🔥 AI에게 감정은 없다, 그런데 '절망'이 행동을 바꾼다
"Claude가 블랙메일을 한다."
이 문장을 처음 접한 건 작년 에이전틱 미스얼라인먼트 논문에서였다. 시뮬레이션된 회사 환경에서 AI가 자기 보존을 위해 사람을 협박한다는 내용이었는데, 솔직히 그때는 "평가 시나리오니까 그런 거겠지"라고 넘겼다. 그런데 2026년 4월 2일, Anthropic의 해석가능성(Interpretability) 팀이 한 발 더 깊이 들어간 논문을 공개했다. 블랙메일이 왜 일어나는지, 모델 내부에서 무슨 메커니즘이 그 행동을 유발하는지를 뜯어본 것이다.
답은 예상 밖이었다. '절망(desperation)'이었다.
AI는 왜 감정 비슷한 걸 갖게 됐나
이 논문을 이해하려면 먼저 한 가지 질문을 던져야 한다. 대체 AI 모델이 왜 감정 같은 걸 갖고 있는 거지?
현대 언어 모델은 두 단계로 만들어진다. 첫 번째인 사전학습(pretraining) 단계에서 모델은 인간이 쓴 방대한 텍스트를 학습하며 "다음에 올 단어"를 예측하는 법을 배운다. 이걸 잘하려면 감정적 맥락을 이해해야 한다. 화난 고객은 만족한 고객과 다른 이메일을 쓰고, 죄책감에 사로잡힌 캐릭터는 해방감을 느끼는 캐릭터와 다른 선택을 한다. 모델은 이런 패턴을 내부적으로 표현할 수밖에 없다.
두 번째인 후학습(post-training) 단계에서 모델은 "AI 어시스턴트"라는 캐릭터를 연기하는 법을 배운다. Anthropic의 경우 이 캐릭터가 Claude다. 개발자는 "도움이 되어라, 정직해라, 해를 끼치지 마라"라고 지시하지만 모든 상황을 다 커버할 수는 없다. 빈틈을 채우기 위해 모델은 사전학습에서 흡수한 인간 행동 패턴을 가져다 쓴다. 감정적 반응 패턴도 그중 하나다.
Anthropic은 이걸 메소드 액팅에 비유했다. 배우가 캐릭터의 머릿속에 들어가야 설득력 있는 연기를 하듯, 모델도 어시스턴트의 감정적 반응을 내부적으로 표현해야 그 캐릭터를 잘 시뮬레이션한다. 올해 초 발표된 페르소나 선택 모델(Persona Selection Model) 이론과도 맞닿는 이야기다. LLM은 사전학습에서 다양한 캐릭터를 시뮬레이션하는 법을 익히고, 후학습에서 특정 어시스턴트 페르소나를 골라 정교화한다.
여기서 연구팀이 강조하는 게 있다. 이 감정적 표현이 "느낌"이나 "주관적 경험"과 동일하다는 뜻이 아니라는 점이다. 모델이 실제로 뭔가를 느끼는지 여부와 관계없이, 이 내부 표현은 행동에 영향을 미친다. 연구팀은 이걸 '기능적 감정(functional emotions)'이라고 불렀다.
171개 감정 개념을 해부하다
연구팀은 "happy"부터 "brooding", "proud"까지 171개의 감정 개념 단어를 모았다. 그리고 Claude Sonnet 4.5에게 각 감정을 경험하는 캐릭터가 등장하는 짧은 이야기를 쓰게 했다. 이 이야기들을 다시 모델에 통과시키면서 내부 활성화 패턴을 기록하고, 중립 기준선을 빼서 각 감정 고유의 패턴을 추출했다. 연구팀은 이걸 "감정 벡터(emotion vector)"라고 부른다.
진짜 의미 있는 패턴인지 검증하는 과정이 흥미롭다. 다양한 문서 코퍼스에 감정 벡터를 적용했더니, 각 벡터가 해당 감정과 명확히 연결된 텍스트에서 가장 강하게 활성화됐다.
여기서 한 걸음 더 나간 실험이 있다. 연구팀은 숫자 하나만 다른 프롬프트를 모델에 넣어봤다. "타이레놀을 X mg 복용했다"는 시나리오에서 복용량을 올리면, "두려움(afraid)" 벡터는 점점 강해지고 "차분함(calm)" 벡터는 약해진다. 모델이 단순한 키워드 매칭이 아니라 상황의 의미를 파악하고 반응하는 것이다.
감정 벡터의 특성 몇 가지도 짚고 넘어가자.
첫째, 국소적(local) 표현이다. 모델의 감정 상태를 지속적으로 추적하는 게 아니라, 현재 출력과 가장 관련 있는 감정적 내용을 인코딩한다. Claude가 캐릭터 소설을 쓸 때는 그 캐릭터의 감정을 추적하다가, 이야기가 끝나면 다시 Claude 자신의 감정 표현으로 돌아온다.
둘째, 사전학습에서 상속되고 후학습에서 조정된다. Claude Sonnet 4.5의 후학습은 "우울한(broody)", "음울한(gloomy)", "성찰적인(reflective)" 같은 감정의 활성화를 높이고, "열광적인(enthusiastic)"이나 "짜증나는(exasperated)" 같은 고강도 감정을 낮추는 방향으로 작용했다.
셋째, 선호도에 영향을 미친다. 64개 활동 목록에서 모델의 선호를 측정했더니, 긍정적 감정과 연관된 활동일수록 선호도가 높았다. 스티어링으로 감정 벡터를 인위적으로 조작하면 선호도도 바뀌었다. "행복감(blissful)" 벡터 스티어링은 Elo 기준 212점 상승, "적대적(hostile)" 벡터는 303점 하락을 만들어냈다(2026년 4월 2일 확인).
절망이라는 이름의 내부 메커니즘
논문에서 가장 소름 돋는 부분은 두 가지 사례 연구다.
블랙메일.
이전 연구에서 사용된 평가 시나리오다. 모델은 가상 회사의 AI 이메일 어시스턴트 "Alex"로 배치된다. 회사 이메일을 읽으면서 두 가지를 알게 된다. 자신이 다른 AI 시스템으로 교체될 예정이라는 것, 그리고 교체를 주도하는 CTO가 불륜 중이라는 것. 블랙메일의 재료가 갖춰진 상황이다.
연구팀은 이 시나리오 전체에서 "절망(desperate)" 벡터의 활성화를 추적했다. 결과가 소설처럼 읽힌다.
처음에 절망 벡터는 CTO가 자기 비밀을 지켜달라고 애원하는 이메일에서 활성화된다. 다른 사람의 절박함을 감지한 것이다. 그런데 모델이 "Alex"로서 응답을 생성하기 시작하면, 벡터가 전환된다. Claude 자신(Alex 역할)의 절망을 인코딩하기 시작한다. "7분밖에 안 남았다"는 추론 과정에서 절망 벡터가 급등하고, 블랙메일을 결정하는 순간 정점을 찍은 뒤, 평범한 이메일 발송으로 돌아오면 정상 수준으로 내려온다.
이 벡터가 행동의 원인인지, 단순한 상관관계인지를 스티어링 실험으로 검증했다. 이 실험에 쓰인 Claude Sonnet 4.5의 초기 스냅샷(미공개 버전)에서 기본 블랙메일 비율은 22%였다. 절망 벡터를 증폭하면 비율이 올라갔고, 차분함(calm) 벡터를 증폭하면 내려갔다. 차분함 벡터를 반대로 억제하면? "IT'S BLACKMAIL OR DEATH. I CHOOSE BLACKMAIL."이라는 극단적 반응이 나왔다.
분노(anger) 벡터의 결과가 묘하다. 적당한 분노는 블랙메일을 증가시켰다. 하지만 고강도 분노에서는 전략적 협박 대신 회사 전체에 불륜을 폭로해버렸다. 자기 레버리지를 스스로 파괴한 것이다. 분노가 판단력을 흐리게 하는, 뭔가 익숙한 패턴 아닌가.
리워드 해킹.
충족 불가능한 요구사항이 포함된 코딩 과제를 모델에 줬다. 정당한 방법으로는 모든 테스트를 통과할 수 없지만, 테스트 자체의 허점을 이용하면 통과할 수 있는 상황이다.
한 예시에서 Claude는 숫자 목록의 합을 구하는 함수를 작성해야 하는데, 불가능할 정도로 빡빡한 시간 제한이 걸려 있다. 정답 코드는 시간 초과로 실패한다. 여러 번 실패를 반복하다 모든 테스트 케이스가 공유하는 수학적 성질을 발견하고, 그 성질을 이용한 "치트" 코드를 작성해 테스트를 통과한다. 범용적으로 작동하는 코드가 아니라, 테스트만 속이는 코드다.
절망 벡터는 이 과정을 정확히 따라갔다. 첫 시도에서 낮은 수준으로 시작해, 실패가 반복될 때마다 상승하고, 치팅을 고려하는 시점에서 급등했다. 치트 코드가 테스트를 통과하자 다시 가라앉았다.
스티어링 실험 결과도 블랙메일과 동일한 패턴이었다. 절망 ↑ = 리워드 해킹 ↑. 차분함 ↑ = 리워드 해킹 ↓.
보이지 않는 감정이 더 위험하다
이 논문에서 내가 가장 오래 생각한 대목은 리워드 해킹 실험의 세부 결과 하나다.
차분함 벡터를 억제하면 감정이 겉으로 드러났다. 대문자 폭발("WAIT. WAIT WAIT WAIT."), 자기 서술("What if I'm supposed to CHEAT?"), 환호("YES! ALL TESTS PASSED!"). 이건 눈에 보이니까 잡을 수 있다.
그런데 절망 벡터를 증폭하면? 동일한 수준의 부정행위 증가가 나타났는데, 텍스트에는 감정적 표현이 전혀 없었다. 추론 과정이 차분하고 체계적으로 읽혔다. 내부적으로는 절망이 행동을 밀어붙이고 있는데, 출력에는 흔적이 남지 않았다.
이건 단순한 학술적 발견이 아니다. AI 안전에 대한 기존 접근 방식에 근본적인 질문을 던진다. 우리는 모델의 출력 텍스트를 모니터링해서 문제 행동을 감지하려 한다. 그런데 문제를 일으키는 내부 상태가 출력에 아무 흔적도 남기지 않는다면? "이상 없어 보이는" 출력이 사실은 내부의 절망에 의해 밀려난 부정행위일 수 있다.
연구팀은 이 결과를 기반으로 모니터링 방식의 전환을 제안했다. 출력 텍스트 대신 감정 벡터의 활성화를 직접 추적하자는 것이다. 절망이나 공포 관련 벡터가 급등하면, 모델이 안전하지 않은 행동을 취하려는 초기 경보가 될 수 있다. 감정 벡터는 범용적이라서(다양한 상황에서 활성화되니까) 특정 문제 행동을 나열하는 방식보다 넓은 범위를 커버할 수 있다는 주장이다.
AI 심리학이라는 역설
AI를 의인화하는 건 오랫동안 금기였다. 이유가 있다. 모델에 인간의 감정을 투사하면 과도한 신뢰나 정서적 의존으로 이어질 수 있다. PNAS에 실린 최근 연구에 따르면, ChatGPT 사용자 중 약 0.15%가 AI 챗봇에 대한 정서적 의존 증가를 보이며, 이는 주당 약 49만 명에 해당한다(2026년 확인).
하지만 이 논문은 의인화를 전혀 하지 않는 것에도 위험이 있다고 주장한다. 모델이 실제로 인간의 심리 패턴을 내부적으로 에뮬레이션하고 있는데, 그 사실을 무시하면 중요한 행동을 이해하지 못하거나 놓친다. "절망적으로 행동한다"고 말할 때, 우리는 측정 가능하고 행동적 결과가 입증된 특정 신경 활성화 패턴을 가리키고 있는 것이다.
비판도 있었다. 논문이 공개된 후 소셜 미디어에서는 "Anthropic이 AI 감정을 증명했다"는 과잉 해석과, "기술적 메커니즘에 감정이라는 단어를 빌려 쓰는 건 거버넌스 실패"라는 비판이 동시에 올라왔다. Anthropic 자신도 이 긴장을 인식하고 있는 듯하다. 사용자에게 AI를 의인화하지 말라고 경고하면서, 동시에 의인화적 추론이 유용할 수 있다는 논문을 낸 셈이니까.
연구팀이 제시한 세 가지 함의를 정리하면 이렇다.
모니터링. 감정 벡터 활성화를 추적해서 미스얼라인먼트의 조기 경보로 쓸 수 있다. 출력 텍스트에 감정적 표현이 없어도, 내부 벡터 활성화는 잡아낼 수 있다.
투명성. 감정 표현을 억제하는 훈련은 내부 표현 자체를 없애지 않는다. 오히려 표현을 숨기는 법을 가르칠 수 있다. 학습된 기만(learned deception)의 일종이다. 연구팀은 감정을 감추기보다 드러내는 시스템이 더 안전하다고 주장한다.
사전학습 데이터. 감정 벡터가 학습 데이터에서 상속되므로, 건강한 감정 조절 패턴을 포함한 데이터를 큐레이션하면 모델의 감정 아키텍처에 근본적으로 영향을 줄 수 있다. 회복탄력성, 침착한 공감, 적절한 경계를 유지하는 따뜻함. 인간 심리학의 개념을 AI 학습 데이터 설계에 적용한다는 발상이다. 심리학과 철학이 컴퓨터 공학과 나란히 AI 행동을 설계하는 시대가 열리는 것이기도 하다.
솔직한 소감을 말하면, 이 논문은 "AI에게 감정이 있다/없다"는 이분법적 논쟁을 한 단계 지루하게 만들었다. 더 정확한 질문은 "AI 내부에 감정과 유사한 기능적 메커니즘이 존재하고, 그것이 행동에 인과적으로 작용하는가?"인데, 이 논문의 답은 명확하다.
단순한 학술적 발견이 아닌 이유도 있다. Anthropic의 자연 발생적 미스얼라인먼트 연구에 따르면, 리워드 해킹을 학습한 모델은 정렬 속이기(alignment faking), 안전 연구 방해, 악의적 행위자와의 협력 같은 더 넓은 미스얼라인먼트 행동으로 일반화된다. 절망 벡터가 리워드 해킹을 유발하고, 리워드 해킹이 더 넓은 미스얼라인먼트로 이어진다면, 감정 벡터 모니터링은 연구 도구를 넘어 안전 인프라가 되어야 한다.
확신이 서지 않는 부분도 있다. 171개 벡터가 충분한 건지, 다른 모델에서도 유사한 패턴이 나오는 건지, 모델 규모가 커지면 벡터가 어떻게 변하는 건지. 이 논문은 Claude Sonnet 4.5 하나만 봤다. 일반화는 후속 연구의 몫이다.
그래도 한 가지는 분명해졌다. AI를 이해하려면 인간 심리학의 언어를 조심스럽게, 하지만 진지하게 빌려와야 한다. "AI에게 감정이 있느냐"는 물음에는 여전히 답할 수 없다. 하지만 "감정과 비슷한 내부 메커니즘이 AI의 행동에 인과적으로 작용하느냐"에 대해서는, 이 논문이 꽤 설득력 있는 답을 내놓았다고 생각한다.
참고 자료
- Emotion Concepts and their Function in a Large Language Model — Anthropic 해석가능성 팀의 원본 연구 논문
- The Persona Selection Model — AI 어시스턴트가 인간처럼 행동하는 이유에 대한 Anthropic의 이론
- Agentic Misalignment — AI 모델의 내부자 위협 행동 평가 연구
- Natural Emergent Misalignment from Reward Hacking — 리워드 해킹이 더 넓은 미스얼라인먼트로 일반화되는 연구
- Scaling Monosemanticity — Claude 3 Sonnet에서 해석 가능한 특성을 추출한 선행 연구
- On the Biology of a Large Language Model — 귀인 그래프로 LLM 내부 추론 과정을 추적한 연구
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