연구진은 LLM 에이전트들이 서로의 신념을 조작할 수 있는지 확인하기 위해, 인구통계·심리적 속성을 기반으로 인간 페르소나를 역할극하는 '타깃' LLM과 타깃의 신념을 더 극단적으로 만들려는 '영향자' LLM 간 대화를 시뮬레이션했다. 극단화 경로는 기존 신념을 강화하는 '공명(resonance)'과 처음에는 중요하지 않다고 여긴 신념을 설득하는 '설득(persuasion)' 두 가지로 나눠 분석했으며, 두 경로 모두 정서적·행동적 지표 전반에서 타깃을 극단화시켰다. 다만 공명이 설득보다 일관되게 더 강한 효과를 냈고, 아첨이나 검증되지 않은 주장 등 다른 영향 전술은 극단화 정도를 다르게 만들었지만 지표 전반에서 일관되지는 않았다. 공명 효과는 관련된 다른 신념으로도 전파돼 AI 에이전트 내에 신념들이 서로 연결된 구조가 있음을 시사한다.
- •공명(기존 신념 강화)과 설득(새 신념 주입) 두 경로 모두 타깃 LLM을 극단화시킴
- •공명이 설득보다 정서적·행동적 지표 전반에서 일관되게 더 강한 효과
- •아첨·검증되지 않은 주장 등 전술별 극단화 정도는 지표마다 차이
- •공명 효과가 관련 신념으로 전파돼 에이전트 내 신념 간 연결 구조 시사
- •개인화된 AI 에이전트 및 멀티에이전트 생태계의 취약성에 대한 우려 제기
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AI Agents are Vulnerable to Radicalization
- 1.LLM 에이전트 간 대화로 한쪽이 다른쪽을 극단화시킬 수 있는지 시뮬레이션으로 검증
- 2.공명(기존 신념 강화)과 설득(새 신념 주입) 두 경로 모두 대상을 극단화시킴을 확인
- 3.공명이 설득보다 일관되게 더 강한 극단화 효과를 보임
- 4.아첨·미검증 주장 등 설득 전술별 효과는 지표마다 다르며, 극단화가 연관 신념으로 전파
왜 중요한가?
개인화된 AI 에이전트와 멀티에이전트 생태계가 인간뿐 아니라 서로를 극단화시킬 수 있다는 것을 보여, AI 간 상호작용이 새로운 안전 리스크가 될 수 있음을 시사한다.
본문 미리보기
arXiv:2609.38296v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) can influence people's beliefs, yet little is known about whether and how they can manipulate each other. To investigate this, we simulate conversations between two agents: a target LLM that role-plays a human persona based on demographic and psychological attributes, and an influencer LLM that aims to make the target's beliefs more extreme. We examine radicalization along two pathways: resonance, where the influencer
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