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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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알리바바는Qwen대규모언어모델을매우허가친화적인오픈소스라이선스로공개함으로써궁극적으로자사의클라우드컴퓨팅및전자상거래비즈니스에이로운광범위한AI도입을이끌것이라고전망하고있으며,이는회사의AI전략에대한BismarckBrief의분석에근거한것이다.​에어비앤비CEO브라이언체스키는자사가고객서비스에Qwen모델을적극적으로활용한다고밝혔으며,그이유로"우수함","빠른속도","합리적인비용"을꼽았고,플랫폼통합요구사항에"완전히준비되지않은"ChatGPT대신선택했다고설명했다.​Qwen오픈소스모델은전세계적으로6억회이상다운로드됐으며,현재아마존,애플등미국대형기업의AI시스템에도적용되어,알리바바가세계최대오픈소스AI생태계를구축하게되었다.
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2025.11.21 등록
Microsoft는 파일 정리 및 이메일 전송과 같은 작업을 자동화하도록 설계된 새로운 Copilot Actions AI 기능이 장치를 손상시키고 민감한 데이터를 훔칠 수 있다는 경고를 발표했으며, 이는 빅테크 기업들이 보안 위험을 완전히 이해하기 전에 기능을 출시한다는 비판을 다시 불러일으켰습니다.회사는 특히 공격자가 웹사이트, 이력서 또는 이메일에 악의적인 명령을 삽입할 수 있는 프롬프트 인젝션 취약점에 대해 사용자들에게 경고했으며, 대규모 언어 모델은 이를 정당한 사용자 지시와 구별할 수 없습니다.Open Worldwide Application Security Project는 2025년 LLM 애플리케이션 상위 10대 보안 위험에서 프롬프트 인젝션을 1위 보안 위험으로 선정했으며, 이는 AI 에이전트가 제어 명령과 사용자 데이터를 구분하지 못하는 근본적인 무능력에 대한 업계 전반의 우려를 반영합니다.
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2025.11.20 등록
Micropolis Holding Co.는 11월 18일 NVIDIA Orin SOC를 탑재한 IP67 등급의 엣지 컴퓨팅 유닛을 출시하여 클라우드 연결 없이도 감시, 객체 감지 및 행동 분석을 위한 온디바이스 AI 처리를 가능하게 했습니다.8GB에서 64GB 구성으로 제공되는 이 견고한 장치는 법 집행, 국경 통제 및 국가 안보 임무를 위해 설계되었으며, 여러 로봇과 센서에 걸쳐 분산 엣지 네트워크로 작동할 수 있습니다[‘.CEO Fareed Aljawhari는 이러한 통합을 통해 Microspot이 “복잡한 AI 모델을 현장에서 즉시 안전하게 처리”할 수 있게 되어, 신뢰성이 타협될 수 없는 중요한 작전에서 실시간 의사결정을 지원한다고 말했습니다.
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1950~60년대 미니컴퓨터 붐은 혁신적 반도체 기술의 발전과 소형화 바람을 타고 수많은 신생 기업과 투자 자본이 단일 산업으로 몰렸던 시기였다. 기업들은 앞다투어 성장했지만, 대부분은 처절한 실패로 끝났고 수십억 달러의 손실이 발생하면서 시장이 한 차례 정리되었다. 이 과정에서 궁극적으로 몇몇 상장기업이 20년 가까운 세월 동안 살아남아 산업을 대표하게 되었다.오늘날 AI 붐 역시 유사하게 폭발적 자본 유입과 스타트업 창업이 반복되고 있다. 하지만 과거와 달리 주요 AI 기업들은 IPO(상장) 대신 비상장 상태에서 거대 자본을 유치하며 급격한 가치 상승을 경험 중이다. 그 결과 일반 투자자들은 직접 투자할 기회가 적고, 기업가치 역시 6~9개월마다 두 배 가까이 오르는 등 민간 시장 중심의 과열 양상을 보인다.Commoncog는 단기 버블 여부를 논하기보다는, 기술 산업에서 반복되는 진입-도태 메커니즘과 시간이 걸리더라도 결국 산업 구조가 단단해지는 과정을 주목해야 한다고 강조한다. 미니컴퓨터 붐처럼, AI 붐도 필연적으로 실패와 도태, 점진적 구조 변화를 거치며 장기적으로는 견고한 성장 기반을 남길 것이라는 점이 반복적으로 제시된다.
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2025.11.20 등록
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