생성형 인공지능(GAI)의 급속한 발전으로 지능형 시스템이 정치 담론을 지배하게 되었지만, 훈련 데이터 편향, 인간의 편견, 알고리즘 결함으로 인해 내재된 정치적 편향이 지속적으로 발생한다. 본 연구는 6개의 주류 대규모 언어 모델(LLM)에서 생성된 1800개의 모델 응답을 대상으로, 이념적 정렬, 주제 적합성, 응답 감성, 객관성을 측정하는 4가지 분류 알고리즘을 사용하여 알고리즘의 정치적 편향성을 평가하는 제로샷 분류 접근 방식을 사용했다. 연구 결과, 평가된 6개의 LLM에서 자유주의-권위주의적 정렬이 증폭되었으며, 추론 대체 및 고정된 거절의 사례가 나타났다.
