본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)에 내재된 미묘한 편향을 식별하기 위한 탐지 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 문맥 분석, 어텐션 메커니즘을 통한 해석성, 그리고 반실증적 데이터 증강을 통합하여 다양한 언어적 맥락에서 숨겨진 편향을 포착합니다. 대조적인 프롬프트와 합성 데이터 세트를 사용하여 문화적, 이념적, 인구 통계적 시나리오에서 모델의 행동을 분석하며, 기준 데이터 세트를 사용한 정량적 분석과 전문가 검토를 통한 정성적 평가를 통해 프레임워크의 효과를 검증합니다. 기존 방법보다 미묘한 편향 감지를 개선하고, 교육, 법률 시스템, 의료와 같은 민감한 응용 분야에서 LLM의 책임감 있는 배포를 지원합니다. 향후 연구는 실시간 편향 모니터링 및 언어 간 일반화에 초점을 맞출 것입니다.
