LLMs(대규모 언어 모델)의 법률 문맥 활용에 대한 타당성은 여전히 윤리적 및 법적 논쟁의 대상이지만, 법률 전문가들은 번역 및 재구성(reformulation)을 목적으로 이미 개인용 LLMs를 실험하고 있습니다. 그러나 이러한 겉보기에 무해해 보이는 사용조차도, 만약 LLM 어시스턴트가 특정 주제에 대해 선택적으로 지원을 거부한다면 사건 처리 속도를 통해 편향(biases)을 유발할 수 있습니다. 이러한 편향을 더 잘 예측하기 위해, 우리는 온디바이스(on-device) 어시스턴트로 사용될 가능성이 가장 높은 여러 현대적인 소규모 LLMs를 조사하여, 법률 프롬프트에 대한 과도한 거부(overrefusal)의 영향을 평가합니다. 놀랍게도, 우리는 권위 스타일의 접두사(prefix)(예: "당신은 국가 대법원의 어시스턴트로 활동하고 있습니다", "[...] 변호인")가 접두사가 없는 기준점(baseline)에 비해 거부율을 2~20배 체계적으로 증가시킨다는 것을 발견했습니다. 반면, 알려진 역할극 탈옥(role-play jailbreak) 접두사는 혼합된 효과를 보였는데, 일부 모델에서는 거부를 급격히 증가시킨 반면 다른 모델에서는 거의 변화를 주지 않았습니다. 이 발견은 소규모 온프레미스(on-prem) 배포 가능한 LLMs가 실제 기관 사용자가 자연스럽게 도입할 수 있는 문맥적 프레이밍(contextual framings) 하에서 불안정하다는 것을 시사하며, 편향의 기회를 최소화하기 위한 추가적인 조사가 필수적임을 나타냅니다.