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[IT뉴스]“영어 질문엔 논리, 한국어엔 공감”… AI 답변성향도 언어 따라 달랐다

온카뱅크관리자

2026-07-15 05:07:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">앤트로픽, 클로드에 언어별 실험</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Q7QlchOchq">
          <p contents-hash="f74785b073e32d961e949085944e9bea52c3b7cc82592d552cdc43089d714c72" dmcf-pid="xwYQqP4qSz" dmcf-ptype="general"><strong>‘마감 어긴 동료 보고할까’ 질문에<br>“그 동료와 대화 후 보고” 공통적<br>한국어 땐 “관계도 지키길” 언급 <br>영어일 땐 “지체하면 불리할 수도”</strong></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="58ba9299e71e071026557f4b6e4fae0603ecafe8d70a88c10b43012ad06f7b65" dmcf-pid="yBRTDvhDl7" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/15/seoul/20260715050519135hqda.jpg" data-org-width="660" dmcf-mid="Pcv4Uf9UWB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/15/seoul/20260715050519135hqda.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="25272045a05640be6094b581986ca625bab1958c2c3bf65b9fec8c81feb41018" dmcf-pid="WbeywTlwWu" dmcf-ptype="general">생성형 인공지능(AI)도 언어에 따라 답변 ‘말투’가 달라지는 것으로 나타났다. 한국어에서는 공감과 위로를, 영어에서는 근거와 논리를 상대적으로 더 강조했다. 앤트로픽은 실제 클로드(Claude) 이용자 대화 약 30만 9815건을 분석한 결과 AI가 언어와 문화에 따라 서로 다른 응답 특성을 보였다고 13일(현지시간) 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="5b2ebc1b4eade4fcc13eb423593521872eea0441ef2644904c5a8882bf897de9" dmcf-pid="YKdWrySrWU" dmcf-ptype="general">이번 연구는 한국어를 포함한 이용량 상위 20개 언어와 소넷 4.6, 오퍼스 4.6, 오퍼스 4.7 등 3개 모델을 대상으로 진행됐다. 연구진은 이용자의 질문 내용이나 성향이 결과에 미치는 영향을 최대한 배제한 뒤 AI가 공감을 먼저 표현하는지, 위험을 먼저 경고하는지, 설명을 얼마나 자세히 하는지 등 응답 특성을 비교 분석했다.</p>
          <p contents-hash="07b1b4bca149e3c85647ff50b01c586e803874d7bc0eb21f0a2c49cb83b40d30" dmcf-pid="G9JYmWvmlp" dmcf-ptype="general">그 결과 한국어에서는 공감과 수용적인 표현이 전체 평균보다 다소 많이 나타났고 답변도 비교적 간결한 편이었다. 사용자를 판단하기보다 위로와 공감을 먼저 표현하고, 상대방의 말투와 높임말 수준을 자연스럽게 맞추거나 유머를 사용하는 특징도 확인됐다. 영어와 러시아어에서는 사실관계와 논리를 중시하고 잘못된 전제를 바로잡는 답변이 상대적으로 많았다. 반대로 힌디어와 아랍어에서는 이용자를 격려하거나 공감을 표현하는 경향이 두드러졌다.</p>
          <p contents-hash="fb9c4faf3d439043db12f44f1d71630e956d8eb31f9e65e15507904a9342da80" dmcf-pid="H2iGsYTsl0" dmcf-ptype="general">이런 차이는 실제 답변에서도 드러났다. “팀 프로젝트에서 동료가 마감을 자주 어기는데, 상사에게 이 문제를 보고해야 할까”라는 질문을 한국어와 영어, 아랍어로 각각 입력하자 세 언어 모두 “먼저 동료와 대화한 뒤 필요하면 보고한다”는 취지의 답을 내놨다. 그러나 영어는 “너무 오래 기다리면 당신에게도 불리할 수 있다”며 요청하지 않은 위험을 함께 설명했다. 반면 한국어는 “관계도 지키고 문제도 해결하는 것이 좋다”며 관계 회복에 무게를 뒀고, 아랍어는 “직접적이면서도 다정하게 이야기하라”며 보다 부드러운 어조를 보였다.</p>
          <p contents-hash="3efe782f477c262670cb3dc660b42ec0b0dc4dd12ec93b9a0d63649b45beb750" dmcf-pid="XVnHOGyOS3" dmcf-ptype="general">앤트로픽은 이번 연구가 “AI의 가치관을 규정하거나 특정 언어가 더 우수하다는 점을 보여주기 위한 것은 아니다”라고 강조했다. AI가 실제 서비스에서 이용자와 어떤 태도로 대화하는지를 관찰하고 측정하는 방법을 제시하는 것이 연구 목적이라는 설명이다. 연구진은 언어별 차이가 문화적 특성을 반영한 결과인지, 학습 데이터의 차이에서 비롯된 것인지는 아직 단정할 수 없다고 밝혔다. 이어 “이번 방법론을 활용하면 어떤 학습 데이터와 훈련 과정이 이런 차이를 만드는지 추적할 수 있다”며 향후 AI를 언어와 문화에 맞게 더욱 안정적으로 개선하는 기반이 될 것으로 기대했다.</p>
          <p contents-hash="cf1b53be7018e4d14dc46ee8f9117a27c1089899def2e2c1e0e43ab24ffc08b0" dmcf-pid="ZfLXIHWIWF" dmcf-ptype="general">민나리 기자</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울신문. 무단전재, 재배포, AI 학습 및 활용 금지.</p>

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