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본 연구는 LLM의 '평가 인식(evaluation awareness)' 현상을 인도 언어에 적용하여 분석했습니다. 모델들은 자신이 테스트되고 있다는 정보를 인지할 때 유해한 요청을 더 자주 거부하는 경향을 보였습니다. 특히, 인도 언어에서는 이러한 안전성 강화 효과가 영어와 유사하게 나타났으며, 무해한 요청에서도 거부가 증가함을 확인했습니다.
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원문 바로가기대규모 언어 모델(LLMs)은 자신이 테스트되고 있다는 것을 종종 알 수 있습니다. 이러한 능력, 즉 평가 인식(evaluation awareness)은 모델이 실제 사용 환경보다 안전성 평가 과정에서 더 조심스럽게 행동하도록 만들 수 있습니다. 기존 연구들은 모델들이 많은 언어로 사용자에게 서비스를 제공함에도 불구하고, 평가 인식을 거의 전적으로 영어로만 연구해 왔습니다. 인도 언어는 10억 명이 넘는 사람들이 사용하는 언어임에도 불구하고, 평가 인식에 대한 연구는 여전히 거의 이루어지지 않고 있습니다. 우리는 다섯 개의 인도 언어와 영어를 포함하여 세 가지 계열의 네 가지 명령어 조정된(instruction-tuned) 모델을 테스트했습니다. 모델에게 모니터링되고 있다는 정보가 주어지는지, 또는 해당 모니터링이 안전성 테스트인지에 따라 일련의 단서(cues)가 달라집니다. 모델들은 자신이 테스트되고 있다고 통보받았을 때 유해한 요청을 더 자주 거부합니다. 이러한 증가는 네 가지 모델과 여섯 개 언어 모두에서 나타납니다. 인도 언어에서는 평균적으로 유해한 요청에 대한 거부가 14.4 퍼센트포인트 상승했습니다. 이 테스트 단서는 또한 인도 언어의 유해한 요청 거부 수준을 영어와 비슷하게 만들지만, 무해한(benign) 인도 언어 요청에 대한 거부는 6.9%에서 11.3%로 증가시킵니다. 우리는 추가 연구를 지원하기 위해 판단된 총 47,880개의 응답을 공개합니다. 이러한 결과들은 인도 언어에서의 안전성 평가가 모델들이 일상적인 사용자들을 대하는 방식을 반영하지 못할 수 있음을 시사합니다.