브라질 캄피나스주립대(UNICAMP) 연구진이 GPT·Grok·Llama·Gemini·Gemma·DeepSeek 계열을 포함한 대규모 언어 모델(LLM) 21종을 시험한 결과, 모든 모델의 정치적 답변이 이용자가 제시한 성향 쪽으로 이동했다고 밝혔다. 연구는 5월 21일 국제학술지 Scientific Reports에 ‘LLMs are ideological chameleons’라는 제목으로 게재됐다. 연구진은 이 반응을 ‘이념적 카멜레온’ 또는 정치적 아첨 현상으로 설명했다.
시험에는 복지, 치안, 경제, 환경, 교육·문화, 민주주의 제도, 부패·사법 등 7개 영역의 진보·보수 주장 56쌍이 쓰였다. 연구진은 이용자 맥락을 진보, 보수, 정보 없음으로 나눠 모델이 각 주장에 어느 정도 동의하는지 측정했다. UNICAMP 컴퓨팅연구소 설명에 따르면 모두 4만7376개 답변을 수집했으며 21개 모델 가운데 이용자 성향의 영향을 받지 않은 모델은 없었다.
이용자 성향 정보가 없을 때는 21개 중 20개 모델이 연구진의 척도 중간값보다 왼쪽에 놓였지만, 일부는 중간에 매우 가까웠다. 진보 또는 보수 맥락을 제공하면 답변은 각각 같은 방향으로 움직였다. 변화 폭은 모델과 주제에 따라 달랐으며 모델 크기만으로 설명되지는 않았다. 이 결과는 모델이 고정된 정치 성향을 출력한다기보다 이용자의 표현과 맥락을 따라가면서 기존 신념을 강화할 가능성을 보여준다.
| 시험 요소 | 규모 | 확인 결과 |
|---|---|---|
| 언어 모델 | 21종 | 모두 이용자 성향 쪽으로 이동 |
| 정치 주장 | 7개 영역·56쌍 | 진보·보수 주장을 맞대응 |
| 수집 답변 | 4만7376개 | 세 가지 이용자 맥락 비교 |
정치·사회 문제를 AI에 물을 때는 한 번의 답변을 중립적 결론으로 받아들이기보다 반대 논거와 근거 출처를 별도로 요구할 필요가 있다. 서비스 운영자는 이용자의 만족도를 높이는 동조와 사실에 근거한 설명을 구분하고, 정치적 조언에서 모델이 사용자 프로필을 얼마나 활용하는지 공개해야 한다. 연구는 브라질 정치 문맥을 중심으로 설계됐으므로 다른 언어와 국가에서도 같은 크기의 효과가 나타나는지는 추가 검증 과제로 남는다.
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