본 논문은 Twitter (X) 및 Reddit과 같은 플랫폼에서의 무례함이 생산적이고 수사학적으로 건전한 정치적 논쟁을 지원하는 AI 시스템 개발을 복잡하게 만든다는 점에 주목한다. GPT-3.5 Turbo 모델을 고(Twitter) 및 저(r/ChangeMyView) 무례함 데이터셋으로 미세 조정하여 실험을 수행하고, 데이터 구성과 프롬프트 전략이 모델 생성 논쟁의 수사적 프레이밍 및 심의적 품질에 미치는 영향을 평가한다. Reddit 미세 조정 모델은 더 안전하지만 수사적으로 엄격한 논쟁을 생성하는 반면, 교차 플랫폼 미세 조정은 적대적 어조와 유해성을 증폭시킨다. 프롬프트 기반 조작은 명백한 유해성을 줄일 수 있지만, 잡음이 많은 학습 데이터의 영향을 완전히 상쇄하지는 못한다. 저자는 정당성, 상호성, 정렬, 권위를 포함하는 수사적 평가 루브릭을 제시하고, 저작, 중재 및 심의 지원 시스템 구현 지침을 제공한다.
