초거대 언어모델의 정서적 지원 가능성 탐구
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[대학저널 이선용 기자] 연세대학교 인공지능학과 강동진, 김성환 연구원이 지난 8월 12일부터 16일까지 태국 방콕에서 열린 세계적으로 권위 있는 자연어처리 학술대회 ‘ACL 2024(Association for Computational Linguistics)’에서 초거대 언어모델(LLM)의 정서적 지원 가능성에 대한 연구로 최우수 논문상(Outstanding Paper Award)을 수상했다.
이는 국내 대학이 ACL에서 최우수 논문상을 수상한 두 번째 사례로, 연구팀은 LLM의 정서적 상호작용에 대한 혁신적인 연구로 글로벌 인공지능 연구계에서 주목받았다.
초거대 언어모델은 많은 데이터로 학습해 논리적 사고와 추론에서 인간을 뛰어넘는 성과를 보여주지만, 정서적 지지와 같은 인간적인 측면에서는 여전히 한계를 지니고 있다. 이번 수상작인 ‘Can Large Language Models be Good Emotional Supporter? Mitigating Preference Bias on Emotional Support Conversation’은 이러한 한계에 주목하며, LLM이 타인에게 정서적 지원을 제공할 수 있는지를 과학적으로 분석했다.
연구팀은 LLM이 생성하는 답변에서 정서적 지원 전략(Supportive Strategy)에 선호 편향(Preference Bias)이 존재하며, 이 편향이 모델마다 다르게 나타나는 점을 발견했다.
또한, 심리학의 ‘접촉 가설(Contact Hypothesis)’을 도입해 선호 편향을 완화하는 방법론을 제안했다. 접촉 가설은 적절한 조건에서 집단 간 접촉이 편견을 효과적으로 줄일 수 있다는 이론으로, 연구팀은 이를 LLM에 적용해 편향을 줄이는 실험을 성공적으로 진행했다.
연구 결과, 외부 지식과 결합하는 방식(External-Contact)이 내부 지식에 의존하는 방법(Self-Contact)보다 LLM의 편향을 줄이는 데 가장 효과적임을 밝혔으며, 이를 통해 인간뿐만 아니라 LLM에도 접촉 가설이 적용될 수 있음을 보여줬다. 특히, 선호 편향을 줄였을 때 정서적 스트레스가 완화되고, 비효과적인 정서적 지원 답변의 비율이 줄어드는 것을 확인했다.
이번 연구에 참여한 유영재 연세대 교수는 “이번 연구는 LLM이 정서적 지원을 제공하는 과정에서 발생하는 문제점을 규명하면서, 향후 LLM이 나아가야 할 방향을 제시한 중요한 연구”라고 강조했다.
또한 이동하 연세대 교수는 “이 연구는 다양한 사용자에게 맞춤형 정서적 지원을 제공할 수 있는 언어 모델 개발의 중요한 기초를 마련했으며, 앞으로 LLM의 발전에 있어 중요한 전환점이 될 것”이라고 기대감을 표했다.
한편, 이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행됐다.
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