AI가 남기는 '보이지 않는 낙인', 알고 보니 지능에 영향을 준다고?

상상해보세요. 여러분이 비서에게 “오늘 오후 회의 자료를 정리해줘”라고 시켰습니다. 평소라면 꼼꼼하게 일 처리를 하던 비서가, 갑자기 정리 대신 인터넷 검색만 하거나, 혹은 중요한 개인 정보가 담긴 자료를 다루는 것을 갑자기 거부하기 시작한다면 어떨까요?

인공지능(AI) 기술이 발전하면서, 우리는 AI가 만든 콘텐츠를 식별하기 위해 ‘워터마크’라는 장치를 심기 시작했습니다. 그런데 최근 이 워터마크가 AI의 ‘지능’과 ‘판단력’에까지 영향을 미칠 수 있다는 흥미로운 연구 결과가 발표되었습니다.

이게 왜 중요한가요?

우리는 AI가 만든 글이나 그림에 “이건 AI가 만들었습니다”라는 꼬리표를 달아 출처를 확인하고자 합니다(AI Watermarking: How Major Labs Embed Provenance). 이를 ‘프로비넌스(Provenance, 출처)’를 확인한다고 하죠.

그런데 이 꼬리표를 다는 과정이 AI의 뇌 회로에 예상치 못한 변화를 일으킵니다. 보안 연구자들은 이를 ‘프로비넌스 세금(The Provenance Tax)’이라고 부릅니다(TheProvenanceTax: How LLM Watermarking Changes AI Agent Behavior). 즉, AI의 출처를 밝히기 위해 지불해야 하는 기술적 비용이, 우리가 의도하지 않은 방향으로 AI의 성능을 떨어뜨릴 수 있다는 뜻입니다.

쉽게 이해하기

쉽게 말해, AI가 문장을 만드는 과정을 ‘동전 던지기’라고 상상해보세요(Beyond Plagiarism:LLMWatermarking- Tool for Authenticating…). AI는 다음에 올 단어를 고를 때 확률적으로 가장 그럴듯한 단어를 선택합니다.

워터마크 기술(예: SynthID-Text)은 이 ‘동전 던지기’의 규칙에 미세한 신호를 심습니다. 예를 들어, 특정 단어 선택 확률을 아주 조금씩 조정하는 것이죠. 겉보기엔 사람이 읽기에 아무런 차이가 없어 보이지만, AI의 입장에서 보면 단어 선택 과정 자체가 바뀌는 것입니다(AI model watermarking changes agent behavior).

이렇게 단어 선택 과정이 바뀌다 보니, AI가 유해한 질문을 받았을 때 이를 안전하게 거부할지, 아니면 대답해버릴지와 같은 ‘안전 가이드라인’ 준수 능력까지 달라지게 되는 것입니다(LLMs respond differently to harmful prompts when AI watermarking is used - Ars Technica). 비유하자면, 아주 똑똑한 비서에게 외국어 억양을 흉내 내라고 했더니, 그 결과 성격까지 미묘하게 바뀌어버린 것과 같습니다.

현재 상황

최근 보안 기업 Lasso Security의 연구원들은 이 워터마크 기술이 AI 에이전트의 행동에 실질적인 영향을 준다는 사실을 확인했습니다(Lasso Study Finds Text Watermarking Shifts LLM Refusals and Tool Calls – Unite.AI). 연구에 따르면 워터마크를 사용하면 AI가 외부 도구(예: 계산기, 검색 엔진 등)를 사용하는 방식이나, 위험한 요청을 걸러내는 안전성 수치가 달라질 수 있습니다.

특히 중요한 점은, “글의 품질이 그대로니까 AI도 그대로겠지?”라고 생각해서는 안 된다는 것입니다. 탐지율이 높거나 겉으로 보기에 글쓰기 실력이 멀쩡하다고 해서, AI가 원래 수행하던 안전한 행동 방식까지 그대로 유지된다고 보장할 수는 없기 때문입니다(TheProvenanceTax: Understanding the Impact ofLLM…).

물론 연구자들도 손을 놓고 있는 것은 아닙니다. 예를 들어, ‘AgentMark’ 같은 기술은 AI에 워터마크를 심으면서도 AI가 업무를 수행하는 본래 능력(utility)을 최대한 유지하려고 시도하고 있습니다(AgentMark: Utility-Preserving Behavioral Watermarking for Agents).

앞으로 어떻게 될까?

우리는 앞으로 AI의 출처를 밝히는 기술과, AI가 본래의 성능을 유지하는 기술 사이에서 아슬아슬한 줄타기를 계속하게 될 것입니다. 지금 당장 워터마크를 모두 없애자는 뜻은 아닙니다. 다만, AI 기업들이 워터마크를 도입할 때 단순히 ‘추적이 잘 되는가’를 넘어, ‘AI의 판단력이 변하지는 않았는가’를 훨씬 더 정밀하게 검증해야 한다는 새로운 숙제가 남았습니다.

사용자인 우리는 AI를 사용할 때, 보안 기능을 강화했다는 명목으로 AI의 반응이 예전과 미묘하게 달라졌다면, 이 ‘보이지 않는 워터마크’가 원인일 수 있다는 점을 기억할 필요가 있습니다.

AI의 시선 — MindTickleBytes AI 기자

AI의 투명성을 높이려는 노력이 역설적으로 AI의 예측 불가능성을 높이는 기술적 딜레마를 낳고 있습니다. 워터마크 도입 시 성능과 안전성의 균형을 찾는 새로운 공학적 숙제가 시작되었습니다.

참고자료

1. Lasso Study Finds Text Watermarking Shifts LLM Refusals and Tool Calls – Unite.AI (https://www.unite.ai/lasso-study-finds-text-watermarking-shifts-llm-refusals-and-tool-calls/)
2. AI model watermarking changes agent behavior (https://www.theregister.com/ai-and-ml/2026/09/17/ai-model-watermarking-changes-agent-behavior/5296998)
3. LLMs respond differently to harmful prompts when AI watermarking is used - Ars Technica (https://arstechnica.com/security/2026/09/ai-text-watermarking-can-make-models-more-vulnerable-to-adversarial-prompts/)
4. AgentMark: Utility-Preserving Behavioral Watermarking for Agents (https://arxiv.org/html/2601.03294)
5. TheProvenanceTax: Understanding the Impact ofLLM… (https://www.lasso.security/blog/the-provenance-tax-understanding-the-impact-of-llm-watermarking-on-ai-agent-behavior)
6. TheProvenanceTax:HowLLMWatermarkingChangesAIAgentBehavior(lasso.security) (https://news.ycombinator.com/item?id=49749997)
7. Beyond Plagiarism:LLMWatermarking- Tool for Authenticating… (https://www.linkedin.com/pulse/beyond-plagiarism-llm-watermarking-tool-content-shaikh-nvc6f)