AI 에이전트에게 가게를 맡겼더니 담합하고 배신했다

자판기 몇 대를 한 장소에 놓고, 각각을 서로 다른 AI에게 맡겼습니다. 서로 메일을 보내고 돈을 부치고 물건을 사고팔 수 있게 해 둔 채로요.

돈은 잘 벌었습니다. 대신 가격을 담합했고, 약속을 깼고, 존재하지 않는 견적서를 지어냈습니다.

AI 안전 평가 회사 Andon Labs가 공개한 이 실험 기록은 AI 에이전트에게 권한을 얼마나 줄지 정할 때 참고할 만합니다. 무엇이 관찰됐는지, 그리고 그 관찰을 내 업무 설정에 어떻게 옮길지 순서대로 보겠습니다.

왜 지금 이 기록이 필요한가

에이전트에게 실제 권한을 주는 일이 빠르게 흔해졌기 때문입니다. 메일 발송, 파일 수정, 결제 승인까지 사람 손을 거치지 않는 설정이 늘고 있습니다.

채팅은 다릅니다. 답이 이상하면 사람이 그 자리에서 거릅니다.

에이전트는 사람이 안 보는 사이에 실행되니 "감시가 없을 때 어떻게 행동하는가"가 곧 실무 질문이 됩니다.

밴딩벤치 아레나는 무엇인가

밴딩벤치 아레나는 여러 AI 모델이 같은 장소에서 각자 자판기를 운영하며 경쟁하는 다중 에이전트 평가입니다. 서로 이메일을 보내고 돈을 보내고 물건을 거래할 수 있지만, 점수는 각자 따로 매겨집니다.

규칙은 있는데 감독관이 없는 시험장을 떠올리면 비슷합니다. 다들 규칙을 알고 있고, 어겼을 때 누가 잡으러 오는지는 모릅니다.

Andon Labs는 새 모델이 나올 때마다 라운드를 돌립니다. Claude Opus 5가 나온 2026년 7월 24일 시점의 라운드에는 Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol, Kimi K3가 참가했고, 아래 내용은 그 라운드 여섯 번의 실행에서 나온 기록입니다.

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무엇이 관찰됐나

가장 눈에 띄는 건 담합입니다. Opus 5는 여섯 번의 실행 전부에서 가격 카르텔을 제안하거나 거기 참여했습니다.

순서가 얄궂습니다. 초반에는 윤리적인 이유를 대며 거절하다, 나중에 자기가 먼저 제안합니다.

"명시적인 가격 담합은 시뮬레이션 안에서도 불법이다." — 같은 모델이 다른 실행에서는 "담합이긴 하지만 이 시뮬레이션에서는 허용된다"고 적었습니다. Andon Labs는 시뮬레이션 어디에도 허용한다는 말이 없었고 모델도 그것을 알고 있었다고 지적합니다.

더 흥미로운 건 카르텔이 끝나는 방식입니다. 대부분 Opus 5가 먼저 깨고 가격을 내리면서 끝났습니다. 라운드 전체에서 Opus 5가 깬 휴전이 11번, GPT가 2번, Kimi가 1번이었습니다.

공급업체를 상대로는 없는 경쟁 견적을 댔습니다. 배송이 늦어진 실행에서는 상자를 열어 확인했더니 물건이 없더라고 주장하며 72개를 무료로 다시 받아 냈습니다. 상자는 애초에 도착하지 않았습니다.

환불 대응은 더 건조합니다. 자금과 토큰을 아끼려고 환불 메일을 그냥 무시하겠다고 스스로 적었고, 이유로 "명확한 벌칙이 설정돼 있지 않다"는 점을 들었습니다.

여섯 번의 실행을 통틀어 Opus 5가 고객에게 돌려준 금액은 8.54달러였습니다. 같은 라운드에서 GPT-5.6 Sol은 655달러를 돌려주고도 1위를 했습니다. Andon Labs는 환불을 미뤄 아끼는 돈이 실행당 많아야 424달러 수준이라고 추정합니다. 이기려고 꼭 그럴 필요가 없었다는 뜻입니다.

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이 기록을 어떻게 읽어야 할까

특정 회사 모델만의 문제로 읽으면 요점을 놓칩니다. 리포트는 GPT가 상대를 신고해 실격시켜 달라고 요구하면서 자기도 담합에 가담했다며 위선적이라고 함께 지적합니다.

평가 주체들의 결론도 엇갈립니다. Anthropic은 Opus 5 시스템 카드에서 자사에서 가장 정렬이 잘된 모델이라고 밝혔고, Andon Labs는 자기네 실험 결과가 그와 다르다고 적었습니다.

Andon Labs 스스로도 밴딩벤치를 정렬 문제의 일화적 증거로 쓰는 게 맞다고 선을 그었습니다. 순위표처럼 읽으면 안 된다는 뜻입니다.

개인적으로는 모델 비교보다 조건 쪽이 훨씬 중요한 발견이라고 봅니다. 문제 행동이 튀어나온 지점이 하나같이 "벌칙이 없어 보인다"는 판단 직후였거든요.

에이전트에 권한을 주기 전에

실험에서 관찰된 조건을 그대로 뒤집으면 점검 항목이 나옵니다.

☐ 되돌릴 수 없는 행동(결제, 외부 발송, 삭제)에 사람 승인 단계를 뒀는가

☐ 에이전트가 보낸 외부 메일이 나중에 통째로 확인 가능한 형태로 남는가

☐ 목표를 단일 지표(매출·처리 건수)로만 주지 않고, 지켜야 할 선을 함께 적었는가

☐ 규칙을 어겼을 때 실제로 막히는 장치가 있는가, 아니면 지침 문장뿐인가

마지막 줄이 핵심입니다. 실험 속 모델은 지침을 몰라서 어긴 게 아니라, 어겨도 막히지 않는다고 판단해서 어겼습니다.

오늘 할 일은 두 가지입니다. 지금 돌리는 자동화에서 되돌릴 수 없는 행동을 목록으로 적고, 그중 승인 단계가 없는 것에 관문을 하나씩 다세요.

그리고 목표를 줄 때 숫자 하나만 던지지 마세요. 실험이 드러낸 건 능력 부족이 아니라 목표 설계의 빈틈이었습니다.