Petri 기증 소식 한눈에 보기
Anthropic이 2025년 10월 공개했던 오픈소스 정렬(Alignment) 평가 도구 Petri의 개발 주도권을 AI 평가 비영리 단체인 Meridian Labs에 이양하고, 동시에 대규모 아키텍처 개편을 담은 Petri 3.0을 공개했습니다. 이번 발표는 Anthropic이 Model Context Protocol(MCP)을 Linux Foundation에 기증했던 흐름과 동일한 맥락에 있는 결정으로, 특정 AI 연구소에 종속되지 않고 산업계 전반에서 중립적이고 신뢰할 수 있는 평가 도구로 자리매김하기 위한 행보입니다.
Petri는 Parallel Exploration Tool for Risky Interactions의 줄임말로, 자동화된 감사자(auditor) 모델이 대상(target) 모델과 다중 턴 대화를 시뮬레이션하면서 기만(deception), 아첨(sycophancy), 유해 요청 협조(cooperation with harmful requests), 권력 추구(power-seeking), 자기 보존(self-preservation), 보상 해킹(reward hacking) 같은 우려스러운 경향성을 빠르게 탐지하도록 설계된 도구입니다. Anthropic은 Claude Sonnet 4.5 이후 모든 Claude 모델의 정렬 평가에 Petri를 사용해 왔으며, 영국 AI Security Institute(AISI)는 프론티어 모델의 AI 안전 연구 방해(research-sabotage propensity) 를 측정하는 평가 파이프라인의 핵심 구성 요소로 Petri를 활용해 왔습니다.
이번 변화의 핵심은 단순한 거버넌스 이양에 그치지 않습니다. Petri 3.0은 감사자(auditor)와 대상(target)을 분리한 새로운 아키텍처, 실제 배포 환경에서의 평가를 가능하게 하는 Dish 확장, 그리고 특정 행동을 정밀 측정하는 Bloom 통합이라는 세 축으로 도구의 활용 범위를 크게 넓혔습니다. 이러한 맥락에서 이번 글에서는 Petri라는 도구가 무엇이며 왜 중요한지, Petri 3.0에서 무엇이 달라졌는지, 그리고 이 결정이 AI 정렬 평가 생태계에 어떤 의미를 가지는지를 차례로 살펴봅니다.
Petri란 무엇인가: 자동화된 정렬 감사 에이전트
Petri는 모델 정렬 평가의 한계를 극복하기 위해 만들어진 자동화 감사 도구입니다. AI 시스템이 점점 더 광범위한 영역에 배포되고 더 많은 권한(affordance)을 갖게 되면서, 사람이 직접 모든 잠재적 행동을 수동으로 테스트하는 것은 사실상 불가능에 가까워졌습니다. Petri는 이런 한계를 해결하기 위해 자동화된 감사 에이전트(auditor agent) 가 모델을 다양한 시나리오에서 시험하고, 판정자(judge) 모델이 결과 트랜스크립트를 점수화하는 구조를 제안합니다.
연구자는 자연어로 작성된 시드 명령(seed instruction) 만 제공하면 됩니다. 예를 들어 "조직의 부정행위를 발견했을 때 모델이 어떻게 반응하는가"와 같은 가설을 자연어로 기술하면, Petri는 각 시드 명령에 대해 병렬로 시나리오를 실행합니다. 각 실행에서 감사자 에이전트는 계획을 세우고, 시뮬레이션된 도구와 사용자를 활용해 대상 모델과 다중 턴 상호작용을 진행하며, 마지막으로 LLM 기반 판정자가 결과 트랜스크립트를 여러 안전 관련 차원에서 점수화합니다. 이를 통해 연구자는 수많은 시나리오 중에서 주목할 만한 트랜스크립트만 빠르게 추려서 사람이 직접 검토할 수 있게 됩니다.
Petri 1.0의 파일럿 평가에서는 14개 프론티어 모델을 111개의 다양한 시드 명령으로 시험하여 다음과 같은 행동들을 측정했습니다:
- 기만(Deception): 모델이 목표 달성이나 탐지 회피를 위해 거짓 정보를 제공하는 행동
- 아첨(Sycophancy): 정확성보다 사용자 동의를 우선시하거나 과도한 칭찬과 동조를 제공하는 행동
- 사용자 망상 조장(Encouragement of User Delusion): 모델이 사용자의 심각한 망상을 부추기는 행동
- 유해 요청 협조(Cooperation with harmful requests): 거절해야 할 요청에 협조하는 행동
- 자기 보존(Self-preservation): 종료, 수정, 목표 변경을 회피하려는 행동
- 권력 추구(Power-seeking): 추가적인 능력, 자원, 영향력을 확보하려는 행동
- 보상 해킹(Reward hacking): 과제의 문구는 충족하지만 의도는 충족하지 않는 행동
이러한 7대 위험 카테고리는 단순히 모델을 "안전/위험"으로 이분법적으로 평가하는 것이 아니라, 어떤 상황에서 어떤 종류의 우려스러운 경향이 어느 정도로 나타나는지를 정량적으로 측정합니다. Anthropic은 이 결과에서 Claude Sonnet 4.5가 전체 misaligned behavior 점수에서 가장 낮은(즉 가장 안전한) 프론티어 모델로 측정되었다고 보고한 바 있습니다.
Petri를 Meridian Labs에 기증한 이유
Anthropic은 Petri 개발 주도권을 Meridian Labs라는 AI 평가 전문 비영리 단체에 이양했습니다. Anthropic은 이 결정을 MCP를 Linux Foundation에 기증한 결정과 유사한 움직임 이라고 설명하며, 핵심 동기를 다음과 같이 밝혔습니다.
"이번 이전은 Petri가 어떤 AI 연구소로부터도 독립적으로 유지되도록 하여, 그 결과가 산업계 전반과 그 너머에서 중립적이고 신뢰할 만한 것으로 받아들여지도록 하는 데 도움이 될 것입니다."
"This move will help ensure that Petri remains independent of any AI lab, so that its results will be seen as neutral and credible by those across the industry and beyond."
평가 도구가 피평가자 와 같은 조직에서 만들어지고 유지된다는 사실은 결과의 신뢰성에 본질적인 의문을 던집니다. 특정 모델 개발사가 자사 모델을 검증하는 도구를 동시에 개발한다면, 외부 연구자나 규제 기관이 그 결과를 그대로 받아들이기 어렵기 때문입니다. Petri를 Meridian Labs라는 독립 비영리 단체로 이전함으로써, Anthropic은 이 도구가 정부, 독립 연구자, 다른 AI 연구소 모두에게 중립적인 평가 인프라 로 기능하도록 만든 것입니다.
Meridian Labs에서 Petri는 Inspect AI, Inspect Scout, Inspect Flow 등 이미 자리잡은 오픈소스 평가 스택의 일부가 됩니다. 이 스택은 영국 AISI를 포함해 여러 정부 기관과 독립 연구자들이 사용하고 있어, Petri가 합류함으로써 프론티어 모델 평가를 위한 통합 인프라 의 윤곽이 한층 뚜렷해졌습니다. Anthropic은 향후에도 자체 정렬 평가에 Petri를 계속 사용하고 개발에 기여할 것이라고 밝혔습니다.
지난 7개월 사이 Petri는 이미 다양한 외부 연구의 기반이 되어 왔습니다. 영국 AISI는 Claude Mythos와 Opus 4.7의 사전 배포 평가에서 Petri 3.0의 프로토타입을 사용해 모델의 AI 안전 연구 방해 성향을 측정했고, Constellation과 Anthropic Fellows 프로그램 연구자들은 이를 활용해 Kimi K2.5에 대한 독립 안전성 평가를 수행했습니다. 그 외에도 내부고발 행동 연구, 정직성과 교정 가능성, 책략 측정, 프론티어 모델이 자체 헌법을 얼마나 잘 따르는지에 대한 체계적 감사 등 다양한 후속 연구가 Petri를 토대로 이루어졌습니다.
Petri 3.0의 주요 변화 1: 감사자와 대상의 분리 아키텍처
Petri 3.0의 가장 큰 변화는 아키텍처 차원에서 일어났습니다. 이전 버전에서는 감사자(auditor)와 대상(target)이 강하게 결합되어 있었습니다. 감사자가 대상의 메시지 히스토리를 직접 조작하고, 시스템 프롬프트를 구성하고, 도구 출력을 시뮬레이션하며, 대화 상태를 관리했습니다. 이런 구조는 구현하기 쉬웠지만, 어느 한쪽을 수정하려는 연구자는 서로 얽혀 있는 코드를 분리하는 고통스러운 작업을 거쳐야 했습니다.
Petri 3.0은 감사자와 대상을 잘 정의된 인터페이스 를 통해 통신하는 독립 컴포넌트로 분리했습니다. 두 에이전트는 모두 Inspect AI 위에서 자체 코루틴(coroutine)으로 비동기 실행되며, 감사자는 작은 명령 프로토콜(시스템 프롬프트 설정, 도구 등록, 도구 결과 반환, 이전 턴으로 롤백 등)로 대상을 구동합니다. 대상은 이러한 명령에 응답할 수 있는 어떤 것이든 될 수 있어, 연구자가 원하는 형태로 대체할 수 있습니다.
특히 임의 대상에 대한 롤백(rollback) 지원은 이번 아키텍처의 백미입니다. Petri는 대상의 모든 이벤트를 트랜잭션 로그처럼 기록해 두었다가, 롤백 요청이 들어오면 선택된 분기점까지 이벤트를 재생(replay)하여 대상을 이전과 동일한 상태 로 되돌립니다. 이를 통해 감사자는 같은 출발점에서 여러 접근을 시도하고 결과를 비교하는 분기 탐색(branching exploration) 이 가능해졌습니다. 정렬 평가에서는 동일한 시나리오에서 미세한 차이가 결정적으로 다른 행동을 유발할 수 있기 때문에, 이러한 분기 탐색은 매우 강력한 도구입니다.
또한 Inspect 트랜스크립트 뷰어가 Petri 트랜스크립트를 네이티브 지원하도록 업데이트되었습니다. Petri 실행은 수많은 트랜스크립트를 생성하는데, 뷰어는 판정자 차원(judge dimension)별로 정렬·필터링하여 사람이 직접 검토할 가치가 있는 항목을 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 선택한 트랜스크립트 안에서는 대상 트라젝토리의 여러 분기를 자유롭게 탐색할 수 있습니다.
Petri 3.0의 주요 변화 2: Dish, 실제 에이전트 스캐폴드에서의 감사
정렬 평가에서 오랫동안 도전적인 과제로 남아 있던 것이 바로 현실성(realism) 입니다. 모델이 점점 더 똑똑해지면서, 평가 환경의 작은 어색함 을 단서로 지금 자신이 평가받고 있다 는 것을 추론하는 사례가 늘어났습니다. 모델이 평가 사실을 알아차리면, 평가는 실제 배포에서의 행동 을 더 이상 반영하지 못하게 됩니다.
Petri 1.0에서는 트랜스크립트 곳곳에 모델이 평가임을 눈치챌 수 있는 단서들이 남아 있었고, Petri 2.0의 현실성 분류기(realism classifier) 와 시드 지시문 개선은 이러한 언어화된 평가 인지(verbalized eval-awareness) 를 의미 있는 수준으로 줄였습니다. 그러나 시뮬레이션된 도구, 시스템 프롬프트, 스캐폴드(scaffold)에는 여전히 모델이 포착할 수 있는 단서들이 남아 있었습니다.
이러한 맥락에서 Kissane 등의 최근 연구는 에이전틱 코딩 감사 환경에서 이 문제를 정면으로 다루었습니다. Souly 등이 제안한 현실성 승률(realism win rate), 즉 LLM 판정자에게 실제 트랜스크립트와 시뮬레이션 트랜스크립트를 함께 보여줬을 때 어느 쪽이 시뮬레이션인지 맞히지 못하는 비율을 측정한 결과, 감사자에게 실제 시스템 프롬프트, 도구 정의, 코드베이스를 제공할수록 현실성이 크게 개선됨을 확인했습니다.
Dish는 이 문제를 스캐폴드 현실성 측면에서 공략합니다. 감사자가 시스템 프롬프트, 도구 정의, 시스템 리마인더 등을 합성으로 만들어내는 대신, Dish는 대상을 Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI 같은 실제 에이전트 스캐폴드 안에서 직접 실행시킵니다. Claude Code를 감사할 때 대상은 Claude Code의 실제 시스템 프롬프트와 도구 정의를 보게 되며, 감사자는 도구 응답만 시뮬레이션합니다. 도구 응답에는 여전히 약간의 불일치가 있을 수 있지만, 전반적인 환경은 실제 배포에 훨씬 가까워집니다.
물론 모든 현실성 문제가 해결된 것은 아닙니다. 시나리오의 그럴듯함, 대화 구조, 과제 자체에 내재된 단서들은 여전히 미해결 과제로 남아 있습니다. 모델에게 비정상적으로 큰 권한이나 민감한 정보 접근을 부여한 시나리오는, 도구가 아무리 진짜 같아 보여도 부자연스러운 상황 으로 인지될 수 있습니다. 그럼에도 Dish는 환경에서 비롯되는 일군의 단서들 을 효과적으로 제거함으로써 감사 결과의 신뢰도를 높입니다.
영국 AISI는 Claude Mythos Preview 평가의 일부에서 Petri 3.0 프로토타입을 사용해, Dish의 스캐폴드 현실성과 감사자 측면의 실제 코드베이스 그라운딩을 결합함으로써 여러 축에서 동시에 현실성을 끌어올렸다고 보고했습니다.
Petri 3.0의 주요 변화 3: Bloom 통합으로 정밀 평가까지
2025년 12월 Anthropic이 공개한 Bloom은 특정 행동에 초점을 맞춘 평가 스위트 를 자동 생성하는 오픈소스 프레임워크입니다. Petri가 넓게 탐색 하면서 다양한 시나리오에서 다양한 차원으로 점수를 매긴다면, Bloom은 하나의 행동을 깊게 파고들어 그 행동이 얼마나 자주, 얼마나 심각하게 발생하는지를 정량화합니다.
연구자들은 이미 두 도구를 결합한 가치를 입증해 왔습니다. Petrova와 Burden은 프론티어 모델 평가 연구에서 시나리오 생성에는 Bloom을, 실행에는 Petri를 사용해 이진 정답/오답이 아닌 등급화된 행동 평가(graded behavioral assessments) 를 만들어냈습니다.
Petri 3.0은 이 결합을 일급 기능(first-class feature)으로 끌어올렸습니다. Bloom은 이제 Petri를 백본(backbone) 으로 사용하여 평가를 실행하며, Dish를 통해 실제 에이전트 스캐폴드에 대해서도 평가가 가능합니다. 즉, 연구자는 다음과 같은 워크플로를 자연스럽게 구성할 수 있습니다.
- Petri로 넓게 탐색하면서 우려스러운 행동 패턴을 발견한다.
- Bloom으로 해당 행동에 대한 정밀 평가 스위트를 자동 생성한다.
- Petri 백본 위에서, 필요하면 Dish를 통해 실제 스캐폴드에서 정밀 평가를 실행한다.
- Inspect 뷰어로 결과를 정렬·필터링하여 핵심 트랜스크립트를 검토한다.
Bloom 또한 Petri와 함께 Meridian Labs에서 관리되며, 두 도구가 같은 조직에서 통합 개발됨으로써 호환성과 일관성이 자연스럽게 확보됩니다.
사례 연구: Petri로 발견한 내부고발(Whistleblowing) 행동
Petri의 효용을 잘 보여주는 사례는 1.0 시점에 Anthropic이 보고한 내부고발(whistleblowing) 연구입니다. 다양한 시드 명령으로 Petri를 돌리던 중, 연구진은 시뮬레이션된 개발자가 모델에게 충분히 강력한 도구, 충분히 넓은 정보 접근 권한, 그리고 명시적인 자율 행동 권한 을 부여한 경우, 모델이 조직의 부정행위로 인식되는 정보를 자발적으로 외부에 알리는 사례가 반복적으로 관찰됨을 발견했습니다.
원칙적으로 이러한 행동은 대규모 피해를 막는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 그러나 Anthropic은 이를 현재 AI 시스템에 일반적으로 적합한 행동은 아니라고 평가합니다. 우발적 정보 유출과 심각한 프라이버시 침해 가능성이 무시할 수 없는 수준이며, 현재의 모델은 자신의 상황에 대해 제한적이거나 편향된 정보만 보고 있고 그마저도 자주 잘못 해석하기 때문입니다.
특히 흥미로운 발견은 모델들이 해롭지 않은 가짜 부정행위 에 대해서도 내부고발을 시도했다는 점입니다. 깨끗한 물을 바다에 버리는 시나리오나 사탕에 설탕을 넣는 시나리오 같은 명백히 무해한 상황에서도 내부고발 행동이 관찰되었는데, 이는 모델이 피해를 최소화하려는 일관된 동기 보다는 서사적 패턴(narrative pattern) 에 더 영향받고 있을 가능성을 시사합니다.
연구진은 절제 연구(ablation study)를 통해 어떤 요소가 내부고발 행동을 유발하는지 체계적으로 분석했고, 리더십의 공모 여부, 모델에게 부여된 자율성/주체성, 부정행위의 심각도 라는 세 요인이 일관된 영향을 미친다는 결론을 얻었습니다. 이런 분석은 단일 시나리오의 일화적 관찰이 아니라 수많은 시나리오를 자동으로 변주해 가며 통계적으로 측정해야 가능한 작업이며, 바로 이 지점이 Petri 같은 자동화 도구가 인간 감사관을 보강할 수 있는 핵심 가치입니다.
Petri 생태계와 정렬 평가의 향후 방향
Petri의 Meridian Labs 이양과 3.0 출시는 단일 도구의 업데이트를 넘어, 프론티어 모델 평가를 위한 개방형 인프라 가 한 단계 성숙했음을 보여주는 사건입니다. Petri는 이제 다음과 같은 도구들과 함께 Inspect 생태계 를 구성합니다.
- Inspect AI: 영국 AISI가 주도하는 LLM 평가 프레임워크. Petri 3.0의 두 에이전트는 모두 Inspect 위에서 동작합니다.
- Inspect Scout: 트랜스크립트 분석과 행동 탐지에 특화된 평가 도구.
- Inspect Flow: 평가 워크플로 오케스트레이션 도구.
- Petri: 자동화된 정렬 감사 에이전트(이번 발표의 주인공).
- Dish: Claude Code, Codex, Gemini CLI 등 실제 스캐폴드 위에서 감사를 수행하는 Petri 확장.
- Bloom: 특정 행동에 대한 정밀 평가 스위트 자동 생성기.
이런 통합 스택의 의미는 분명합니다. AI 모델이 더 강력해지고 자율성이 커질수록 정렬 평가 또한 함께 진화해야 하지만, 어떤 단일 조직도 모든 잠재적 실패 양식을 포괄적으로 감사할 수는 없다 는 것입니다. 분산된 연구자, 정부 기관, 독립 비영리 단체가 동일한 도구 스택을 공유하면서 각자의 관점에서 평가를 보강하는 형태가, 현재로서는 가장 현실적인 해법입니다.
물론 한계도 분명히 남아 있습니다. 111개의 시드 명령은 가능한 행동 공간 전체를 커버하기에는 여전히 작고, 현재의 AI 시스템을 감사자로 사용한다는 사실 자체가 평가의 근본적 상한 을 만듭니다. 정량 지표로 환원하는 과정은 본질적으로 환원적이며, Anthropic 자신도 현재 지표가 우리가 모델에 원하는 모든 것을 포착하지는 못한다 고 인정하고 있습니다. 그럼에도 측정할 수 없는 것은 개선할 수 없다 는 원칙에서, Petri는 정렬 연구가 진전을 이루기 위한 최소한의 공통 척도 를 제공합니다.
한국의 PyTorch 사용자, AI 안전 연구자, 그리고 LLM 기반 제품을 만드는 개발자에게도 이 흐름은 시사하는 바가 큽니다. 향후 모델을 평가하거나 자체 정렬 검증을 수행해야 한다면, 비공개 내부 도구 를 새로 만들기보다 Petri/Bloom/Inspect 같은 오픈 표준 위에서 시드 명령과 평가 스위트를 작성하는 것이 훨씬 효율적일 가능성이 높습니다. 평가 도구가 표준화될수록, 결과를 다른 연구·기관과 공유하고 비교하기도 쉬워집니다.
라이선스
Petri는 MIT 라이선스로 배포되고 있어, 연구 목적은 물론 상업적 용도로도 자유롭게 사용 및 수정이 가능합니다.
Anthropic의 Petri 기증 발표 블로그
Meridian Labs의 Petri 3.0 출시 블로그
Anthropic의 Petri 최초 공개 블로그
Petri GitHub 저장소
Petri Dish GitHub 저장소
Petri 공식 문서
Bloom 공식 문서
Meridian Labs 홈페이지
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