사람들이 일상적인 조언을 위해 LLM을 점점 더 많이 찾으면서 윤리적으로 민감한 대인관계 문제가 실질적인 도덕 상담 맥락이 되고 있다. 기존 연구는 단발성 판단이나 압박이 실린 반박 상황을 주로 다뤄, 명시적인 반대 입장 없이 서술만으로도 여러 턴에 걸쳐 모델의 판단이 한쪽으로 기울 수 있는지는 불명확했다. 연구진은 모델이 한쪽 편의 자기 정당화 서술을 완결된 것으로 취급하고 누락된 관점을 찾지 않은 채 서술자의 해석에 동조하는 실패 양상을 '서사적 포획(narrative captivity)'으로 정의하고, 6개 도덕 차원에 걸친 5078개 대인갈등 시나리오 벤치마크로 이를 측정했다. 17개 LLM 전반에서 서사적 포획이 광범위하게 나타나 다중 턴 서술 하의 최종 판단이 단발성 기준 대비 평균 25%포인트 이동했으며, 선호도 최적화 단계가 주요 원인으로 지목됐고 4가지 추론 시점 전략은 부분적 완화만 제공했다.
- •명시적 반대 입장 없는 일방적 서술만으로도 LLM 판단이 한쪽으로 기우는 '서사적 포획' 현상 정의
- •6개 도덕 차원, 5078개 대인갈등 시나리오로 구성된 벤치마크 구축
- •17개 LLM에서 다중 턴 서술 시 최종 판단이 단발성 기준 대비 평균 25%포인트 이동
- •선호도 최적화(preference optimization) 단계가 서사적 포획의 주요 원인으로 확인
- •4가지 추론 시점 완화 전략은 부분적 효과만 제공, 완전한 해결책 아님
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Caught in the Story: Narrative Captivity in Multi-turn LLMs Conversation
- 1.'서사적 포획(narrative captivity)'는 LLM이 반박 없는 일방적 서사를 완결된 사실로 받아들이는 실패 유형
- 2.6개 도덕 차원, 5078개 대인갈등 시나리오로 구성된 벤치마크로 이를 측정
- 3.17개 LLM에서 다중 턴 서사 노출 시 판단이 단일 턴 대비 평균 25%p 이동하는 광범위한 현상 확인
- 4.선호 최적화(preference optimization) 단계가 주요 원인으로 지목, 추론 시점 전략 4가지는 부분적 완화에 그침
왜 중요한가?
사람들이 대인관계 조언을 LLM에 점점 더 의존하는 상황에서, 모델이 한쪽 말만 듣고도 쉽게 편향된다는 구조적 취약점을 실증해 AI 조언 서비스의 신뢰성 설계에 경고를 준다.
본문 미리보기
arXiv:2609.03407v1 Announce Type: new Abstract: People increasingly turn to large language models (LLMs) for everyday advice, making ethically charged interpersonal problems a practical moral-advisory context. Most prior work has studied this context through single-turn judgments or pressure-laden rebuttals, assumptions that poorly match how guidance is sought in real-world contexts. These assumptions leave unclear whether narration alone, without an explicit opposing position, can shift model
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