본 논문은 정치적으로 민감한 영상을 중심으로 대규모 언어 모델(LLM)의 거버넌스를 개인 및 집단적 숙의를 통해 조사한 연구이다. 10명의 언론인 인터뷰를 통해 전문가의 영상 해석에 대한 기준을 설정하고, InclusiveAI 플랫폼을 이용하여 114명의 개인이 분산형 자율 조직(DAO) 메커니즘을 통해 민주적 의사결정에 참여하는 숙의를 진행하였다. 전문가는 감정과 서사에 중점을 두는 반면, 일반 대중은 사실의 명확성, 객관성, 감정적 중립성을 우선시하는 등 해석 우선순위에 차이가 있음을 발견하였다. 또한, 다양한 거버넌스 메커니즘(2차 투표 대 가중 투표, 동등 대 20/80 투표권)이 사용자의 AI 행동에 대한 의사결정에 미치는 영향을 조사하여, 투표 방식이 결과에 상당한 영향을 미치며, 2차 투표는 자유민주주의와 정치적 평등에 대한 인식을 강화함을 보였다. 이 연구는 사용자의 관점을 더 잘 포착하기 위한 적절한 거버넌스 메커니즘의 선택 필요성을 강조하고, 다양한 관점이 설계 결정에 의미 있게 반영될 수 있도록 더 넓은 대중 참여를 위한 탈중앙화된 AI 거버넌스를 제시한다.