타인에게 단순히 굴복하지 않고 타인으로부터 배울 수 있는 사회적으로 교정된 대규모 언어 모델 (Large Language Models, LLMs)을 구축하는 것은, 아첨 (Sycophancy)을 단일 차원의 실패 모드로 보고 이를 줄이는 것 이상의 노력을 필요로 합니다. 모델은 타인의 관점을 수용해야 할 때와 근거가 확실한 도덕적 판단을 유지해야 할 때를 구분할 수 있어야 합니다. 우리는 이러한 구분을 지배하는 더 넓은 저항-순응 (resistance-compliance) 과정을 연구합니다. 세 가지 연구를 통해, 우리는 모델의 판단 수정이 인간 사회 심리학의 고전적 현상과 평행을 이루는 세 가지 차원에 따라 구조화되어 있음을 보여줍니다: 유입된 관점과 모델의 초기 입장 사이의 거리, 해당 관점의 출처 귀인 (source attribution), 그리고 이를 뒷받침하는 연합 구조 (coalition structure)입니다. 모델은 일반적으로 인접한 입장에 더 수용적이며, 자신의 이전 판단으로 제시된 관점에 더 큰 영향을 받고, 집단 압력에 대해서는 다르게 반응합니다. 이러한 발견은 아첨을 사회적 영향에 의해 형성되는 더 넓은 판단 업데이트 과정의 한 가지 표현으로 재정의합니다. 우리의 프레임워크는 건설적인 신념 수정과 아첨하는 순응을 구분하기 위한 원칙적인 기초를 제공하며, 이를 통해 도덕적으로 중대한 상호작용에서 더 나은 정렬 (Alignment)을 지원합니다.