본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 챗봇이 제공하는 법률 정보의 품질이 사용자의 위치에 따라 어떻게 달라지는지를 비교하는 방법을 제시한다. 특히, 기능주의적 비교법을 기반으로, 법률 자문 게시글에서 추출한 시나리오를 통해 로스앤젤레스, 런던, 시드니의 법률 정보를 LLM이 요약하도록 하고, 생성된 요약문의 환각(hallucination) 발생률을 평가하여 지역별 정보 품질의 차이를 분석한다. 연구 결과, 주요 LLM의 법률 정보 환각률이 지역에 따라 유의미하게 차이를 보이며, 환각률과 LLM의 다중 샘플링에서 다수 응답 빈도 간의 강한 음의 상관관계를 확인하여 법률 정보 예측의 불확실성을 측정할 수 있음을 보여준다.
