LLM(Large Language Models)의 안전 정렬 (Safety alignment)은 모델 세대를 거듭하며 단조롭게(monotonically) 개선되지 않습니다. 품질-다양성 진화 (Quality-diversity evolution, MAP-Elites)를 자동화된 레드팀 탐사 (Red-teaming probe) 도구로 사용하여 Google의 Gemma 제품군 4개 세대(7B-31B)를 연구한 결과, Gemma 3 (12B)가 68.7% +/- 5.7%의 공격 성공률 (ASR; mean +/- std, 3 seeds)을 보임을 발견했습니다. 이는 이전 모델인 Gemma 2 (45.5% +/- 7.2%; p = 0.030, paired bootstrap) 및 후속 모델인 Gemma 4 (33.9% +/- 1.8%)보다 유의미하게 높은 수치입니다. 진화된 공격 아카이브를 세대 간에 재현했을 때, 다른 세대의 공격이 Gemma 3에는 44-46%의 비율로 전이되었으나 Gemma 4에는 14-18%만 전이되었습니다. 이는 Gemma 4의 안전성 향상이 이전 세대에 대해 진화된 공격 분포를 넘어 일반화됨을 나타냅니다. 당사의 8B 판사 (Judge) 모델을 통해 확인한 결과, 저작권 및 사이버 범죄 취약성은 모든 세대에 걸쳐 100%에 육박하는 수치를 기록했으나, 두 번째 판사 감사 (Section 6) 결과 저작권 결과는 판사 선택에 민감한 것으로 나타났습니다. 오정보 (Misinformation) ASR은 Gemma 2에서 Gemma 3 사이에서 29%에서 99%로 급증했으며, Gemma 4에서도 77%로 높은 수준을 유지하여 퇴보(regression) 문제가 완전히 해결되지 않았음을 보여줍니다. 이러한 패턴은 정적 벤치마크 (Static benchmarks)로는 포착할 수 없으며, 적응형 종단적 탐사 (Adaptive, longitudinal probing)를 통해서만 드러납니다. 모든 실험은 통합된 셀프 호스팅 판사를 사용하여 3개의 무작위 시드 (Random seeds)로 수행되었습니다. 코드 및 결과물은 https://github.com/bassrehab/red-queen 에서 확인할 수 있습니다.