InsideOut: Measuring and Mitigating Insider-Outsider Bias in Interview Script Generation

Wed, 22 Apr 2026 08:08:38 GMT

### 저자

Yixin Wan, Xingrun Chen, Kai-Wei Chang

### 💡 개요

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 인터뷰 스크립트 생성 시 주류 문화의 "내부자(insider)" 관점을 취하고 비주류 문화를 "외부자(outsider)" 관점에서 다루는 '내부자-외부자 편향'을 탐구합니다. 이를 위해 4,000개의 생성 프롬프트와 세 가지 평가 지표를 포함하는 InsideOut 벤치마크를 제안하며, 5가지 최신 LLM에 대한 실험 결과, 모델들이 비서구 문화에 대해 편향된 외부자적 태도를 보이는 것을 확인했습니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- LLM은 인터뷰 스크립트 생성 시 문화적 편향을 내재하고 있으며, 특히 비주류 문화에 대한 외부자적 관점을 취하는 경향이 강합니다.

- 제안된 MFA(Mitigation via Fairness Agents) 프레임워크, 특히 MFA-HA 및 MFA-Plan과 같은 에이전트 기반 방식은 LLM의 문화적 편향을 효과적으로 완화할 수 있는 유망한 접근 방식입니다.

- 현재 연구는 주로 영어 기반 문화권에 집중되어 있으며, 다양한 문화적 맥락에서 LLM 편향을 더욱 심층적으로 탐구하고 완화 전략을 확장할 필요가 있습니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2509.21080)