경고: 이 논문에는 여러 독성 및 공격적인 진술이 포함되어 있습니다. 현대의 대규모 언어 모델 (LLMs)은 일반적으로 공정하고 신뢰할 수 있는 동작을 보장하기 위해 대규모 사후 학습 (post-training)을 통해 정렬 (alignment)됩니다. 본 연구에서는 Group Relative Policy Optimization (GRPO)에 의해 이러한 가드레일 (guardrails)이 얼마나 쉽게 무너질 수 있는지 조사합니다. 우리는 단 하나의 편향된 사례에 대한 One-Shot GRPO 학습만으로도 체계적인 편향을 유도하기에 충분하며, 고정관념에 기반한 추론이 속성, 범주 및 벤치마크 전반에 걸쳐 일반화된다는 것을 보여줍니다. 나아가, 우리는 모델이 편향된 출력을 생성할 초기 가능성에 따라 그 취약성이 달라진다는 것을 발견했습니다. 우리의 결과는 사후 학습 (post-training) 단계의 치명적인 취약성을 드러냅니다: 정렬 (alignment)은 단 하나의 사례에 의해 무력화될 수 있습니다.