본 논문은 74개국 7,500명 이상의 사용자와 21개의 대규모 언어 모델(LLM) 간 대화 데이터를 사용하여, LLM의 건설적 대화 능력 향상을 위한 방향을 제시합니다. 다양한 문화적 배경을 가진 사용자들의 선호도를 분석하여, 논리적이고 균형 잡힌 응답이 높은 선호도를 얻는 반면, 개인적 경험에 치우친 응답은 선호도가 낮다는 것을 발견했습니다. 흥미롭게도, AI가 자신의 가치관을 반영해야 한다고 믿는 사용자들은 LLM 응답에서 논리성보다는 호기심을 더 중요하게 여기는 경향을 보였습니다. 또한, 사용자의 질문에 담긴 독성 수준 등 언어적 특징이 LLM의 응답에도 반영되는 것을 확인하여, 사용자가 대화의 분위기를 설정할 수 있음을 시사합니다.
