대다수 국가민족에 대한 LLM 생성 서사에서의 표현적 해악

요약

본 연구는 대규모 언어 모델(LLMs)이 개방형 서사 생성 프롬프트에서 다양한 민족 기원 정체성을 어떻게 묘사하는지 조사했습니다. 그 결과, LLMs가 유해한 고정관념과 소멸을 포함한 지속적인 표현적 해악을 보이며, 특히 '대다수 국가민족(Global Majority)'의 정체성을 일차원적으로 묘사하는 경향이 있음을 발견했습니다. 또한, 미국 국적 단서가 입력될 경우 이러한 해악은 증폭되며, 이는 단순히 충성주의로 설명할 수 없는 구조적인 문제입니다.

핵심 포인트

• LLMs는 개방형 서사 생성 과정에서 유해한 고정관념과 표현적 해악을 지속적으로 재생산합니다.
• 소수화된 민족 정체성은 권력 중립적 이야기에서는 과소대표되지만, 종속된 캐릭터 묘사에서는 우세한 묘사에 비해 50배 이상 과대대표되는 경향이 있습니다.
• 입력 프롬프트에 미국 국적 단서가 포함될 경우 LLM의 해악 정도가 더욱 증폭됩니다.
• 식별된 문화적 편향은 단순한 충성주의로 설명할 수 없으며, 미국 중심적인 관점이 지속적으로 나타납니다.