LLM, 연금 예산 실제의 3분의 1만 배분… AI 예산 편향이 한국 정책에 던지는 경고

AI 요약

런던정경대학(LSE) 연구진이 참여한 arXiv 논문(arXiv:2605.10234)은 GPT-4o, Claude, DeepSeek, Grok 등 4종의 LLM이 스페인과 독일의 사회 예산을 배분할 때 실제 유럽 지출 구조와 크게 다른 체계적 편향을 공유한다는 사실을 밝혔습니다. 분석에서는 연금이 실제 지출의 약 3분의 1 수준으로 과소 배분된 반면 주택은 약 4배, 고용은 약 2배 수준으로 과대 배분되는 경향을 보였고 모델 간 차이는 항목 집중 또는 분산 경향에서 나타났으며 Claude만 국가별 맥락에 유의미한 민감성을 보였습니다. 연구진은 LLM이 공공 예산 책정 시 전문가의 심의를 보조할 수는 있으나 대체할 수는 없다고 결론짓고, 한국에서도 AI 도입 시 이러한 구조적 편향을 점검하고 검증·거버넌스 체계를 마련해야 한다고 제시했습니다.