본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 인간의 집단 간 관계에서 나타나는 편향, 즉 내집단 구성원에게 더 큰 공감을 보이는 경향을 재현하는지 조사했습니다. LLM에게 특정 감정을 유발하는 경험에 대한 짧은 설명을 제공하고, 감정 강도를 수치적으로 예측하게 하는 과제를 설정했습니다. LLM의 페르소나(관찰자)와 서술 속 인물(경험자)의 집단 정체성을 조작하여 내집단과 외집단 설정 간 예측된 감정 강도의 차이를 측정했습니다. 그 결과, LLM은 내집단 구성원에게 더 높은 감정 강도 점수를 부여하는 것으로 나타났으며, 이러한 패턴은 인종/민족, 국적, 종교 등 세 가지 유형의 사회적 집단에서 모두 관찰되었습니다. 특히 Llama-3.1-8B 모델에서 가장 강한 집단 간 편향이 나타났습니다.
