본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 다중 에이전트 시스템에서 사회적으로 논쟁적인 주제에 대한 편향의 발생과 확산을 조사합니다. 2,500회 이상의 토론 시뮬레이션을 통해 초기 중립적인 에이전트들이 시간이 지남에 따라 특정 입장을 취하는 과정을 분석합니다. 분석 결과, LLM 에이전트는 인간의 행동을 반영하여 수적으로 우세한 그룹이나 더 지능적인 에이전트의 의견에 동조하는 경향이 있으며, 이는 에이전트의 지능이 담론 형성에 중요한 역할을 하고 온라인 상호작용에서 편향 증폭의 위험성을 높일 수 있음을 시사합니다. 따라서 LLM 생성 토론에서 편향의 확산 위험을 완화하기 위해 다양성과 투명성을 증진하는 정책이 필요함을 강조합니다.
