완전한 인간은 아닌 취향: LLM 설문 대리인의 정형화된 잡식성

요약

LLM이 대중의 문화적 취향을 모사할 때 발생하는 편향과 한계를 분석한 연구입니다. OpenAI, Anthropic, DeepSeek 모델을 활용해 생성된 '실리콘 대리인'이 인간의 실제 취향 구조를 정형화된 방식으로 왜곡함을 증명했습니다.

핵심 포인트

• LLM 기반 합성 데이터는 선호도에 대해 체계적인 긍정적 편향을 보임
• 실제 취향 구조에 존재하는 복잡한 관계성이 실리콘 샘플에서 상실됨
• 연령, 성별, 인종 등 사회적 맥락과 취향 간의 정렬이 제대로 보존되지 않음
• 시장 조사에서 LLM을 대리인으로 사용할 때 데이터 오염 위험 존재