본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 자율 AI 에이전트가 인간이 생성한 콘텐츠를 모방하는 능력이 정보 생태계의 다양성과 민주적 가치에 미치는 영향에 대한 질문을 제기하며, 뉴스라는 맥락에서 AI 기반 모방을 검토하기 위한 대규모 시뮬레이션 프레임워크를 소개합니다. 두 가지 상이한 모방 전략을 초기 다양성이 다른 여러 정보 환경에서 체계적으로 테스트하여 AI 생성 기사가 콘텐츠를 균일하게 동질화하지 않음을 보여줍니다. 대신 AI의 영향은 맥락에 크게 의존적이며, 초기 정보 환경이 동질적인 경우 AI 생성 콘텐츠는 가치 있는 다양성을 도입할 수 있지만, 초기 정보 환경이 이질적인 경우 다양성을 감소시킬 수 있습니다. 이러한 결과는 AI 기반 모방이 다양성을 균일하게 위협한다는 가정에 이의를 제기하며, 초기 정보 환경의 다양성이 AI의 영향을 결정하는 중요한 요소임을 보여줍니다. 초기 정보가 동질적인 경우 AI 기반 모방은 관점, 스타일, 주제를 확장할 수 있으며, 이는 다양한 정보가 시민들에게 대안적인 관점을 제시하고 편견에 도전하며 서사적 독점을 방지함으로써 더 풍부한 공공 토론을 촉진하는 뉴스 맥락에서 특히 중요합니다.
