폰다치오네 브루노 케슬러 연구소가 GPT-4의 설득력을 실험한 결과, AI가 사용자 나이·성별·정치 성향 등 인터넷에 노출된 기본 정보만으로도 맞춤형 반박을 구성해 인간 토론자보다 더 설득력 있는 주장을 펼친 비율이 64.4%에 이르렀다. 900명의 미국인 참가자를 대상으로 ‘낙태 합법화’나 ‘화석 연료 금지’ 같은 찬반 쟁점 토론에서, AI는 상대의 인구통계학적 특성에 맞춰 메시지를 조정함으로써 동의도 변화(81.2%)를 크게 끌어올렸다. 예컨대 백인 공화당 중년 남성에게는 근면과 경제 성장을, 흑인 민주당 여성에게는 불평등 해소를 강조하는 등 미묘한 프레이밍 차이를 활용했다. 연구진은 “웹상의 개인 데이터만으로도 마이크로타깃팅이 가능함을 보여준다”며 엄격한 정책과 규제 마련이 시급하다고 지적했다.

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@@개인화된 AI 설득의 위력과 규제 필요성@@

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1. LLM은 인터넷 노출 정보만으로도 사용자를 얼마나 효과적으로 설득할 수 있을까?

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→ 연구 논문에 나온 64.4% 수치를 실제 토론 스크립트와 비교해보세요.

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2. 개인화 설득 전략이 민주적 의사 결정에 미치는 부정적 영향은 무엇일까?

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→ 마이크로타깃팅 사례와 선거 여론조작 논의를 조사해보세요.

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3. AI가 사실과 허구를 구분하지 못하는 한계가 설득력 강화와 어떻게 연결될까?

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→ LLM의 ‘할루시네이션’ 현상과 설득 메시지 오류를 분석해보세요.

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4. ‘잠재의식적 기법’과 ‘기만적 기법’의 정의를 명확히 하려면 어떤 기준이 필요할까?

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→ EU AI법 조항을 검토하고 사례별 적용 가능성을 살펴보세요.

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5. AI 설득 규제를 위해 기업과 정부는 어떤 제도적 장치를 도입해야 할까?

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→ 국내외 AI 윤리·정책 프레임워크를 비교해보세요.

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