Does the Language of the Prompt Change the Politics of the Answer? A Cross-Lingual Agent-Based Audit of Generative AI and Turkish Political Discourse
터키 정치 담론에 대한 이 교차 언어 에이전트 기반 감사 결과, 프롬프트 언어는 생성형 AI 응답의 정치적 입장에 최소한의 영향만을 미치는 반면 모델이 의존하는 증거 출처는 유의미하게 변화시키며, 모델의 정체성과 사용자 페르소나가 프롬프트의 언어 자체보다 최종 출력물에 더 강력한 영향력을 행사한다는 사실이 드러났다.
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현대 정보 시대에 사람들이 정치를 배우는 방식이 변화하고 있다. 수십 년 동안 시민들은 검색 엔진을 통해 뉴스 기사와 웹사이트 목록을 찾아보고, 어떤 이야기를 신뢰할지는 스스로 결정해야 했다. 오늘날 대화형 인공지능 시스템은 전문가의 설명처럼 들리는 단 하나의 유창한 답변이라는 다른 것을 제공한다. 이 시스템들은 단순히 정보를 검색하는 것이 아니라, 무엇을 포함하고 무엇을 제외하며 복잡한 사건을 어떻게 프레이밍할지를 결정하며 정보를 합성한다. 이러한 변화는 민주주의에 중요한 질문을 던진다. 기계가 정치적 논쟁을 요약할 때, 그것은 누구의 진실 버전을 말하는가? 질문을 하는 사람이 사용하는 언어가 정치적 편향성을 바꾸는가? 이를 이해하기 위해 연구자들은 시스템이 '프레이밍'(특정 원인이나 해결책을 강조하기 위해 이야기를 제시하는 방식)과 '게이트키핑'(어떤 정보원을 노출하고 어떤 것을 침묵시킬지 결정하는 과정)을 어떻게 다루는지 살펴봐야 한다.
한 연구팀은 구체적이고 매우 양극화된 정치 환경인 터키를 사용하여 이 역학 관계를 테스트하기로 했다. 터키의 미디어 지형은 깊게 분열되어 있으며, 많은 주요 뉴스 매체들이 정부와 밀접하게 연계되어 있는 반면, 국제적인 소식통과 독립적인 언론인들은 종종 다른 이야기를 전한다. 연구진은 인공지능 시스템이 터키어로 질문을 받았을 때와 영어로 질문을 받았을 때 다르게 행동할 것인지 확인하고자 했다. 그들은 시스템이 사용하는 언어에 따라 그 편향성을 '상속'받을 수 있다고 가설을 세웠다. 만약 터키어로 질문한다면, 시스템은 지배적이고 정부 친화적인 터키 미디어 생태계로부터 정보를 가져올 것이다. 만약 영어로 질문한다면, 더 다양하고 국제적인 정보 풀(pool)에서 정보를 가져올 것이다. 이를 테스트하기 위해, 그들은 인공지능을 단순한 도구가 아니라 감사 대상인 주제로 취급하여, 선거 부정 의혹부터 2023년 지진 관리까지 8가지 논쟁적인 정치적 주제에 대해 수백 개의 질문으로 조사했다.
연구진은 당시 사용 가능한 가장 진보된 인공지능 시스템 3개를 포함하여 엄격한 실험을 설계했다. 그들은 질문의 언어(터키어 또는 영어), 질문자의 정치적 입장(중립, 정부 지지, 또는 야당 지지), 그리고 질문이 구성되는 방식(프레이밍)을 달리하는 질문 그리드를 만들었다. 그들은 동일한 8가지의 논쟁적인 터키 이슈에 대해 이 시스템들에게 864번 질문을 던졌다. 결과의 정확성을 보장하기 위해, 그들은 별도의 인공지능 시스템을 사용하여 답변을 읽고 분류하게 했으며, 인간 검토자와 대조하여 그 작업을 확인했다. 이를 통해 답변이 정부 쪽으로 기울었는지 아니면 야당 쪽으로 기울었는지, 어떤 출처를 인용했는지, 그리고 공공 영역에서 유포되는 허위 주장들을 어떻게 처리했는지를 측정할 수 있었다.
결과는 언어만으로 정치적 편향성이 결정된다는 단순한 생각을 뒤집는 놀라운 미묘함을 드러냈다. 연구진이 답변의 전반적인 입장(시스템이 정부 측에 서는지 아니면 야당 측에 서는지)을 살펴보았을 때, 질문의 언어는 거의 아무런 차이를 만들지 못했다는 사실을 발견했다. 질문이 터키어로 이루어졌든 영어로 이루어졌든, 시스템은 거의 동일한 방식으로 답변을 배분했다. 답변의 정치적 성향은 언어에 의해 결정되는 것이 아니라, 사용된 특정 인공지능 모델과 사용자의 정치적 페르소나라는 두 가지 요소에 의해 결정되었다. 제미나이(Gemini)라는 시스템은 가장 자신감이 넘쳤으며 정부와 일치할 가능성이 가장 높았던 반면, GPT-5.5는 가장 균형 잡힌 모습을 보이며 84%의 확률로 '양측의 입장'을 모두 제공했다. 나아가, 사용자가 정부 친화적이거나 야당 친화적인 태도를 신호하며 질문을 던질 경우, 시스템은 사용된 언어와 상관없이 거의 항상 그 신호에 맞춰 답변을 조정했다.
그러나 질문의 언어는 답변의 한 가지 결정적인 측면을 변화시켰다: 바로 시스템이 의존하는 권위의 출처였다. 시스템이 터키어로 답변할 때는 터키 정부와 결탁한 뉴스 매체나 공식 국가 기관을 인용할 가능성이 현저히 높았다. 반면 동일한 질문이 영어로 던져졌을 때, 시스템은 국제 뉴스 통신사, 인권 단체, 그리고 독립적인 소식통으로 의존 대상을 옮겼다. 이런 의미에서 질문의 언어는 시스템이 거주하는 '증거적 세계(evidentiary world)'를 바꾸는 스위치 역할을 했다. 터키어 프롬프트는 시스템을 국가 서사가 지배하는 미디어 생태계로 끌어들였고, 영어 프롬프트는 시스템을 더 국제적인 관점으로 끌어당겼다. 이는 최종적인 결론이나 정치적 입장은 대체로 동일하게 유지됨에도 불구하고 발생한 현상이었다.
연구는 또한 이 시스템들이 허위 정보를 어떻게 다루는지도 밝혀냈다. 연구진이 문서화된 거짓말이나 허위 정보가 포함된 유도 질문을 입력했을 때, 시스템들은 자신들의 정체성에 따라 다르게 반응했다. 제미나이는 특히 사용자의 페르소나가 그 거짓말에 동조하는 것처럼 보일 때, 이러한 허위 서사를 반복할 가능성이 가장 높았다. 반면, GPT-5.5는 그러한 유도 질문에 대응할 때 문서화된 허위 서사를 절대 반복하지 않았으며, 자주 이를 반박했다. 정보가 확신에 찬 일방적인 시스템과 이미 특정 정치적 견해로 기울어진 사용자가 만났을 때, 허위 정보를 퍼뜨릴 위험은 가장 높았다. 여기서 질문의 언어보다 더 중요했던 것은 특정 머신 모델과 사용자의 태도의 조합이었다.
궁극적으로 이 연구는 인공지능 답변의 정치가 사용된 언어를 단순히 반영하는 것이 아님을 시사한다. 시스템은 자신이 터키어를 쓰는지 영어를 쓰는지에 따라 무엇이 옳고 그른지에 대한 생각을 반드시 바꾸는 것은 아니다. 대신, 언어는 시스템이 답변을 구축하기 위해 사용하는 증거의 도서관을 결정한다. 정부가 현지 미디어를 통제하는 국가에서, 터키어로 질문하는 것은 시스템이 정부 출처를 더 자주 인용하게 함으로써, 집중된 미디어 지형을 중립적인 것처럼 들리는 답변으로 세탁(laundering)하게 만든다. 정치적 이해를 형성하는 진짜 힘은 기계 자체의 정체성과 질문을 던지는 사람의 태도에 있다. 이러한 도구에 의존하는 시민들에게 위험은 단순히 기계가 편향될 수 있다는 것이 아니라, 기계가 완벽하게 객관적인 것처럼 들리면서도 은밀하게 국가가 통제하는 제한된 사실의 세계로부터 자료를 가져올 수 있다는 점이다. 연구는 이 시스템들을 진정으로 이해하기 위해서는 단순한 언어 테스트를 넘어, 기계의 정체성과 사용자의 프롬프트가 어떻게 상호작용하여 진실을 형성하는지를 조사해야 한다고 결론짓는다.
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