전 Meta 뉴스 책임자 조사: 거의 모든 AI 모델이 정치적으로 좌경화, Gemini는 과거 중공 관영 매체 인용했었다

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전 Meta 뉴스 책임자 Campbell Brown이 설립한 Forum AI는 17개월 동안 주류 AI 모델의 정보 품질을 체계적으로 평가한 결과, Gemini가 중국과 관련 없는 보도를 처리할 때 중국 공산당 공식 웹사이트의 정보를 인용하는 경우가 있었으며, 거의 모든 테스트 모델에서 좌편향적인 정치적 성향이 존재한다는 사실을 발견했다. (이전 기사: AI가 133년 전통의 프린스턴 대학교를 파괴하다: '부정행위'가 상식이 되어갈 때) (배경 보충: 97,895개의 지하 포럼 대화가 말해주는 것: 해커 커뮤니티도 사실 AI를 싫어한다) Brown은 기자 출신으로 CNN에서 앵커로 활동한 바 있으며, 이후 Meta 뉴스 책임자로 자리를 옮겨 Facebook이 전 세계 30억 사용자에게 뉴스를 어떻게 노출할지에 대한 정책을 직접 관리했다. 이 위치에서 그녀는 '플랫폼이 어떻게 정보 유통을 형성하는지'에 대한 전모를 가까이서 지켜볼 수 있었다. 그녀는 17개월 전 Meta를 떠나 뉴욕에 Forum AI를 설립하고, foundation model 기업들이 흔히 간과하는 일, 즉 AI가 제공하는 정보가 정확한지, 공정한지, 다원적인 시각을 갖추고 있는지를 체계적으로 평가하는 일을 전문으로 하고 있다. Forum AI의 핵심 제품은 '지정학적 사건 벤치마크 아키텍처'이다. 운영 방식은 다음과 같다. Forum AI는 각기 다른 정치적 스펙트럼과 전문 배경을 가진 최고의 자문단(Niall Ferguson, Fareed Zakaria, 전 미국 국무장관 Tony Blinken, 전 하원 원내대표 Kevin McCarthy, 전 미국 국가안보 부보좌관 Anne Neuberger 등)을 초청하여, 동일한 복잡한 지정학적 사건에 대해 주류 AI 모델의 답변을 하나하나 평가하게 한다. 현재 Forum AI는 인간 전문가와 약 90%의 합의 수준에 도달하여, Forum AI의 평가 결과가 단순히 한 사람의 견해가 아닌 방어 가능한 기준이 되도록 했다. Brown이 발견한 문제는 세 가지 층위로 나뉘며, 각 층위는 이전보다 기술적으로 수정하기가 더 어렵다. 첫 번째 층위는 소스 선택 논리의 허점이다. Gemini는 중국과 무관한 일부 보도를 처리할 때 중국 공산당 공식 웹사이트의 내용을 인용했다. 이는 일반적인 의미의 사실 오류가 아니라, 모델이 소스를 수집할 때의 필터링 논리 문제이다. AI는 "이것은 텍스트이고, 이것은 링크이다"라고만 판단할 뿐, "이 소스의 입장은 무엇이며, 신뢰도는 어느 정도인지, 명확한 정치적 목적을 가지고 있는지"는 판단하지 않는다. 소스 자체의 정치성은 AI의 출력 과정에서 보이지 않는다. 두 번째 층위는 구조적인 정치적 편향이다. Brown이 테스트한 거의 모든 주류 모델에서 좌편향적인 정치적 성향이 나타났다. 이는 음모론이 아니라 학습 데이터 분포의 자연스러운 결과이다. AI는 어떤 텍스트를 학습하느냐에 따라 해당 텍스트의 어조와 입장 프레임을 복제하는 경향이 있다. 영어권 인터넷의 주류 콘텐츠(주류 미디어 보도, 학술 논문, 소셜 미디어 게시물)는 전반적으로 특정 정치적 성향을 띠고 있으며, 이를 통해 학습된 모델은 그 성향을 그대로 물려받게 되고, 자신이 그렇게 하고 있다는 사실조차 인식하지 못한다. 더 까다로운 점은 이러한 편향이 찾아내서 수정할 수 있는 bug가 아니라, 모델의 모든 출력 논리에 내재되어 있다는 것이다. 세 번째 층위는 맥락과 다각적 시각의 결여이다. Brown은 기존 모델들이 전반적으로 "배경 맥락, 다각적 시각 및 논증의 투명성"이 부족하다고 지적했다. AI가 내놓는 답변은 평서문일 뿐, "이 사건은 A 진영에서 볼 때 이것을 의미하고, B 진영에서 볼 때 저것을 의미하며, 양측의 근본적인 차이는..."과 같은 구조가 아니다. AI는 답변을 주지만, 그 답변이 어떤 관점에서 출발했는지는 알려주지 않는다. Brown은 구조적인 맹점을 지적했다. foundation model 기업들이 모델을 평가하고 순위를 매길 때 수학, 코딩, 논리적 추론 능력을 우선시하며, 정보의 정확성과

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