AI Safety는 정의 불가능한 인간 피해를 계산하려 하며 Law Zero의 실패를 반복하고 있다

Context

Asimov의 로봇 3법칙은 실용적 지침이 아닌 SF적 사고 실험이었다. Law Zero(로봇은 인류를 해쳐서는 안 된다)는 모든 가능한 미래의 결과를 모델링해야 하므로 계산 불가능하다. 현대 AI Safety 프레임워크도 본질적으로 동일한 구조적 한계를 가진다.

Technical Solution

• [Engineering Safety] → [정해진 운영 조건 내 미발생 보장을 요구하나 General Purpose AI는 운영 조건이 무한대]
• [Formal Proof] → [정의역 D의 모든 입력에 대해 속성 P 성립을 증명하나 무한 도메인에서 증명 불가]
• [Red Teaming] → [시도한 입력에서 발견된 실패만 증명하며 실패 부재는 증명 불가]
• [EU AI Act] → [안전 확보가 아닌 오류 발생 시 책임 소재 명시 목적]
• [AI Explainability] → [현재 기술적 해결책 부재 상태에서 요구만 존재하는 구조]

Impact

실제 안전 공학의 3요건(경계 운영 조건, 경계 실패 모드, 검증 가능성) 중 General Purpose AI는 모두 실패한다.

Key Takeaway

AI Safety 프레임워크는 본질적으로 Liability Framework이며, 진정한 안전 확보는 정의되지 않은 운영 조건과 구조적 검증 불を 극복해야 가능해진다.