본 연구는 지속가능성 맥락에서 의사결정 지원을 위해 AI 시스템에 대한 의존도가 높아짐에 따라, 대규모 언어 모델(LLM)에 내재된 편향과 관점을 이해하는 것이 중요해짐을 강조합니다. Claude, DeepSeek, GPT, LLaMA, Mistral 등 5개의 최첨단 LLM을 대상으로, 검증된 심리측정 지속가능성 관련 설문지를 각 모델당 100회씩 실시하여 응답 패턴과 변동성을 파악했습니다. 그 결과, 모델 간 상당한 차이를 발견했습니다. 예를 들어, GPT는 AI와 지속가능성의 양립성에 대해 회의적인 반면, LLaMA는 여러 지속가능발전목표(SDG)에서 완벽한 점수를 받는 등 극단적인 기술낙관론을 보였습니다. 또한, AI와 지속가능성 통합에 대한 제도적 책임을 부여하는 데 있어서도 모델 간 차이가 나타났으며, 이는 기술 거버넌스 접근 방식에 시사점을 제공합니다. 결과적으로, LLM을 지속가능성 관련 의사결정에 활용할 때 모델 특유의 편향에 대한 인식이 필요하며, 모델 선택이 조직의 지속가능성 전략에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.
