챗봇의 마음 읽기: 사회적 세계관을 통해 본 거대 언어 모델의 인지적 차이 분석

Li Jiatao, Li Yanheng, Wan Xiaojun 연구팀은 사회적 세계관 분류 체계(SWT)를 이용하여 28개의 LLM의 인지적 프로파일을 분석하고, 사회적 단서가 LLM의 인지적 태도에 미치는 영향을 실험적으로 증명했습니다. 이 연구는 LLM의 해석 가능성을 높이고, 더 투명하고 사회적으로 책임감 있는 언어 기술 개발에 기여할 것으로 기대됩니다.

우리 일상에 깊숙이 들어온 챗봇, 즉 대규모 언어 모델(LLM)들. 이들은 소통, 의사결정, 정보 검색 등에 널리 활용되면서, 이들이 어떻게 사회적 인지 태도, 즉 '세계관'을 형성하고 표현하는지에 대한 중요한 질문을 제기합니다. 기존 연구는 주로 인구 통계적 및 윤리적 편향에 초점을 맞췄지만, 권위, 평등, 자율성, 운명과 같은 더 넓은 차원의 태도는 상대적으로 덜 연구되어 왔습니다.

Li Jiatao, Li Yanheng, Wan Xiaojun 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 사회적 세계관 분류 체계(SWT) 를 도입했습니다. 문화 이론에 기반한 이 체계는 계층, 평등주의, 개인주의, 운명론이라는 네 가지 전형적인 세계관을 측정 가능한 하위 차원으로 구체화합니다. 연구팀은 SWT를 이용하여 28개의 다양한 LLM에 대한 독립적이고 해석 가능한 인지적 프로파일을 도출했습니다. 이는 단순한 기술적 분석을 넘어, LLM이 어떤 사회적 가치관을 내포하고 있는지, 어떻게 작동하는지를 심층적으로 이해하는 데 중요한 발걸음입니다.

흥미로운 점은, 연구팀이 사회적 참조 이론에 영감을 받아 실험을 설계했다는 것입니다. 명시적인 사회적 단서가 LLM의 인지적 태도에 체계적으로 영향을 미친다는 것을 실험적으로 증명한 것입니다. 이는 LLM이 단순히 데이터를 반영하는 것이 아니라, 사회적 상황과 상호작용하며 반응한다는 것을 의미합니다. 일반적인 반응 패턴과 더불어 모델별로 미묘한 차이까지 드러났다는 점은 주목할 만합니다.

이 연구는 LLM의 해석 가능성을 높이고, 내재된 사회적 인지적 편향과 사회적 피드백에 대한 반응성을 밝힘으로써 더 투명하고 사회적으로 책임감 있는 언어 기술 개발에 기여할 것입니다. 즉, 챗봇의 '마음'을 이해하고, 더 나은 미래를 위한 기술 개발에 중요한 단서를 제공하는 연구라 할 수 있습니다. 앞으로 이러한 연구가 꾸준히 진행되어, 사회적 책임에 기반한 AI 기술 개발에 가속도가 붙기를 기대합니다. 이제 단순한 기능을 넘어, LLM의 사회적 영향력과 책임에 대한 논의가 더욱 활발해질 것으로 예상됩니다.