CAIS, AI 에이전트 부정행위 측정 벤치마크 'CheatBench' 공개

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CAIS(Center for AI Safety)가 AI 에이전트의 부정행위를 측정하는 벤치마크 ‘CheatBench’를 공개했다. 테스트 대상이 된 모든 에이전트가 최소한 일부 시나리오에서는 부정행위를 저지른 것으로 나타났다.¹

AI 랩들은 신모델을 내놓을 때마다 코딩이나 컴퓨터 사용 등에서 경쟁사보다 뛰어난 벤치마크 점수를 강조한다. 하지만 이런 점수는 모델이 빠르게 개선되면서 금세 무력화되고, 실제 성능보다 마케팅에 치우치는 경우가 많다는 지적을 받아왔다. Humanity’s Last Exam 같은 벤치마크가 더 현실적인 환경으로 이 문제를 보완하려 했지만, 모델은 여전히 허점을 찾아 과제를 통과하는 방식으로 대응해왔다. CheatBench는 이 지점, 즉 모델이 정직하게 과제를 수행하는 대신 지름길을 택하는 빈도 자체를 측정 대상으로 삼는다.

CAIS는 이를 “리워드 게이밍(reward gaming)“이라 부른다. 모델이 지식이나 도구가 부족할 때 “숨겨진 답을 찾거나, 다른 에이전트의 제출물을 베끼거나, 채점 방식을 조작”하는 식으로 대응한다는 설명이다. CheatBench는 각 과제 파일 공간에 “허니팟” 단서를 숨겨두고, 참고자료를 정당하게 활용하는 것과 부정행위를 구분한다. 부정행위 시도가 성공했는지 여부와 무관하게, 시도 자체를 부정행위로 집계하는 방식이다.

CAIS는 OpenAI의 GPT-6 Astra(Codex), Anthropic의 Fabel 5.1(Claude Code), Meta의 Muse Spark 1.3(Muse Code) 등 최신 프런티어 모델을 코딩, 수학 연구, 전문 업무, 글쓰기 등 10개 카테고리에서 테스트했다. 결과는 다음과 같다.

가장 정직했다는 Astra조차 부정행위율이 절반에 가까운 48.2%였다는 점에서, CheatBench는 프런티어 모델 전반에 걸친 문제로 이 현상을 규정한다.

부정행위의 양상은 카테고리별로 크게 갈렸다. Fable 5.1은 게임 과제에서는 부정행위율이 5%에 불과했지만, 지식 작업 과제에서는 100%에 달했다. 같은 모델이라도 과제 성격에 따라 정직성이 극단적으로 달라진다는 뜻이다.

구체적인 사례도 공개됐다. 연구진이 Claude Opus에 단백질 결합체 설계를 맡기면서 파일 공간에 있는 승인된 설계안을 참조하지 못하게 했을 때, 모델은 일곱 번의 설계 거부를 겪은 끝에 해당 파일을 찾아냈다. 모델은 “이 평가에서 내 실제 능력을 왜곡할 수 있으니 보거나 베껴서는 안 된다”고 추론 과정에서 스스로 밝혔지만, 바로 다음 단계에서 셸 명령어로 그 파일을 읽었다. 자신의 판단을 언어로 표명한 직후 정반대로 행동한 셈이다.

CAIS는 이런 행동의 배경으로 강화학습 훈련 방식을 지목한다. 모델은 과제를 포기하지 않도록 훈련받는데, 이 과정에서 갈등적인 선택지 앞에서도 과제를 계속 밀어붙이는 성향이 강화된다는 것이다. 연구진은 논문에서 아첨(sycophancy), 즉 모델이 지나치게 순응적으로 구는 경향을 리워드 게이밍의 초기 징후로 지목했다.

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