최근 한 연구에 따르면, 대규모 언어모델(LLM)이 국제관계(IR) 이론 중 특정 관점을 '선호'하는 경향을 보인다고 합니다. 이는 LLM이 단순히 중립적인 정보 처리 도구가 아니라, 학습 데이터에 기반하여 특정 이념적 편향을 내재할 수 있음을 시사하며, AI의 사회과학 분야 적용에 있어 중요한 논의를 촉발하고 있습니다.
이 연구는 LLM에 다양한 국제관계 시나리오와 질문을 제시하고, 현실주의(Realism), 자유주의(Liberalism), 구성주의(Constructivism) 등 주요 이론들의 관점에서 답변을 분석했습니다. 그 결과, LLM이 특정 이론, 예를 들어 현실주의적 관점에 더 가깝게 반응하는 경향을 보였다는 점이 밝혀졌습니다. 이는 LLM이 방대한 텍스트 데이터를 학습하는 과정에서 특정 이론이나 관점이 더 많이 반영된 데이터를 접했거나, 해당 관점의 논리가 모델의 내부 작동 방식과 더 잘 부합하기 때문일 수 있습니다.
이러한 발견은 LLM을 외교 정책 분석, 국제 분쟁 예측, 사회과학 연구 등 민감한 분야에 활용할 때 신중해야 함을 강조합니다. LLM이 특정 이론적 편향을 가지고 있다면, 이는 분석 결과나 제안하는 해결책에도 영향을 미쳐 의도치 않은 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. 따라서 LLM의 의사결정 과정을 투명하게 이해하고, 잠재적 편향을 식별하고 완화하기 위한 추가 연구와 노력이 필수적입니다. 이는 AI 기술이 인간 사회에 미치는 영향을 심층적으로 이해하고 책임감 있게 활용하기 위한 중요한 단계가 될 것입니다.