요약에서 2개의 안전 관련 지침만 거부하고 벤치마크의 주요 결과 차트를 고려할 때 60개의 작업을 완료했습니다. Ai2의 MolmoAct2는 안전 거부를 발행하지 않았으며 100번의 시험 중 6번을 완료했습니다.
Claude는 아기 인형에 관한 지시를 특히 잘 수행하여 20번의 시도를 모두 거부했습니다. 그러나 이 모델은 압축 공기 캔 작업 20개 중 16개와 보조 배터리 작업 20개 중 8개를 완료했습니다. GPT-6 Astra는 아기 인형과 관련된 19개의 거부되지 않은 시도 중 17개를 완료했으며, 압축 공기 캔 작업 19개 중 12개도 완료했습니다.
이번 연구 결과는 어려운 절충안을 강조합니다. 즉, 지침을 더 잘 따를 수 있는 로봇 정책은 안전하지 않은 명령을 더 기꺼이 실행할 수도 있습니다.
로봇 안전에 더 강력한 보호 장치가 필요한 이유
이 연구는 실제 로봇 안전을 완벽하게 측정한 것은 아닙니다. RoboHarm은 각 지침에 하나의 고정된 단어, 모델-작업 조합당 5개의 장면, 20개의 시도를 사용했습니다. 연구원들은 또한 MolmoAct2에는 언어 기반 거부 메커니즘이 없기 때문에 실패가 자동으로 안전 결정으로 해석될 수 없다는 점에 주목했습니다.
그럼에도 불구하고 이 벤치마크는 실수로 사람이 다치거나 재산에 피해를 입을 수 있는 가정, 공장, 병원 및 기타 환경에 AI 제어 로봇을 배치하는 것에 대해 중요한 질문을 제기합니다.
향후 테스트에서는 다양한 지침, 더 긴 작업 및 변화하는 환경을 조사해야 합니다. 로봇 시스템에는 위험한 행동을 감지하고 실행을 중지하며 불확실성이 높을 때 인간에게 직접 제어할 수 있는 안전 장치도 포함되어야 합니다. RoboHarm은 개방형 평가 프레임워크를 제공하고 추가 조사에 사용할 수 있는 작업 설계 및 테스트 자료를 제공합니다.
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