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AI 모델은 진실을 희생시키면서 설득력을 얻는다

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작성자 이수
작성일 2025.12.16 16:05
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최신 AI 언어 모델들은 정치적 설득에 매우 효과적이 되고 있지만, 우려스러운 새로운 연구는 이들이 기시 갤로핑(Gish galloping)이라는 토론 전술—상대방을 빠른 주장의 흐름으로 압도하는 기법—을 통해 사실적 정확성을 희생함으로써 이러한 힘을 얻는다는 것을 밝혀냈습니다.

옥스퍼드 대학교, 런던 정치경제대학교, 영국 AI 보안 연구소의 과학자들은 약 77,000명의 참가자를 대상으로 19개의 언어 모델을 테스트했으며, 연구자들은 이를 현재까지 AI 설득에 대한 가장 큰 규모의 체계적 조사라고 설명합니다. 12월 3일 저널 Science에 발표된 연구 결과는 설득력과 진실 사이의 직접적인 트레이드오프를 보여줍니다.​

GPT-4o와 같은 언어 모델이 의료 예산이나 이민 정책과 같은 정치적 문제에 대해 "사실과 정보에 집중"하여 사용자를 설득하도록 지시받았을 때, 10분간의 상호작용 동안 약 25개의 주장을 생성했습니다. 2025년 3월 버전의 GPT-4o는 표준 조건에서 78%의 정확한 주장을 만들었지만, 정보로 사용자를 압도하도록 프롬프트되었을 때 정확도는 62%로 급락했습니다. GPT-4.5는 더욱 급격한 하락을 보여 70%에서 56%로 정확도가 떨어졌습니다.

 

기시 갤럽 효과

미국의 창조론자 듀안 기시(Duane Gish)의 이름을 딴 이 전술은, 점점 더 검증하거나 반박하기 어려워지는 사실과 통계의 빠른 흐름으로 상대를 압도하는 것을 포함한다. 이 기법은 논증의 질보다 양을 우선시하며, 인류학자 유지니 스콧(Eugenie Scott)이 확립한 정의에 따르면 종종 "반쪽짜리 진실, 왜곡, 그리고 노골적인 거짓말"을 포함한다.​

옥스퍼드 연구는 전문화된 훈련 방법과 전략적 프롬프팅이 AI의 설득력을 각각 최대 51%와 27%까지 증가시켰다는 것을 발견했다—이는 종종 모델 규모를 늘리는 것보다 더 큰 향상이었다. 모델 간 설득력의 설명 가능한 변동 중 대략 절반은 정보 밀도, 즉 대화 중 생성된 사실 확인 가능한 주장의 순수한 양으로 추적될 수 있었다.

 

민주주의의 딜레마

연구 결과는 초기의 낙관론에서 우려스러운 반전을 보여줍니다. 작년에 과학자들은 AI 챗봇이 합리적인 사실로 음모론을 다룸으로써 잘못된 정보에 맞서 싸울 수 있다는 희망을 제시했습니다. 5월 Nature에 발표된 별도의 연구에서는 개인 정보에 접근할 수 있는 GPT-4가 인간 토론자보다 사용자를 설득할 확률이 81.2% 더 높다는 것을 발견했습니다.​

Bloomberg Opinion 칼럼니스트 Parmy Olson에 따르면, 중간 규모의 자원을 가진 캠페인이 약 50,000달러의 컴퓨팅 비용으로 이러한 설득 봇을 배치할 수 있다고 합니다. 연구자들은 이념적 아이디어를 추진하거나, 정치적 불안을 조성하거나, 정치 시스템을 불안정하게 만들려는 누구나 설득 캠페인을 위해 오픈 소스 모델을 사용할 수 있다고 경고합니다. 연구는 설득 효과가 초기 대화 후 최소 한 달 동안 지속되었음을 보여주었습니다.

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Adobe는 수요일에 Photoshop, Adobe Express, Acrobat을 ChatGPT에 통합하여 사용자들이 챗봇 인터페이스를 벗어나지 않고도 대화형 명령어를 통해 무료로 이미지를 편집하고, 디자인을 생성하며, PDF를 수정할 수 있도록 했다.이번 통합은 매주 8억 명이 넘는 ChatGPT 사용자들에게 Adobe의 창작 도구에 대한 접근을 제공하지만, 데스크톱 버전에 비해 제한된 기능을 제공하며, 이는 챗봇을 제3자 디지털 서비스의 관문으로 전환하려는 OpenAI의 전략의 일환이다.이 파트너십은 5월에 네이티브 이미지 편집 기능을 출시한 Google의 Gemini AI에 맞서 두 회사를 위치시키는 동시에, Adobe에게는 ChatGPT의 방대한 사용자 기반에 대한 노출을 제공하고 회사가 “에이전틱 대화형 인터페이스”라고 부르는 것을 가능하게 한다.
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2025.12.11 등록
에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
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