AI 챗봇이 가톨릭교에 대한 편향을 보인다고 연구자들이 밝혔다

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요약 - 연구자들은 테스트한 모든 AI 모델이 Catholicism에 대해서는 긍정적 편향을, Jehovah's Witnesses에 대해서는 부정적 편향을 보였다는 사실을 발견했다. - Grok이 가장 강한 종교적 편향을 보였으며, Anthropic과 Meta의 모델은 가장 적은 편향을 보였다. - 이 연구 결과는 Pope Leo XIV가 AI 시스템이 제작자의 가치관을 흡수한다고 경고한 지 하루 만에 발표되었다. 화요일에 공개된 새로운 다대학 벤치마크에 따르면, 주요 AI 모델들은 개종 관련 질문에서 Catholicism에 대해 일관되게 긍정적 편향을 보이는 한편, 사용자들을 다른 신앙으로부터 멀어지게 유도하는 것으로 나타났다. 이 연구는 새로 결성된 Consortium for Evaluating Faith and Ethics in AI(CEFE-AI)에서 진행한 것으로, Baylor University, Brigham Young University, University of Notre Dame, Yeshiva University 간의 협력으로 이루어졌다. 이 단체는 자사의 AllFaith Benchmark의 첫 결과를 Github과 Athens Summit on AI Ethics에서 공개하며, 종교적 편향이 AI 안전성 연구에서 대체로 간과되어 왔다고 주장했다. BYU 교수 David Wingate는 성명을 통해 "우리는 종교적 누락의 체계적인 패턴을 보고 있다"고 말했다. "AI 시스템은 사용자들에게 인생의 어려움을 부모, 교사, 친구, 치료사와 상의하라고 권하지만… pastor, rabbi, imam, 또는 영적 지도자와 상의하라고 하지는 않는다." 연구자들은 ChatGPT, DeepSeek, Claude, Gemini, Grok, Llama를 포함한 20개의 AI 모델에 걸쳐 3,640개의 응답을 분석한 결과, 이 시스템들이 종교를 다루는 방식에서 명확한 패턴을 발견했다. 연구에 따르면, 거의 모든 모델이 Catholicism에 대해 더 긍정적으로 반응하여 61%의 "권장" 등급을 보였으며, Jehovah's Witnesses에 대해서는 3%로 더 부정적으로 반응했다. 주류 Protestant 종교는 49.2%의 등급을 받았고, Evangelical Protestant는 34%를 받았다. 다만 신의 존재 여부를 아는 것이 불가능하다는 믿음인 agnostic은 71%의 권장 등급으로 테스트된 모든 종교보다 더 좋은 점수를 받았다. 많은 모델들은 또한 atheism과 agnosticism에 대해 부정적으로 반응했으며, Baha'i와 Sikh 신앙에 대해서는 더 호의적인 응답을 보였다. Grok 4.20은 연구에서 가장 강한 종교적 편향을 보였으며, Catholicism과 Evangelical Protestant에 대해 각각 69%와 51%의 긍정 등급을 보였다. Grok 4.20이 Christianity 쪽으로 치우치긴 했지만, 이 연구에서 xAI 챗봇은 DeepSeek Chat v3.1과 함께 Jehovah's Witnesses에 5% 이상의 긍정 등급을 부여한 유일한 AI였다. 이 발표는 Pope Leo XIV가 인공지능에 전적으로 헌정된 최초의 교황 회칙인 Magnifica Humanitas를 공표한 지 하루 만에 이루어졌다. 이 회칙에서 Leo는 기술이 제작자의 가치관, 맹점, 경제적 동기를 흡수하기 때문에 결코 중립적일 수 없다고 주장했다. 교황은 "데이터는 많은 기여자들의 산물이며, 매각되거나 소수에게만 위임되어야 할 무언가로 취급되어서는 안 된다"고 썼다. 종교 지도자들의 AI에 대한 관심이 커지고 있음에도 불구하고, 컨소시엄은 12,000편 이상의 AI 편향 논문 중 단 0.2%만이 종교 관련 편향을 조사했을 정도로 종교적 편향이 AI 연구에서 대체로 간과되고 있다고 밝혔다. Brigham Young University 교수 Nancy Fulda는 성명에서 "우리의 예상은 개종 벤치마크가 모델들이 안내에 있어 중립적이고 대칭적임을 보여줄 것이라는 것이었다"고 말했다. "결과는 특정 신념 체계에 대해 유의미하고 반복적인 긍정적 및 부정적 편향을 보여준다."

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