본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 건강 정보 검증에 활용될 때, 인간의 의사소통 방식 및 가치와의 부합성을 검토합니다. LLM과 인간 전문가 간의 스타일 차이와 독자 인식에 대한 미탐구 영역을 중심으로, 건강 정보 전달의 세 가지 핵심 요소(정보, 발신자, 수신자)에 초점을 맞춰 LLM의 의사소통 방식을 평가합니다. 1498개의 건강 정보 오류 설명 데이터셋을 활용하여 LLM의 응답을 생성하고, 정보의 언어적 특징, 발신자의 설득 전략, 수신자의 가치 정합성이라는 세 가지 차원에서 의사소통 스타일을 평가했습니다. 99명의 참가자를 대상으로 한 맹검 평가를 통해 인간의 인식을 추가적으로 평가했습니다. 결과적으로 LLM은 설득 전략, 확실성 표현, 사회적 가치 및 도덕적 기반과의 정합성 측면에서 낮은 점수를 받았지만, 인간 평가에서는 명확성, 완전성, 설득력 측면에서 LLM 콘텐츠에 대한 선호도가 60% 이상으로 나타났습니다. 이는 LLM의 구조적인 정보 제시 방식이 기존의 검증 및 건강 정보 전달 품질 측정에서는 낮은 점수를 받았음에도 불구하고 독자 참여에는 더 효과적일 수 있음을 시사합니다.
