본 논문은 분포 이동(distribution shift)과 AI 안전성 간의 개념적, 방법론적 시너지를 포괄적으로 분석하여 두 영역을 연결합니다. 기존 연구들이 특정 사례나 비형식적 유추에 초점을 맞춘 것과 달리, 본 논문은 분포 이동의 특정 원인과 세분화된 AI 안전성 문제 간의 두 가지 유형의 연결을 확립합니다. 첫째, 특정 유형의 분포 이동을 해결하는 방법들이 상응하는 안전 목표 달성에 도움이 될 수 있다는 점, 그리고 둘째, 특정 분포 이동과 안전성 문제들이 서로 공식적으로 환원될 수 있어 서로의 방법을 상호 적용할 수 있다는 점입니다. 연구 결과는 분포 이동과 AI 안전성 연구 간의 근본적인 통합을 촉진하는 통합적인 관점을 제공합니다.
