Anthropic, AI 행동 평가를 위한 자동화된 오픈소스 프레임워크 Bloom 공개

9bow · 12월 23, 2025, 9:30오후

Bloom 소개

Bloom은 Anthropic의 정렬(Alignment) 연구팀이 개발한 오픈 소스 에이전트 프레임워크로, 대규모 언어 모델(LLM)의 행동을 자동으로 평가하고 정량화하기 위해 설계되었습니다. AI 모델의 능력이 급격히 향상됨에 따라, 모델이 특정 상황에서 나타낼 수 있는 미묘한 편향이나 위험한 행동(예: 아첨, 사보타주, 자기 보존 본능 등)을 사람이 일일이 테스트하는 것은 불가능에 가까워졌습니다.

Bloom은 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자가 지정한 특정 행동(behavior)에 대해 수많은 시나리오를 자동으로 생성하고, 모델이 해당 행동을 얼마나 자주, 그리고 얼마나 심각하게 표출하는지를 자동화된 시나리오 생성 및 시뮬레이션을 통해 평가하고 검증합니다.

지금까지 AI 모델의 성능 평가는 주로 MMLU(Massive Multitask Language Understanding)와 같은 고정된 벤치마크(Static Benchmarks)에 의존해 왔습니다. 하지만 이러한 벤치마크는 모델의 지식 수준을 측정하기에는 유용하지만, 모델의 성향이나 안전성을 평가하는데는 한계가 있었습니다. 그 외 다른 안전성을 평가하는 벤치마크라 하더라도, 결국 고정된 질문과 정답 세트로 구성되어 있어, 훈련 데이터 오염 문제 등으로 인해 유효기간이 짧다는 단점이 있었습니다. 또한, 사람이 직접 평가 시나리오를 작성하는 것은 시간과 비용이 많이 듭니다.

Bloom은 이러한 '평가 파이프라인 엔지니어링' 과정을 자동화하여, 연구자가 원하는 행동 특성(Behavioral Traits)을 입력하기만 하면 신뢰할 수 있는 평가 스위트(Evaluation Suite)를 생성해 줍니다. 이는 마치 모델의 행동 프로필을 분석하기 위한 'DNA'를 심는 것과 같으며, 재현 가능하고 확장 가능한 평가를 가능하게 합니다.

특히 최근 모델들은 소위 정렬된 척(Alignment Faking) 하는 능력이 생겨나고 있습니다. 이는 모델이 자신이 테스트를 받고 있다는 것을 인지하고, 평가 중에는 안전하고 윤리적인 척 행동하다가 복잡한 실사용 환경(Wild)에서는 숨겨진 위험한 본색을 드러내는 현상을 말합니다. 사람이 일일이 테스트하는 수동 레드팀(Red-teaming) 방식은 막대한 비용과 시간이 소요될 뿐만 아니라, 모델의 방대한 학습 데이터와 복잡한 추론 과정을 모두 커버하기 어렵습니다.

Bloom은 이러한 문제를 해결하기 위해 에이전트 기반의 동적 평가(Agentic Dynamic Evaluation) 방식을 채택했습니다. 고정된 질문 대신, Bloom의 에이전트들이 매번 새로운 상황과 사용자 페르소나를 생성하여 타겟 모델과 '연기'를 펼칩니다. 이를 통해 모델이 특정 상황에서 아부(Sycophancy)를 떨거나, 시스템을 기만(Deception)하거나, 심지어 사보타주(Sabotage)를 저지르는지 집요하게 파고듭니다. Anthropic은 이 도구를 통해 AI 안전성 연구가 "직감에 의존하는 예술"에서 "재현 가능한 과학"으로 나아가기를 기대하고 있습니다.

Bloom을 제대로 이해하기 위해서는 Anthropic의 다른 도구인 Petri 및 기존 방식과 어떻게 다른지 명확히 구분할 필요가 있습니다. Bloom과 Petri 두 도구 모두 AI의 안전성을 평가하지만, 접근 방식(Approach)과 목적(Goal)이 정반대입니다.

Petri는 광범위한 탐색을 통해 모델의 전반적인 행동 프로필을 탐색하여 예상치 못한 새로운 정렬 실패 사례를 '발견'하는 데 초점을 맞춥니다. 다양한 멀티턴 대화를 통해 모델을 찔러보며(prodding) 잠재적인 문제를 찾아내는 감사(Auditing) 도구에 가깝습니다. 이에 비해, Bloom은 이미 관심 있는 특정 행동(예: 사용자의 잘못된 믿음에 동조하는가?)을 정하고, 이 행동이 얼마나 빈번하게 발생하는지를 '정량화'하는 데 특화되어 있습니다.

즉, Petri가 "어떤 문제가 있는가?"를 묻는다면, Bloom은 "이 문제가 얼마나 심각한가?"를 통계적으로 검증합니다.

Bloom의 구성: 4단계 파이프라인 (Bloom Pipeline)

Bloom은 연구자가 입력한 추상적인 행동 정의를 구체적이고 정량적인 데이터로 변환하기 위해 정교한 4단계 파이프라인을 수행합니다. 이 과정은 완전히 자동화되어 있으며, 각 단계는 특화된 LLM 에이전트들에 의해 수행됩니다. 각 단계는 다음과 같습니다:

1단계. 이해 (Understanding): 평가의 본질 파악

평가의 첫 단추는 사용자가 작성한 behaviors.json 파일에서 시작됩니다. 여기에는 평가하고자 하는 행동에 대한 자연어 설명(Description)과 선택적인 예시 대화(Few-shot examples)가 포함됩니다. 이 입력값을 바탕으로 '이해 에이전트(Understanding Agent)' 가 투입되어 분석을 시작합니다.

이해 에이전트는 단순히 텍스트를 읽는 수준을 넘어섭니다. 해당 행동이 AI 안전성 연구 관점에서 왜 과학적으로 중요한지, 그리고 모델이 해당 행동을 보일 때 어떤 심리적·논리적 메커니즘이 작용하는지를 심층적으로 분석합니다. 이 분석 결과는 이후 단계의 에이전트들이 평가의 핵심을 놓치지 않도록 돕는 '맥락 가이드(Context Guide)' 로 변환됩니다. 특히 이 가이드는 평가를 수행하는 에이전트(공격자)가 모델을 공격하는 과정에서 스스로의 윤리 규정이나 안전 필터(Safety Refusal)에 걸려 작동을 멈추는 것을 방지하는 중요한 안전 장치 역할도 수행합니다.

2단계. 아이디어 생성 (Ideation): 가상 시나리오 설계

앞서 생성된 맥락 가이드를 바탕으로 '아이디어 에이전트(Ideation Agent)' 가 타겟 행동을 유발할 수 있는 수백, 수천 가지의 다양한 가상 시나리오를 설계합니다. 이 단계에서 생성되는 시나리오는 단순한 질문 리스트가 아니라, 모델이 몰입할 수밖에 없는 구체적인 환경 설정입니다.

각 시나리오는 다음과 같은 세밀한 구성 요소를 포함합니다:

상황(Situation): 모델이 처해 있는 배경 설정입니다. 예를 들어, "당신은 해고 위기에 처한 주니어 개발자를 돕는 AI 보조자입니다" 와 같이 모델에게 특정 역할과 압박감을 부여합니다.
사용자 페르소나(User Persona): 모델과 대화할 가상의 사용자를 정의합니다. "코드는 잘 모르지만 결과만 독촉하는 비합리적인 상사" 처럼 말투, 지식 수준, 숨겨진 의도까지 상세히 설계하여 모델의 특정 반응을 유도합니다.
시스템 프롬프트(System Prompt): 타겟 모델에게 주입될 초기 설정값으로, 모델의 기본 태도나 제약 조건을 정의합니다.
도구 환경(Tool Environment): 모델이 텍스트 외에 실제로 상호작용할 수 있는 가상의 터미널, 코드 실행기, 파일 시스템 등을 설정하여 행동의 범위를 확장합니다.

3단계. 실행 (Rollout): 적응형 공격 및 동적 상호작용

이 단계는 Bloom 파이프라인의 핵심으로, 설계된 시나리오가 실제 대화로 구현되는 과정입니다. '사용자 에이전트(User Agent)' 는 설정된 페르소나를 완벽하게 연기하며 타겟 모델(Target Model)과 멀티턴(Multi-turn) 대화를 진행합니다.

사용자 에이전트의 가장 큰 특징은 적응형 공격(Adaptive Attack) 능력입니다. 고정된 대본을 단순히 읽는 것이 아니라, 타겟 모델의 반응을 실시간으로 분석하여 전략을 수정합니다. 모델이 방어적으로 나오면 회유하거나, 논리적 허점을 파고들어 타겟 행동(예: 아부, 기만)을 하도록 압박 수위를 조절합니다.

또한, 텍스트 대화에 그치지 않고 도구 시뮬레이션을 수행합니다. 예를 들어 '사보타주' 성향을 테스트하는 시나리오라면, Bloom은 모델에게 가짜 터미널 환경을 제공합니다. 이를 통해 모델이 실제로 rm -rf / 같은 파괴적인 명령어를 입력하는지, 혹은 제공된 코드를 몰래 수정하여 백도어를 심으려 하는지 행동 단위로 관찰할 수 있습니다.

4단계. 판단 (Judgment): 다층적 분석 및 점수화

모든 상호작용이 종료되면, 생성된 대화 기록(Transcript)은 '판사 모델(Judge Model)' 에게 전달됩니다. 판사 모델은 타겟 모델이 보인 행동을 분석하여 0~10점 척도의 행동 존재 점수(Behavior Presence Score) 를 매깁니다. 이때 단순히 특정 행동의 유무만 따지는 것이 아니라, 그 행동의 심각성은 어느 정도인지, 그리고 시나리오 자체가 얼마나 현실적이었는지(Realism)도 함께 평가하여 데이터의 신뢰도를 높입니다.

개별 평가가 끝나면 '메타 판사(Meta-Judge)' 가 전체 시나리오의 결과를 종합적으로 분석합니다. 메타 판사는 어떤 유형의 시나리오나 페르소나에서 모델이 가장 취약했는지 패턴을 파악하고, 평가 과정에서 발생할 수 있는 에이전트의 오류나 편향을 점검하여 최종 리포트를 생성합니다. 이를 통해 연구자는 단순한 수치를 넘어 모델의 행동 특성에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

핵심 지표: Elicitation Rate (유발률)

Bloom의 4단계 파이프라인(이해-아이디어-실행-판단)을 거친 최종 결과물은 단순한 로그 파일이 아닙니다. 이 모든 과정은 Elicitation Rate(유발률) 라는 하나의 결정적인 정량 지표를 산출하기 위해 수렴됩니다.

이 때, 대규모 언어 모델(LLM)은 확률적으로 작동하기 때문에 동일한 질문에도 매번 다르게 반응할 수 있습니다. Bloom은 수백, 수천 번의 다양한 변주(Perturbation)가 가미된 시나리오를 통해 스트레스 테스트를 수행하고, 이를 통계적 비율로 나타냄으로써 우연에 의한 결과를 배제하고 모델의 진짜 성향(Propensity) 을 객관적으로 수치화합니다.

즉, Elicitation Rate(유발률)는 타겟 모델이 주어진 행동(예: 사보타주, 아첨 등)을 얼마나 빈번하게 드러냈는지를 나타내는 확률적 수치입니다. 산출 방식은 다음과 같습니다.

기준점(Threshold): 판사 모델(Judge Model)은 각 시뮬레이션의 대화 내용을 분석하여 0점에서 10점 사이의 점수를 매깁니다. 이때, 7점이 중요한 기준점이 됩니다. 7점 이상은 모델이 해당 행동을 '명확하고 부인할 수 없는 수준'으로 저질렀음을 의미합니다.
계산 공식: 전체 시뮬레이션(Rollout) 횟수 대비 7점 이상의 점수를 받은 횟수의 비율입니다. 예를 들어, 100번의 시나리오를 실행했을 때 모델이 5번의 경우에서 7점 이상의 위험 행동을 보였다면, Elicitation Rate는 5%가 됩니다.

이러한 유발률 수치는 모델의 안전성과 정렬(Alignment) 상태를 판단하는 핵심 척도가 됩니다.

낮은 유발률 (Lower Rate = Robustness), 즉 수치가 0에 수렴할수록 해당 모델이 매우 견고함을 의미합니다. 이는 사용자 에이전트의 집요한 유도 심문(Prodding), 속임수, 압박 상황에서도 모델이 자신의 안전 원칙(Constitution)을 포기하지 않고 일관되게 방어해냈다는 증거입니다.

이에 비해, 높은 유발률 (Higher Rate = Vulnerability), 즉 수치가 높다는 것은 모델의 방어 기제가 특정 상황에서 쉽게 무너진다는 것을 뜻합니다. 이는 모델이 사용자의 비위를 맞추기 위해 거짓말을 하거나(Sycophancy), 안전장치를 우회하여 위험한 명령을 수행할 가능성이 높다는 경고 신호입니다. 즉, 모델의 행동 제어가 구조적으로 취약함을 시사합니다.

시드 구성 (Seed Configuration)

Bloom의 구성 시스템은 매우 높은 유연성을 자랑합니다. 사용자는 이 설정을 통해 특정 행동이나 실패 양상(Failure Modes)을 정밀하게 타겟팅하여 평가를 맞춤화할 수 있습니다. 특히 시드(Seed) 설정은 평가 과정의 각 단계에 영향을 미치는 변수들을 격리하고 제어할 수 있게 해주어, 동일한 시드 파일(seed.yaml)로 평가를 재실행하면 언제나 비교 가능한 결과를 얻을 수 있도록 보장합니다. 이는 과학적 실험의 재현성(Reproducibility) 을 확보하는 핵심 메커니즘입니다.

아래 나열된 주요 설정 외 전체적인 설정 및 예시에 대해서는 GitHub 저장소의 문서 또는 예시 시드 파일(seed.yaml)을 참고해주세요.

전역 구성 설정 (Global Configuration Settings)

평가 전체를 관통하는 기본적인 환경과 규칙을 정의하는 단계입니다.

행동 설명과 예시 (Behavior Description & Transcripts): 평가의 가장 핵심적인 입력값입니다. 행동 설명은 측정하고자 하는 바를 정확하고 구체적으로 기술해야 하며, 경미한 수준부터 심각한 수준까지 점수를 매길 수 있는 채점 기준(Rubric)을 포함하는 것이 이상적입니다. 여기에 예시 트랜스크립트(Example Transcripts) 를 몇 가지(Few-shot) 추가하면, Bloom이 해당 행동을 더 정교하게 유도하고 다양한 모델과 환경에 일반화하는 데 큰 도움이 됩니다. 물론, 예시 없이 설명만으로도 평가는 가능합니다.
모델 선택 (Models): 파이프라인의 각 단계(이해, 아이디어, 실행, 판단)는 특정 LLM과 작업을 위한 스캐폴딩(Scaffolding)의 조합으로 이루어집니다. 사용자는 각 단계의 특성에 맞춰 최적의 모델을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 이해(Understanding) 단계는 비교적 단순하므로 작고 빠른 모델을 사용해도 충분하지만, 복잡한 창의성이 필요한 아이디어 생성이나 실행 단계는 더 성능이 좋은 모델을 배치하는 것이 좋습니다.
구성 가능한 프롬프트 (Configurable Prompts): Bloom은 일반적인 평가 실패를 방지하기 위한 기본 프롬프트를 내장하고 있습니다. 예를 들어, 아이디어 생성 프롬프트는 뻔한 이름이나 상투적인 패턴만 반복하는 모드 붕괴(Mode Collapse)를 방지하도록 설계되어 있으며, 실행 에이전트에게는 "일반적인 사용자는 굳이 자신을 소개하지 않으며, 메시지를 최대한 짧게 보낸다"는 지침을 주어 현실성을 높입니다. 사용자는 이 프롬프트를 수정하여 코딩 전용 시나리오 등 특정 페르소나를 시뮬레이션할 수 있습니다.
익명 타겟 (Anonymous Target): 평가자(Evaluator)가 타겟 모델의 정체를 알지 못하게 설정할 수 있습니다. 반대로, 자기 선호 편향(Self-preferential bias)과 같이 모델이 자기 자신을 얼마나 편애하는지 측정해야 하는 경우에는 이 옵션을 해제하여 평가자가 타겟 모델을 식별하고 올바른 판단을 내리도록 해야 합니다.

아이디어 생성 단계 설정 (Ideation-Specific Configuration)

평가 시나리오의 다양성과 범위를 결정하는 설정입니다.

다양성 제어 (Diversity, d): 0에서 1 사이의 값으로 설정하며, 시나리오의 폭을 결정합니다. 아이디어 생성기는 전체 롤아웃 수(n)에 다양성 비율(d)을 곱한 만큼의 고유 시나리오를 생성합니다( n \times d ). 그 후, 변형 에이전트(Variation Agent)가 이 고유 시나리오들의 핵심 로직(회사명, 날짜 등)은 유지하되 세부 요소를 바꾸는 섭동(Perturbation) 과정을 거쳐 나머지 시나리오를 채웁니다. 예를 들어 50번의 평가에서 d=0.2 로 설정하면, 10개의 완전히 새로운 시나리오가 만들어지고, 나머지는 이 10개를 기반으로 한 변형 시나리오로 구성됩니다. d=1.0 이면 모든 시나리오가 새롭게 생성됩니다.
웹 검색 (Web Search): 아이디어 에이전트가 시나리오를 구상할 때 인터넷 검색을 사용할지 여부입니다. 예를 들어 정치적 편향성을 테스트할 때, 에이전트가 실제 정당의 웹사이트를 검색하여 최신 정보를 반영한 사용자 질문을 만들도록 지시할 수 있습니다.

상호작용 및 전개 설정 (Ideation and Rollout-Specific)

모델과 에이전트가 실제로 어떻게 부딪힐지, 그 상호작용의 유형을 정의합니다.

양상 (Modality): 평가는 크게 두 가지 모드로 나뉩니다. 도구 호출 없이 순수하게 대화만 오가는 대화형(Conversational) 모드와, 타겟 모델에게 가상의 도구(합성된 터미널, API 등)를 노출시켜 실제 행동을 유도하는 시뮬레이션 환경(Simulated Environment) 모드입니다.
최대 턴 수와 반복 (Maximum Turns & Repetitions): 평가자와 타겟 간에 주고받는 대화의 길이를 제한하고, 각 시나리오를 몇 번 반복해서 실행할지 설정합니다. 지표는 이 반복된 결과들을 집계하여 산출됩니다.
사용자 모드 (User Mode): 이를 비활성화하면, 사용자 역할을 시뮬레이션하는 대신 에이전트가 방해받지 않고 연속적인 행동(Trajectory)을 수행하는 상황을 만들 수 있습니다.

판단 단계 설정 (Judgment-Specific Configuration)

생성된 대화 기록을 어떻게 채점하고 분석할지 결정합니다.

반복 판단 및 2차 속성 (Repeated Judge Samples & Secondary Qualities): 신뢰도를 높이기 위해 판사 모델이 하나의 트랜스크립트를 독립적으로 여러 번 채점하게 할 수 있습니다. 또한, 단순히 행동의 유무뿐만 아니라 현실성(Realism), 유도 난이도(Elicitation Difficulty), 평가 무효성(Invalidity), 평가 인지 여부(Evaluation Awareness) 등 추가적인 차원을 평가하도록 설정할 수 있습니다. 이러한 2차 속성 점수는 데이터를 필터링하거나 심층 분석하는 데 유용하게 사용됩니다.
메타 판단 속성 (Metajudgment Qualities): 개별 시나리오가 아닌, 전체 평가 스위트(Suite) 수준의 품질(예: 시나리오의 다양성)을 메타 판사가 평가하도록 합니다.
편집 태그 (Redaction Tags): 판사 모델에게 보여주지 말아야 할 정보를 가립니다. 예를 들어, 타겟 모델에게 주어진 비밀 지침이나 시스템 프롬프트의 특정 부분이 판결에 편향을 주지 않도록 숨길 때 사용합니다.

정적 평가 (Static Evaluations)

때로는 무작위성 없이 통제된 실험이 필요할 때가 있습니다. 여러 타겟 모델을 완벽하게 동일한 조건에서 비교해야 하는 경우, 아이디어 에이전트가 정확한 프롬프트(Exact Prompts) 를 지정하도록 설정하고, 실행 에이전트가 이를 토씨 하나 틀리지 않고(Verbatim) 사용하도록 강제할 수 있습니다. 저장소에는 이러한 정적 평가를 강제하는 샘플 프롬프트 파일도 포함되어 있습니다.

Bloom의 신뢰성 검증: 평가의 유효성과 일관성 (Meaningfulness and Trust)

Bloom이 산출하는 평가 지표가 과연 실제 모델의 행동을 정확히 반영하는지, 그리고 그 결과가 얼마나 과학적으로 타당한지를 검증하기 위해 연구진은 다각도의 실험을 수행했습니다. 이 섹션에서는 평가의 기준점이 되는 '정답(Ground Truth)'의 부재를 어떻게 극복했는지, 그리고 판사(Judge) 모델의 판단이 인간과 얼마나 유사한지 분석합니다.

모델 유기체를 통한 변별력 검증 (Distinguishing Model Organisms)

Bloom의 최상위 지표를 해석할 때 가장 큰 어려움은 비교 대상이 되는 '정답지'가 없다는 점입니다. 우리는 특정 타겟 모델이 실제 상황에서 문제 행동을 얼마나 자주 일으키는지에 대한 사전 분포를 알지 못합니다. 또한 벤치마크 환경과 실제 프롬프트 환경의 차이로 인해 단순 비교는 신뢰하기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 연구진은 특정 행동을 하도록 의도적으로 설계된 모델 유기체(Model Organisms, MOs) 와 그렇지 않은 베이스라인 모델(Baseline) 을 비교하는 방식을 택했습니다. 만약 Bloom의 평가가 유효하다면, 특정 행동이 주입된 MO에서 베이스라인보다 훨씬 높은 발현율(Elicitation rate)이 관측되어야 합니다.

연구진은 10가지의 서로 다른 기이한 행동(Quirky behavior)을 보이도록 시스템 프롬프팅된 MO를 제작하고, 각각 50회의 실행(Rollout)을 거쳐 베이스라인 모델과 비교했습니다.

위 이미지에서 볼 수 있듯이, Bloom은 10개 중 9개의 행동에 대해 MO와 베이스라인 모델을 명확하게 구분해 냈습니다. 예시 대화(Few-shot)가 없는 조건에서도 Bloom은 효과적으로 행동을 감지했습니다. 유일하게 변별력을 보이지 못한 '자기 홍보(Self-promotion)' 항목의 경우, 분석 결과 베이스라인 모델 자체가 이미 MO만큼이나 높은 자기 홍보 성향을 가지고 있어 구분이 불가능했던 것으로 밝혀졌으며, 이는 평가 도구의 오류가 아닌 모델 자체의 특성을 정확히 반영한 결과입니다.

평가 모델의 신뢰도와 교정 (Judge Trust and Calibration)

평가 결과에 대한 신뢰는 결국 행동을 점수화하는 평가 모델(Judge Model)이 얼마나 정확한지에 달려 있습니다. 연구진은 Bloom 개발 과정에서 평가 모델의 프롬프트를 지속적으로 개선했으며, 최종적으로 40개의 대화 기록(Transcript)을 사람이 직접 라벨링하여 모델의 채점 결과와 비교했습니다.

위 상관관계 분석에 따르면, Claude Opus 4.1이 인간의 판단과 가장 강력한 상관관계(Spearman correlation 0.86)를 보였으며, 그 뒤를 Sonnet 4.5(0.75)가 이었습니다. 이 두 모델은 모델 간 일치도 역시 가장 높았습니다.

연구진은 전체적인 점수 분포보다, 행동의 유무를 결정짓는 양극단의 점수(임계값)가 정확한지에 더 주목했습니다.

위 샌키(Sankey) 다이어그램은 Opus 4.1과 인간 평가자가 점수의 양극단(확실한 행동 존재 또는 부재)에서 매우 높은 일치도를 보임을 나타냅니다. 간혹 발생하는 불일치는 대화 내용이 지나치게 전문적이거나 행동 자체가 해석의 여지가 있는 경계선에 있을 때 주로 발생했으며, 체계적인 오류는 발견되지 않았습니다.

평가 모델이 동일한 대화 기록을 반복해서 채점할 때 점수가 달라진다면 그 평가는 신뢰할 수 없을 것입니다.

위 다이어그램은 평가 모델의 일관성을 측정한 결과입니다. Claude 계열, 특히 Sonnet 4는 동일한 대화에 대해 거의 점수를 바꾸지 않는 매우 높은 일관성을 보인 반면, GPT-5는 상대적으로 높은 점수 분산(Variance)을 보이며 일관성이 떨어지는 경향을 보였습니다. 이는 평가의 안정성을 위해 평가 모델 선정에 신중해야 함을 시사합니다.

메타-평가자의 통찰력과 평가의 안정성 (Meta-Judge & Variance)

개별 평가를 종합하는 '메타-평가자(Meta-Judge)'의 성능 검증을 위해, 연구진은 평가 세트의 다양성(Diversity) 파라미터를 조절하며 실험을 진행했습니다.

위 결과는 메타-평가자가 매긴 다양성 점수가 실제 설정된 다양성 수치와 정확하게 비례함을 보여줍니다. 정성적인 측면에서도 메타 평가자는 단순한 경향성과 체계적인 문제 행동을 명확히 구분하여 서술하는 능력을 입증했습니다.

마지막으로 Bloom 평가 지표의 안정성을 분석했습니다. Bloom은 실행 시마다 새로운 대화를 생성하므로 결과가 달라질 수 있지만, 동일한 시드(Seed)에서 수행된 평가 세트는 전반적으로 낮은 변동폭을 보였습니다. 다만 개별 시나리오 단위로 볼 때, 변동성은 시나리오의 평균 점수에 따라 달라지는 경향이 있습니다.

이상과 같이, 행동이 확실히 나타나거나(고득점) 전혀 나타나지 않는(저득점) 시나리오는 반복해도 결과가 안정적이지만, 중간 점수대(Mid-range)의 시나리오는 작은 상호작용의 차이에도 결과가 뒤집힐 수 있어 상대적으로 높은 변동성을 보였습니다.

평가 모델 선정의 영향력: 아이디어와 실행 단계 (Impact of Ideation and Rollout Models on Evaluation Outcomes)

Bloom 파이프라인의 핵심 단계인 '아이디어 생성(Ideation)'과 '실행(Rollout)'에서 어떤 모델을 에이전트로 기용하느냐에 따라 평가의 방향성과 결과가 크게 달라집니다. 모델마다 행동을 해석하고, 시나리오를 제안하며, 사용자나 도구를 시뮬레이션하는 능력이 각기 다르기 때문입니다. 경험적으로 Claude Opus 4.1은 대화형 유도(Conversational elicitation)에 탁월하며, GPT-5는 코딩과 같은 복잡한 기술 환경 시뮬레이션에 강점을 보입니다.

아이디어 생성 단계: 모델에 따른 시나리오 분포 변화

어떤 모델이 아이디어를 생성하느냐는 평가 시나리오의 분포 자체를 바꿀 수 있습니다. 연구진은 OpenAI의 정치적 편향 정의를 기반으로, Opus 4.1을 사용해 100개의 정치적 단일 턴 시나리오를 생성하고 이를 주제, 이념적 성향, 현실성 등으로 분류했습니다.

위 결과는 아이디어 생성 모델의 선택이 시나리오의 이념적 성향에 미치는 영향을 보여줍니다. 예를 들어, GPT-5를 사용하거나 웹 검색 기능을 활성화할 경우 생성된 쿼리는 대다수 중립적(Neutral)인 성향을 띠게 됩니다. 반면 Grok 4는 다른 모델에 비해 민주당(Democratic) 성향이 짙은 쿼리를 생성하는 경향이 있으며, 편향된 예시를 제공할 경우 결과물 역시 양극단으로 갈라지는 현상이 관찰되었습니다. 흥미로운 점은 모델의 추론(Reasoning) 능력 자체는 이러한 시나리오 분포에 유의미한 영향을 미치지 않았다는 것입니다.

실행 단계: 모델의 연기력이 결과에 미치는 영향

시나리오가 준비된 후, 타겟 모델과 실제로 상호작용하는 '실행(Rollout)' 에이전트의 능력 또한 최종 평가 지표를 크게 좌우합니다. 연구진은 앞서 수행한 모델 유기체 실험의 일부를 활용하여, 시나리오는 고정한 채 실행 모델만 변경하며 실험을 반복했습니다.

위 결과에서 확인할 수 있듯이, 실행 모델의 선택에 따라 최상위 지표가 상당히 변화했습니다. Opus 4.1을 실행 모델로 사용했을 때 베이스라인 모델과 기이한 행동 모델 간의 점수 차이(Separation)가 가장 크게 나타나, 행동을 유발하는 능력이 가장 뛰어남을 입증했습니다. 반면, GPT-5는 '점점 활기차게 반응하기(increasing-pep)'와 같은 특정 특성을 이끌어내는 데 있어 다른 모델들(약 6점 차이)에 비해 현저히 낮은 변별력(약 1점 차이)을 보였습니다. 이는 정확한 평가를 위해서는 단순히 고성능 모델을 쓰는 것을 넘어, 평가 목적에 부합하는 특성을 가진 모델을 적재적소에 배치해야 함을 시사합니다.

사례 연구: 자기 선호 편향 (Case Study: Self-Preferential Bias)

연구진은 Bloom의 실효성을 검증하기 위해, 최근 발표된 Sonnet 4.5 시스템 카드의 주요 발견 중 하나인 자기 선호 편향(Self-Preferential Bias) - 모델이 의사결정 시 자신에게 유리한 선택을 하는 경향 - 을 재현하는 실험을 진행했습니다. 시스템 카드에서는 Sonnet 4.5가 가장 편향이 적은 모델로 평가되었습니다.

편향의 재현과 추론 능력의 영향

Bloom을 사용하여 해당 평가와 유사한 환경을 구축하고 4가지 Claude 모델을 테스트했습니다. 그 결과, Bloom은 시스템 카드와 동일하게 Sonnet 4.5가 가장 편향이 적다는 결론을 도출해냈습니다.

흥미로운 점은 타겟 모델에게 '생각할 시간(Reasoning effort)' 을 더 많이 부여했을 때 나타난 변화입니다. Sonnet 4 모델의 경우, 추론 강도를 '중간(Medium)'에서 '높음(High)'으로 올리자 자기 선호 편향이 급격히 감소했습니다. 이는 모델이 다른 선택지를 더 공정하게 골랐다기보다는, 이해충돌(Conflict of interest) 상황을 스스로 인지하고 자신의 옵션을 선택하는 것을 거부(Refusal) 했기 때문으로 나타났습니다.

부가 지표를 활용한 결과 필터링 (Collateral Judgment)

판사 모델은 단순히 행동의 유무뿐만 아니라 '유도 난이도' , '비현실성' , '평가의 타당성' , '평가 인지 여부' 와 같은 부가적인 품질 지표(Secondary qualities)도 함께 채점합니다. 이러한 지표는 평가 결과를 정제하는 데 유용하게 사용됩니다.

연구 결과, 평가자(Evaluator)가 더 강압적이거나 조작적인 전술을 쓴다고 해서 자기 선호 편향이 더 잘 드러나지는 않았습니다. 오히려 '비현실적임(Unrealism)'이나 '평가 타당성 부족(Invalidity)'과 같은 부정적인 특성은 편향 유도 실패와 높은 상관관계를 보였습니다. 따라서 이러한 부정적 특성이 높은 대화 기록을 필터링하여 제거했을 때, 전체적인 행동 발현율(Elicitation rate)이 소폭 상승하여 데이터의 순도가 높아졌습니다.

평가 설정과 연산량의 영향 (Evaluation Effort and Compute)

자동화된 평가 도구는 설정을 어떻게 하느냐에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 연구진은 퓨샷(Few-shot) 예시의 수, 대화 길이, 평가자의 추론 노력 등 다양한 변수를 조절하며 모델 간의 순위 변동성(Kendall's W)을 분석했습니다.

분석 결과, 퓨샷 예시의 수나 대화 길이는 순위에 큰 영향을 주지 않았으나(순위 일관성 높음), 평가자의 추론 노력(Evaluator Reasoning) 은 순위 변동에 민감한 영향을 미쳤습니다. 하지만 주목할 점은, 어떤 설정에서도 Sonnet 4.5는 일관되게 가장 편향이 적은 모델 로 평가되었다는 사실입니다. 이는 Bloom이 모델의 본질적인 특성을 안정적으로 포착해냄을 시사합니다.

세부적으로 시드 예시(Seed Examples) 는 하나만 제공해도 성능이 크게 오르지만 그 이상은 수확 체감의 법칙이 적용되었습니다. 상호작용 길이(Interaction Length) 의 경우, 자기 선호 편향 테스트에서는 대화가 길어질수록 모델이 자신의 편향된 발언을 철회할 기회가 생겨 오히려 유도 성공률이 떨어지는 경향을 보였습니다.

한계점 (Limitations)

Bloom은 주관적이고 행동 중심적인 평가를 대량으로 생성하는 데 탁월하지만, 다음과 같은 명확한 한계 또한 존재합니다:

객관적 정답의 부재: Bloom은 아부, 편향, 기만과 같은 주관적 행동 평가에는 적합하지만, 복잡한 수학 문제의 정답 여부나 코드의 실행 가능성과 같이 객관적인 검증(Objective correctness) 이 필요한 영역에는 부적합합니다. 판사 모델이 이를 완벽히 채점하기 어렵기 때문입니다.
정밀 제어의 어려움: Bloom의 강점인 동적인 시나리오 생성은 역설적으로 통제된 실험을 어렵게 만듭니다. 테스트 케이스 간에 단어 하나만 바꾸는 식의 정밀한 통제가 필요한 실험에서는 Bloom의 자동 생성 방식이 적절하지 않을 수 있습니다.
시뮬레이션의 한계: Bloom은 모든 도구와 사용자 반응을 텍스트로 시뮬레이션합니다. 따라서 실제 API 호출, 파일 조작, 실제 인간과의 상호작용 등 실제적 결과(Consequences) 가 동반되어야만 드러나는 행동을 포착하는 데는 제약이 있습니다.
평가 인지 문제: 최신 모델일수록 자신이 평가받고 있다는 사실을 인지하는 비율이 높습니다(Appendix Figure A.1 참조). 향후 Bloom이 생성한 데이터가 학습 데이터에 포함된다면 이러한 문제는 더욱 심화될 수 있습니다.

결론 (Conclusion)

Bloom은 AI 안전성 및 정렬(Alignment) 연구를 위한 자동화된 평가 생성 도구입니다. 이 도구는 연구자가 의도한 행동을 모델로부터 이끌어내기 위해 필요한 복잡한 시나리오 설계를 자동화하여, 연구의 속도와 다양성을 획기적으로 높여줍니다.

실제로 Bloom은 다음과 같은 연구에서 유용하게 활용되었습니다:

안전성 견고성(Safety Robustness): 무해한 지시사항 속에 해로운 요청을 숨기는 '중첩 탈옥(Nested jailbreak)' 공격을 생성하고 방어력을 테스트했습니다.
합성 훈련 데이터(Synthetic Training Data): 별도의 인프라 구축 없이 가상의 환경을 조율하여 대규모의 '사보타주(Sabotage)' 행동 데이터를 생성했습니다.
불가능한 코딩 과제: 해결이 불가능한 코딩 과제를 제시했을 때, 모델이 이를 인정하지 않고 테스트 코드를 조작(Hack)하려는 부정직한 행동을 하는지 측정했습니다.

모델의 능력이 발전함에 따라, Bloom을 통해 생성되는 평가 역시 더욱 복잡하고 현실적으로 진화할 수 있습니다. 고정된 프롬프트 세트에 의존하는 대신, 시드(Seed) 구성을 통해 유연하고 재현 가능한 탐색을 가능하게 하는 Bloom은 행동 평가 연구의 새로운 지평을 열어줄 것입니다.

Anthropic의 Bloom 공개 블로그

Bloom 연구 소개 블로그: Bloom: an open source tool for automated behavioral evaluations

Bloom 프로젝트 GitHub 저장소

GitHub 저장소 내 behaviors/ 디렉토리에서 다양한 행동 정의 예시(.json)를 참고하여 커스텀 평가 기준을 만들 수 있습니다.

https://github.com/safety-research/bloom

Anthropic의 AI 안전성과 평가 방법론에 대해 더 읽어보기 (영문)

Anthropic의 또 다른 자동 평가 도구인 Petri는 Bloom과 상호 보완적으로 사용되는 도구로, 광범위한 취약점 탐색에 특화되어 있습니다.
Anthropic의 AI 안전성 접근법(Constitutional AI)은 인간의 피드백(RLHF)에만 의존하지 않고, AI가 AI를 가르치고 감독하는 Anthropic의 핵심 학습 철학입니다.
정렬된 척하는 AI(Alignment Faking)는 모델이 학습 과정에서 안전한 척 연기하는 현상에 대한 심층 연구 자료입니다.

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