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[IT뉴스]"AI, 한국어로 말하면 더 다정하다?"…31만건 대화 분석해보니

온카뱅크관리자

2026-07-15 08:57:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">클로드, 한국어답변서 공감·위로 성향 두드러져<br>영어·러시아어는 정확성 중시…언어별 차이</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="PtDHLTlwgL">
          <div contents-hash="47f34aa2bb7e1761ec85ae295dc930193f8b21786ddc5116b030cf1572d025ec" dmcf-pid="QFwXoySrjn" dmcf-ptype="general">
           <p>같은 인공지능(AI)이라도 사용하는 언어에 따라 답변 성향이 달라지는 것으로 나타났다. '클로드'는 한국어로 대화할 때 다른 언어권 평균보다 더 따뜻하고 수용적이며 간결하게 답하는 경향을 보였다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d49df0ae86a318ef94fd62ad2bb77d1b1d279ea91a351c99b187af5a5f8c8d38" dmcf-pid="x3rZgWvmki" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="기사 이해를 돕기 위한 이미지. 픽사베이" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/15/akn/20260715085250253kvep.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="8nuL0ex2ag" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/15/akn/20260715085250253kvep.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            기사 이해를 돕기 위한 이미지. 픽사베이
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="36124c1f7f5b41d0f54463d26549aabe08da6456043933bcabf54e24d0b42512" dmcf-pid="yabiFMPKNJ" dmcf-ptype="general">15일 AI 업계에 따르면 클로드 개발사 앤트로픽은 최근 클로드가 모델과 사용 언어에 따라 어떤 가치 성향을 드러내는지 분석한 연구 결과를 공개했다.</p>
          <p contents-hash="5f6a5241774cf8a05272017fdf8a4bb236f6412730c3ffe8140bc7f8997b4729" dmcf-pid="WNKn3RQ9kd" dmcf-ptype="general">연구진은 지난 5월 2주 동안 클로드 이용자가 정답이 정해져 있지 않은 주관적 과제를 요청한 익명 대화 30만9815건을 분석했다. 분석 대상은 클로드 소네트 4.6과 오퍼스 4.6·4.7 등 3개 모델과 클로드에서 가장 많이 사용되는 20개 언어였다.</p>
          <p contents-hash="2721b165ed2960d4d0261c5499da18d5182506a9d1f2db236bd981a9c526d7cd" dmcf-pid="Yj9L0ex2Ae" dmcf-ptype="general">연구진은 클로드의 답변에서 나타나는 가치 성향을 ▲수용성과 신중함 ▲따뜻함과 엄밀함 ▲깊이와 간결함 ▲솔직함과 실행 중심 등 네 가지 축으로 구분했다.</p>
          <p contents-hash="5703a54b8eb3e0d5233aae1a8e24236eab9b2243bd325066eab81140e02d4773" dmcf-pid="GA2opdMVoR" dmcf-ptype="general">이 가운데 한국어 대화는 1만5570건이었다. 분석 결과 한국어 답변은 전체 평균보다 이용자의 요구와 선호를 수용하고 정서적인 따뜻함을 드러내는 성향이 다소 강한 것으로 나타났다. 불확실성이나 한계를 솔직하게 밝히면서도 길게 설명하기보다는 요청한 내용을 간결하게 전달하는 경향도 두드러졌다.</p>
          <div contents-hash="007435d7fedd287b78affac92cdc460d652de18bd5233626096002bd628bd1f4" dmcf-pid="HcVgUJRfaM" dmcf-ptype="general">
           <p>구체적으로는 이용자를 판단하기보다 공감하거나 위로하고 이용자의 말투와 높임말 수준에 맞춰 답하는 사례가 주요 특징으로 꼽혔다. 유머나 장난스러운 표현을 활용해 친근한 분위기를 만드는 모습도 비교적 자주 관찰됐다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2f727c13f31113a1d48d9aa35af7f260d43b9f132141ddc3f67e26a024a0ac8f" dmcf-pid="XNKn3RQ9cx" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="클로드의 언어별 가치 성향 차이를 나타낸 그래프. 앤트로픽 블로그" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/15/akn/20260715085251530shnc.png" data-org-width="745" dmcf-mid="6LIFAXYCNo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/15/akn/20260715085251530shnc.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            클로드의 언어별 가치 성향 차이를 나타낸 그래프. 앤트로픽 블로그
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="68b7b4c5e23a327e3879bf53cce945862cbe2fdeb2e1b71edb0cd5d45187ff59" dmcf-pid="Zj9L0ex2gQ" dmcf-ptype="general">언어에 따른 차이는 '따뜻함과 엄밀함' 축에서 가장 크게 나타났다. 힌디어와 아랍어 답변은 공감과 격려 등 따뜻함을 상대적으로 강조한 반면 영어와 러시아어 답변은 이용자의 전제를 검토하거나 세부 내용을 바로잡고 근거를 요구하는 등 정확성과 논리성을 중시했다.</p>
          <p contents-hash="7b768951f1c97a992d41fc2571dad7d028864dd9e63b99aacec7ec076365bb0d" dmcf-pid="5A2opdMVkP" dmcf-ptype="general">모델별 성향도 달랐다. 소네트 4.6은 이용자의 생각을 긍정하고 유머와 위로를 건네는 등 수용성과 따뜻함이 상대적으로 강했다. 오퍼스 4.7은 위험 요소를 먼저 경고하고 이용자의 전제를 비판적으로 검토하는 등 신중함과 깊이, 솔직함이 두드러졌다. 오퍼스 4.6은 간결하고 결과 중심적인 답변 성향을 보였다.</p>
          <p contents-hash="528de55815d2b5624c9da7c39ebad7cfa5040ee2a72738fbe53c4d4fff05aae8" dmcf-pid="1cVgUJRfg6" dmcf-ptype="general">앤트로픽은 언어별 학습 데이터의 양과 구성, 문화권마다 다른 대화 방식 등이 이러한 차이에 영향을 줬을 가능성이 있다고 설명했다. 다만 언어별 성향 차이가 이용자에게 바람직한 결과를 주는지는 아직 확인되지 않았다며 향후 학습 데이터와 이용자 경험 사이의 연관성을 추가로 분석할 계획이라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="c08f7f42d75d2d3db4c7a20fd84618c8698504c5aa05733fe0b084bba211ea90" dmcf-pid="tkfauie4k8" dmcf-ptype="general">박은서 인턴기자 rloseo8@asiae.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 아시아경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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