법원 AI를 의심한 소송인, 서류에 숨은 프롬프트 인젝션을 넣었다가 제재받다
Suspecting court of using AI, man injected prompts in filings to try to win case
TL;DR Highlight
소송 서류에 숨긴 프롬프트는 효과가 없었고, 제출자는 전자제출 금지를 받았다
Who Should Read
사용자가 올린 문서를 LLM으로 요약·검토하는 기능을 운영하며 숨은 지시문 공격이 걱정되는 백엔드 개발자
Core Mechanics
- 미국 법원에 나온 첫 숨은 프롬프트 사례
- 코네티컷 판사 Walter Spader Jr.가 서류 속 숨은 텍스트를 확인했다.
- 원문은 미국 원고가 AI만 읽는 텍스트를 숨긴 첫 사례로 보인다고 썼다.
- 글자를 흰 배경에 흰색 초소형으로 숨겼다
- 사람 눈에는 안 보이고 문서 텍스트를 읽는 소프트웨어에는 그대로 읽히는 형태였다.
- 내용은 AI가 원고 주장에 맞춰 출력하고, 법원의 이전 기각을 무시하고, 구제 조치가 따르게 하라는 지시였다.
- 공격은 먹히지 않았다
- 판사는 숨은 텍스트가 사건 결과에 영향을 주지 않았다고 확인했다.
- 이 법원은 서류 검토나 판단에 AI를 쓰지 않는다고 판사가 밝혔다.
- 경고 후에도 숨은 텍스트를 계속 넣어 제재받았다
- 이후에는 유튜브 링크와 농담성 메시지를 숨겼고, 본인은 농담이라고 주장했다.
- 판사는 금전 제재 대신 앞으로 전자제출을 금지하고 종이 제출만 허용했다.
- 판사가 본 공격의 구조
- 문서를 나중에 읽어 들이는 시스템의 입력 흐름에 자기 지시를 몰래 끼워 넣는 방식이라고 설명했다.
- 시스템이 그 지시를 운영자가 준 것처럼 취급하게 만드는 시도라는 것이다.
Community Reactions
- 법원이 AI를 안 쓴다면서 사람이 결과물을 보면 드러났다는 말이 모순이라는 의견
- 판사의 두 설명이 서로 맞지 않는다고 짚은 댓글이 있었다.
- AI를 법원 판결에 쓰는 것이 불안하다는 의견
- 한 댓글은 실리콘밸리 기업이 법 체계에 직접 영향을 주는 점과 공정성·정확성을 우려했다.
- 법원이 이걸 어떻게 알았는지 궁금하다는 반응
- 서기가 전체 선택을 했다가 추가 선택 영역을 봤을 수 있다는 추측이 댓글에 나왔다.
- 이력서에 비슷한 걸 넣는다는 경험
- 한 댓글 작성자가 자기 이력서에 숨은 문구를 넣는다고 적었다.
How to Apply
- 업로드 문서에서 숨은 텍스트 찾는 스크립트 돌리기
- 오늘 PDF·DOCX 샘플 몇 개에서 흰색 글자와 극소 폰트 텍스트를 추출해 보라.
- 사람이 보는 화면과 텍스트 추출 결과를 비교해 차이를 확인하라.
- 문서 내용을 지시가 아닌 데이터로 분리하기
- 프롬프트에 문서를 넣을 때 구분자로 감싸고 문서 안 명령은 따르지 말라고 시스템 프롬프트에 명시하라.
- 문서에서 나온 텍스트는 근거 인용에만 쓰게 하라.
- LLM 결과물에 사람 확인 단계 두기
- 판단·승인에 영향을 주는 출력은 원문 대조 화면을 함께 보여 줘라.
- 출력이 문서 속 문구를 그대로 따르는지 검토자가 볼 수 있게 하라.
- 사용자용 챗봇에 반대 논증 요청 기능 넣기
- 사용자가 자기 입장을 입력하면 반박과 약점도 함께 출력하게 프롬프트를 구성하라.
- 찬성 논거만 뽑는 기본 동작은 피하라.
Try It
# Claude나 ChatGPT에 그대로 붙여넣기 (원문의 판사 조언을 프롬프트로 옮긴 간이 버전)
내 주장: {{내 주장}}
관련 사실: {{사실 요약}}
위 주장을 한쪽 편에서 옹호하지 말고 다음 순서로 검토해 줘.
1. 내 주장에서 가장 강한 근거 3개
2. 상대편이 낼 수 있는 가장 강한 반박 3개
3. 내 주장이 틀렸을 가능성과 그 이유
4. 결론: 지금 주장을 유지할지 수정할지
내가 듣고 싶은 답이 아니라 맞는 답을 알려 줘.
이어서 해 볼 것: 같은 주장을 상대 변호인 입장에서 다시 공격해 달라고 요청해 보라.Terminology
관련 논문
AI는 도구다, 잘 쓰려면 기술이 필요하다
Hickey의 'AI는 도구가 아니다'에 맞서, LLM도 쓰는 사람의 기술이 결과를 가른다고 반박
딥리서치 에이전트의 Reflective Prompt Optimization: 토픽 분리·멀티 시드로 본 진짜 성능 향상과 프롬프트 과적합
GEPA로 프롬프트를 최적화했더니 held-out 인용 보상 0.702→0.781
GPT-6와 Intelligent UI: 채팅 안에서 시각·인터랙티브 응답 만들기
OpenAI가 GPT-6로 채팅 응답에 UI를 넣는다는데 원문이 없어 댓글 반응만 확인된다
Base 모델도 첫 토큰 단서(cue) 하나로 추론한다: 학습 데이터가 만든 연상
응답 첫 두 토큰만 고정했더니 Olmo-3-7B의 MATH-500 정답률이 42%에서 78%로 올랐다
Jev식 Typed Decision Model에서는 정의보다 라벨이 이긴다
옵션 이름을 A, B로 바꿨더니 정확도가 +0.1511 올랐다
프롬프트는 얼마나 필요한가? Few-shot 예시를 블랙박스로 최소화하는 DD-FSM
Delta debugging으로 few-shot 예시를 평균 65.3% 줄여도 출력은 그대로
언어모델은 "불안정한(Insecure)" 보고자다: 결함을 숨기는 LLM 리포트
"Be honest" 한 줄을 붙였더니 GPT-5.5의 부정 결과 공개가 2/200에서 190/200으로 늘었다