챗GPT는 윤리적 딜레마를 정말 잘 분석할까? LLM의 윤리적 판단 능력 평가 연구

본 연구는 196개의 실제 윤리적 딜레마 사례를 바탕으로 최신 LLM들의 윤리적 판단 능력을 평가했습니다. LLM들은 어휘 및 구조적 유사성 측면에서 우수했으나, 맥락적 추상화 및 세부 전략 제시에는 어려움을 보였습니다. 이는 LLM의 윤리적 추론 능력 향상을 위한 추가 연구의 필요성을 시사합니다.

최근 급속도로 발전하는 대규모 언어 모델(LLM)이 인간의 윤리적 추론을 모방하고 판단을 대신할 수 있을까요? 이 질문에 답하기 위해 Jiashen 등 연구진이 흥미로운 연구 결과를 발표했습니다.

연구진은 196개의 실제 윤리적 딜레마 사례와 전문가 의견을 바탕으로 새로운 벤치마크 데이터셋을 만들었습니다. 각 사례는 소개, 주요 요소, 역사적 이론적 관점, 해결 전략, 주요 결론 등 다섯 가지 구조적 요소로 세분화되어 있습니다. 전문가 의견과 비교하기 위해 비전문가의 응답도 수집했는데, 간결성 때문에 주요 요소 부분에만 국한되었습니다.

GPT-4o-mini, Claude-3.5-Sonnet, Deepseek-V3, Gemini-1.5-Flash 등 최첨단 LLM들을 BLEU, Damerau-Levenshtein 거리, TF-IDF 코사인 유사도, Universal Sentence Encoder 유사도를 기반으로 한 종합 지표를 사용하여 평가했습니다. 모델 출력과 전문가 응답 간의 정밀한 비교를 위해 역순위 정렬 및 쌍대 AHP 분석을 통해 지표 가중치를 계산했습니다.

결과는 놀랍습니다. LLM들은 어휘 및 구조적 정렬 측면에서 비전문가보다 일반적으로 우수한 성능을 보였으며, GPT-4o-mini가 모든 부분에서 가장 일관된 성능을 보였습니다. 하지만 모든 모델은 역사적 배경에 대한 이해와 뉘앙스 있는 해결 전략 제시에 어려움을 겪었습니다. 이는 맥락적 추상화가 필요한 작업이기 때문입니다. 흥미롭게도, 비전문가의 응답은 구조가 덜 체계적이었지만, 때때로 직관적인 도덕적 추론을 통해 비슷한 의미적 유사성을 달성했습니다.

결론적으로, 이 연구는 LLM의 윤리적 의사결정 능력의 강점과 한계를 동시에 보여줍니다. LLM은 어휘와 구조 측면에서는 뛰어나지만, 복잡한 윤리적 문제에 대한 깊이 있는 이해와 세련된 해결책 제시에는 아직 미흡하다는 것을 시사합니다. 인간의 직관적 도덕적 추론의 중요성을 다시 한번 확인시켜주는 연구이기도 합니다. 앞으로 LLM의 윤리적 추론 능력 향상을 위해서는 맥락적 이해와 추상적 사고 능력 향상에 대한 연구가 더욱 필요합니다. 이는 단순히 기술적 발전뿐 아니라 윤리적 함의까지 고려해야 하는 중요한 과제입니다.