토론토대 로트만경영대학원의 미네아 몰도베아누와 조엘 바움이 인간과 대규모언어모델이 함께 만드는 정보 환경을 분석하는 ‘적대적 사회 인식론’을 제안했다. 2026년 7월 8일 arXiv에 공개된 50쪽 프리프린트는 실험 논문이 아니라 개념과 제도 설계에 관한 이론 연구다. 공적 주장이 증언, 추론, 기관 인증, 묵시적 신뢰의 연쇄 위에 세워진다는 데서 출발한다.
저자들이 묻는 것은 거짓 정보가 얼마나 퍼지는지만이 아니다. 행위자가 사적 이익, 평판, 수사적 효과, 물질적 보상을 위해 내용을 왜곡·누락·조작하거나 일부러 모호하게 만들 때, 원래 신뢰를 가능하게 하던 책임 구조가 어떻게 역이용되는지를 살핀다. 이를 반향실이나 필터버블, 오정보 확산만으로 설명하기 어렵다고 본다.
논문은 인식 네트워크에 상호작용적 믿음 구조와 추론주의적 발화 의미론을 결합한다. 발화자는 자신이 기대는 상류의 증언·추론과, 그 주장이 허용하는 하류의 결론에 책임을 진다는 구상이다. 제3의 관찰자가 있는 대화에서는 관심과 이해도, 관찰 가능성의 차이를 이용해 책임 확인을 미루거나 흐릴 수 있다고 분석한다.
같은 언어는 LLM의 환각, 사용자 비위 맞추기, 유창한 회피, 과도한 거절을 인간·기계 혼합 네트워크의 신뢰 실패로 기술하는 데 쓰인다. 출처 하나를 표시하는 것만으로는 부족하며, 요약과 결합 과정에서 어떤 주장과 책임 관계가 보존됐는지 감사할 수 있어야 한다는 문제의식이다. 다만 특정 모델이나 플랫폼의 실제 대화를 표본으로 분석하지는 않았다.
따라서 이 연구가 오정보 탐지기의 정확도를 높였거나 신뢰 회복 절차의 효과를 입증했다고 볼 수 없다. 탐지 모델, 벤치마크, 참가자 수와 정량 성능은 보고되지 않았다. 실제 적용에는 책임 연쇄의 공개 범위, 영업비밀과 개인정보, 감사자의 권한을 별도로 정해야 하며 인간·LLM 집단에서의 독립 실험도 필요하다.
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