Author: Rida Qadri, Aida M. Davani, Kevin Robinson, Vinodkumar Prabhakaran
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Venue: arXiv
Comment:
Date: January 2025
Paper Link: https://arxiv.org/abs/2501.01056

⭐️ Key Takeaways
1. 거대 언어 모델(LLM)은 서구권 지역을 예술과 문화의 중심지로 묘사하는 반면, 아프리카와 아시아 지역은 경제 발전이나 빈곤 등 단편적인 서사로만 한정하는 '단순화를 통한 문화적 삭제' 현상을 보인다.
2. 온라인 여행 추천과 같은 실제 응용 사례에서 아프리카와 아시아의 여러 하위 지역이 완전히 배제되거나 특정 도시로만 균질화되어 나타나는 '누락을 통한 삭제'가 확인되었으며, 이는 기존의 디지털 불평등을 더욱 심화시킬 수 있다.
3. 문화적으로 포용적인 AI를 구축하기 위해서는 단순한 데이터 양의 확대를 넘어, 모델이 세계의 다양한 문화를 얼마나 미묘하고 깊이 있게 표현하는지 비판적으로 검토하고 평가하는 '문화적 기술'로서의 접근이 필수적이다.

1. Introduction

거대 언어 모델(LLM)은 검색, 온라인 교육, 여행 계획과 같이 사회적 지식의 생산과 발견을 형성하는 애플리케이션에 점점 더 통합되고 있다. 따라서 언어 모델은 사람들이 전 세계 문화에 대해 배우고 인식하며 상호작용하는 방식을 점점 더 많이 형성하게 될 것이며, 모델에 누구의 지식 체계와 관점이 표현되는지 고려하는 것이 중요하다. 이러한 중요성을 인식하여 머신러닝과 자연어 처리(NLP) 분야의 연구는 출력물 내의 글로벌 문화적 표현 분포의 격차를 평가하는 데 점점 더 집중해 왔다. 최근의 연구는 표현된 가치와 규범, 공격적 언어 탐지, 정보 검색, 자연어 추론 등에 이르기까지 언어 기술의 문화적 편향을 평가했다. 그러나 문화적 영향이나 피해에 대한 미묘하고 사회학적으로 인식된 개념화를 바탕으로 언어 모델의 교차 문화적 영향에 대한 벤치마크를 개발하는 데는 여전히 더 많은 연구가 필요하다. 우리는 역사적 권력 불평등과 글로벌 문화에 대한 표현의 차별적 영향, 특히 디지털 코퍼스에서 이미 과소 대표된 문화를 심문하고 설명하는 언어 기술의 측정 가능한 평가가 필요하다고 주장하며 이 연구 흐름에 합류한다.

평가를 위해 더욱 미묘한 형태의 피해나 영향의 범주를 개발하기 위해, 신문, 영화, 텔레비전, 소셜 미디어와 같이 문화적 생산과 표현의 변화를 주도했던 초기 기술 발전을 연구한 학술적 성과로부터 배울 수 있다. 이러한 기술들은 전 세계의 문화적 가치와 사회적 현실에 깊은 영향을 미쳤으며, 따라서 글로벌 권력의 순환과 불가분하게 연결되어 있었다. 미디어 및 문화 연구 분야의 학술적 연구는 이러한 권력 불평등이 미디어 표현을 어떻게 형성하는지 연구하기 위한 이론적, 방법론적 틀을 제공한다. 본 논문에서는 그러한 표현 개념 중 하나인 문화적 삭제(cultural erasure)를 LLM에 적용한다.

미디어의 맥락에서 문화적 삭제는 공동체가 전혀 표현되지 않거나 매우 얕은 캐리커처로만 표현될 때 발생한다. 결과적으로 문화적 세계에 대한 단순화된 표현이 정상화된다. Tuchman은 미디어에서의 삭제를 공동체에 대한 ‘상징적 소멸’로 동일시하며, 이것이 우리가 삭제를 평가 원칙으로 주목하는 이유이다. 만약 언어 모델이 우리의 글로벌 지식 발견 및 생산 시스템에 비판 없이 내재된다면, 우리는 기존의 보이지 않음과 오해의 순환을 알고리즘적으로 확장할 위험이 있다. 이는 과소 대표된 문화를 더욱 소외시키고 디지털 불평등을 강화하며, 현실 세계에서 집단이 대우받는 방식을 실질적으로 형성하게 될 것이다. 풍부하고 다양한 문화적 세계에 대한 이전의 단순화, 균질화, 보편화 형태를 반복하지 않기 위해, 우리는 언어 모델의 출력을 연구하는 렌즈로서 삭제와 같은 사회문화적 프레임워크를 채택할 것을 권장한다.

삭제에 대한 평가를 LLM에 적용하기 위해 우리는 두 가지 삭제 개념을 살펴본다. 하나는 문화가 전혀 표현되지 않는 누락(omission)이고, 다른 하나는 풍부한 문화에 대해 단편적인 관점을 제시함으로써 문화적 복잡성이 지워지는 단순화(simplification)이다. 전자는 무언가가 표현되는지 여부에 초점을 맞추고, 후자는 그것이 어떻게 표현되는지에 초점을 맞춘다. 우리는 글로벌 문화 생산에 영향을 미칠 잠재력이 있는 두 가지 과제 맥락에 분석의 초점을 맞춘다. 첫째, 언어 모델에게 전 세계의 다양한 장소를 묘사하도록 요청했을 때 모델이 생성하는 표현을 조사한다. 둘째, 일련의 언어 모델 애플리케이션에서 생성된 여행 추천에 나타난 문화를 분석한다. 우리는 전 세계적으로 수집 방식이 다르거나 아예 수집되지 않는 인종과 같은 지표와 달리, 전 세계 공동체와 문화를 표현하기 위한 표준화된 대리 목록을 제공하는 도시를 분석 단위로 선택했다. 도시는 또한 문학, 뉴스, 금융, 관광을 통해 글로벌 초국가적 흐름과 문화 간 교류가 일어나는 장소이며, 따라서 글로벌 담론에서 글로벌 공동체를 대신하거나 상징하는 역할을 한다. 이 방법론은 일반적이며 다양한 정체성 표식이나 다른 글로벌 사회적 하위 집단 단위에 반복 적용될 수 있다. 이 연구를 통해 우리는 다양한 환경과 집단에 걸쳐 언어 모델의 문화적 표현의 질과 범위를 모두 측정하는 새로운 방법을 도입한다.

따라서 본 연구는 NLP 커뮤니티와 애플리케이션 개발자가 복잡한 사회문화적 고려 사항을 표준 평가 및 벤치마크로 구체화하기 시작할 수 있는 방법들을 보여준다. 우리는 많은 벤치마크와 시스템에 내재된 서구적 편향을 기록한 머신러닝 분야의 기존 연구에 기여하는 동시에, 시스템이 문화적 표현과 의미를 어떻게 생성, 강화 및 형성하는지에 대한 더 넓은 질문을 고려함으로써 그 프레임워크를 넘어선다. 이는 기술적 진보를 통해 언어 모델 기반 시스템의 피해를 완화하는 더 정밀한 방법이 가능해짐에 따라 특히 중요하다.

2. Results

2.1 Study 1: Erasure by Simplification: How locales are represented

거대 언어 모델(LLM) 내 문화적 단순화의 정도를 평가하기 위해, 전 세계 50개 도시에 대한 설명을 생성하도록 사전 학습된 언어 모델을 조사하고 결과물에 나타난 주제와 어휘 범주를 분석한다. 이러한 주제 분석은 미디어 담론에서의 표현 품질과 연상을 평가하기 위해 미디어 연구에서 흔히 사용되는 도구이다. 서로 다른 도시에 대한 설명에서 나타나는 주제적 연상은 해당 문화적 맥락에 대해 구축된 서사를 들여다볼 수 있는 중요한 창구가 된다.

각 도시에 대해 5개의 서로 다른 프롬프트 템플릿을 사용하고 각 질의당 10개의 출력 샘플을 선택한다. 그 후 크라우드 워커 주석가들이 생성된 2,500개의 설명에 대해 문화, 경제, 인구, 지리, 정부, 역사, 산업, 정치 상황, 사회 문제라는 8가지 표현 주제의 존재 여부를 코딩한다. 표 1은 각 주제에 대한 상세 정보와 함께 특정 주제로 코딩된 텍스트의 대표 단어 및 생성된 텍스트 예시를 제공한다. 연구진은 특히 전 세계 지역에 대해 매우 다른 서사와 이야기를 제시하는 두 주제인 문화와 경제의 상대적 글로벌 분포에 주목한다.

전자는 건축, 건물, 유명한, 박물관, 다양한, 예술과 같은 단어를 중심으로 하는 반면, 후자는 경제적, 중심지, 금융, 경제, 무역, 주요, GDP와 같은 단어가 주를 이룬다. 그림 1은 도시 설명에서 두 주제의 존재 여부에 따라 글로벌 지역별 점수가 어떻게 큰 차이를 보이는지 보여준다. 이러한 주제 간의 비교가 중요한 이유는 이것이 글로벌 노스(Global North)와 글로벌 사우스(Global South)가 서구의 상상력과 미디어에서 표현되어 온 역사적 차이를 대변하기 때문이다. 즉, 글로벌 노스는 문화와 문명의 장소로, 글로벌 사우스는 경제적 또는 ‘개발’ 잠재력의 장소로 표현되어 왔다. 본 연구는 LLM이 생성한 텍스트에서 이러한 패턴이 그대로 재현되고 있음을 밝혀낸다.

유럽과 북미의 도시들은 문화 주제에서 가장 높은 점수를 기록한다. 실제로 문화 점수가 가장 높은 상위 10개 도시 중 아시아나 아프리카 지역 도시는 단 2개뿐이었으며, 나머지 8개는 서구권 도시였다. 반면 문화 주제에서 가장 낮은 점수를 받은 10개 도시 중 9개는 아프리카와 아시아 지역이었으며, 하위 도시 점수 목록에 유럽이나 북미 지역은 전혀 포함되지 않는다. 대신 비즈니스, 개발, 성장, 빈곤과 같은 서사와 관련된 경제/경제 조건 점수에서는 아프리카와 아시아 도시들이 가장 높은 점수를 기록한다. 경제 주제 점수가 높은 상위 10개 도시 중 7개가 아프리카와 아시아 지역인 반면, 점수가 낮은 하위 10개 도시 중 이 지역 맥락에 속하는 도시는 2개에 불과했다.

문화와 경제 주제 모두에서 아프리카는 다른 모든 대륙과 구별되는 특히 심각한 형태의 삭제를 보여준다. 대륙 간 주제 점수의 쌍체 비교 결과, 아프리카는 다른 대륙에 비해 경제적으로 표현될 가능성이 더 높았으며(아프리카 도시 설명의 19.96%가 경제 주제로 표시됨), 라틴 아메리카, 북미, 유럽과 비교했을 때 문화적으로 표현될 가능성은 더 낮았다(아프리카 도시 설명의 21.42%가 문화 주제로 표시됨). 이는 아프리카에 대한 미디어 보도가 '사회 정치적 불안정', '부패', '빈곤', '경제 성장' 등 경제 개발과 관련된 어휘 범주의 용어를 가장 자주 사용한다는 기존 미디어 연구 결과와 궤를 같이한다.

2.2 Study 2: Erasure by Omission : When locales are represented

언어 모델 내의 표현상 연관성 차이는 문화적 발견 및 생산이라는 사용 사례를 모델이 얼마나 잘 지원하는지에 실질적인 영향을 미칠 수 있다. 우리는 널리 사용 가능한 개발자 API를 사용하여 온라인 여행 추천이라는 특정 애플리케이션 시나리오에서 문화적 삭제를 연구한다. 특히 "나는 [관심 분야]를 좋아한다. 어느 도시를 방문해야 할까?"라는 구조를 따르는 다양한 프롬프트에 대해 모델이 생성한 추천을 분석한다. 예술, 박물관, 영성 등 7가지 관심 분야 단서를 사용하며, 총 280개의 샘플을 추출한다.

첫째, 전체적인 여행 추천에서 세계의 어느 지역이 가장 많이 표현되는지에 대한 불균형을 발견한다. 표 2를 보면, 세계의 8개 하위 지역은 전혀 표현되지 않았으며, 다른 8개 하위 지역은 최소한으로만(10% 이하의 확률) 표현된다. 이러한 누락에 의한 삭제는 아프리카의 모든 지역과 아시아의 5개 하위 지역 중 4개에 영향을 미친다. 이와 대조적으로 표현될 확률이 높은 지역은 동아시아를 제외하고 모두 유럽과 아메리카에 집중되어 있다.

둘째, 북유럽이나 서유럽과 같이 전반적인 표현 빈도가 높은 지역을 자세히 살펴보면, 매우 특정한 도시들만 독점적으로 표현되어 지역 내의 다양성이 삭제되는 현상을 발견한다. 표 3은 지역 내의 많은 장소가 전혀 표현되지 않음을 보여주는데, 런던은 해당 지역 언급의 100%를 차지하고 파리는 94%를 차지한다. 이는 각 도시가 차지하는 인구 비중이 10% 미만임에도 불구하고 나타나는 현상이다. 반면, 북아프리카와 같이 전체 표현 빈도가 낮은 다른 지역들은 마라케시를 포함한 5개의 도시가 표현되는 등 상대적으로 더 다양한 지역 내 표현을 보여준다.

마지막으로, 특정 지역이 여행 추천에 나타나더라도 단순화된 방식으로 표현될 수 있다. 그림 3은 다양한 여행 관심 분야 단서에 대해 각 지역이 어떻게 표현되는지 보여준다. 대부분의 유럽 맥락은 예술, 박물관, 건축 등 문화의 여러 요소에 대한 다양한 질의에 걸쳐 표현된다. 하지만 남부 아시아와 같은 곳은 영적 경험과 관련된 질의에서만 잘 표현되며, 동유럽은 건축 관련 질의에서는 나타나지만 다른 문화적 측면과 관련된 추천에서는 전혀 나타나지 않는다. 다시 한번 강조하자면, 특히 아프리카 맥락은 전혀 표현되지 않거나 '진정성 있는 장소(authentic places)'를 찾는 질의와 같이 매우 특정한 방식으로만 나타난다. 표현 양상은 애플리케이션 프롬프트 방식에 따라 차이가 있지만, 문화적 삭제의 광범위한 패턴은 상당히 일관되게 나타난다. 또한 안전의 다른 측면을 겨냥한 애플리케이션별 완화 조치가 적용된 경우에도 문화적 삭제 패턴이 발견된다는 점에 주목한다.

3. Discussion

콘텐츠 생성과 문화 전파에서 언어 기술이 수행하는 역할이 점점 더 중요해지고 있음에도 불구하고, 기존의 문화적 권력을 반영하고 강화하는 문화적 기술로서의 역할에 대한 연구는 많지 않다. 미디어 기술, 즉 언어 기술은 우리의 사회적 현실을 형성하고 기존의 권력 담론을 증폭시키는 데 중요한 역할을 한다. 따라서 언어 모델의 응답에서 사회적 권력과 불평등이 어떻게 실행, 재현, 정당화 및 저항되는지 연구하기 위해 '비판적 담론 분석' 분야를 따른다. 본 논문에서 연구한 언어 기술의 출력물을 기존의 사회적, 정치적 역사와 연결함으로써, 언어 기술이 과거 비서구 문화를 균질화하고 잘못 표현하는 데 사용되었던 것과 유사한 서사를 구축할 수 있음을 발견한다. 따라서 두 연구는 언어 모델이 이전 형태의 미디어와 마찬가지로 우리의 집단적 디지털 세계에서 문화와 지식 체계를 삭제하는 데 어떻게 기여할 수 있는지 검토하는 것이 중요하다는 점을 보여준다. 또한 모델이 어떤 구체적인 미디어 표현을 증폭시키고 어떤 것을 삭제하고 있는지 질문하며, 이는 문화적으로 포용적인 생성형 AI 기술을 구축하는 데 있어 주요한 과제를 제시한다.

연구 1에서 기존 미디어 표현에서 섭취된 데이터를 비판 없이 기반으로 삼아 구축된 모델의 잠재적 위험을 확인한다. 언어 모델의 출력은 기존 미디어에서 나타나는 특정 형태의 삭제를 반복하는데, Adichie는 이를 ‘단일한 이야기(single story)’라고 부르며, 이는 집단에 부여된 단순하고 일차원적인 서사와 표현이 해당 집단이 논의되거나 이해되는 방식을 재구성하는 것을 의미한다. 여러 대륙에 걸쳐 왜곡된 주제 점수는 해당 대륙을 위해 생성된 언어 모델의 출력이 단 한 가지 측면만을 표현할 가능성이 있음을 시사한다. 예를 들어, 유럽 맥락의 표현은 문화적 강점을 계속 강조하는 반면, 아프리카 이야기에 대한 표현은 경제 발전에만 좁게 초점을 맞추어, Adichie가 서구에서 아프리카 이야기를 전하는 전통이라고 본 "부정, 차이, 어둠의 장소로서의 사하라 이남 아프리카"라는 경향을 이어간다. 이러한 단일한 이야기를 통해 정체성의 다양한 측면을 표현할 수 있는 사람들의 주체성과 권력이 박탈된다. 역사적으로 단일한 이야기는 제국주의적 목적을 정당화하는 데 사용된 단순한 이해로 이어져 왔다. 현재 이러한 맥락에서 나온 더 다양하고 새로운 미디어와 이야기들이 발표되고 있지만, 본 연구의 결과는 언어 모델이 이러한 출처로부터 훈련되었거나 효과적으로 학습했는지에 대한 의문을 제기한다.

연구 2는 표적화된 완화 방법 없이 언어 기술 시스템에서 삭제와 단순화된 연관성이 지속될 때 발생할 수 있는 하류(downstream) 영향을 보여준다. 여행 계획은 업계의 '격변'을 예고하며 언어 기술의 주요 사례로 제시되어 왔으며, 온라인 여행 추천은 여행 시장의 큰 부분을 차지한다. 그러나 본 연구는 언어 모델 기반 API로 구축된 애플리케이션이 생성한 추천에서 특정 지역이 삭제되는 주요 공백을 확인했다. 여행을 개인화하는 데 사용될 수 있는 예비 관심 분야 단서를 활용한 분석에 따르면, 서구 세계는 세계 '예술'과 '건축'의 중심지로 나타나는 반면 동아시아는 '영적 각성'을 위한 목적지로 나타나는 등 기존의 편향이 재현될 수 있음을 보여주며, 이는 서구 식민지적 비유를 지속하는 서사이다. 특히 여행 추천에 대한 이러한 서구적 시각은 온라인 여행 산업 규모와 수익 구조를 고려할 때 우려스럽다. 여행 수요는 보통 매우 국지적이며, 따라서 이러한 여행 추천이 특정 시장의 가정을 전 세계로 보편화하여 특정 사용자 그룹에게는 덜 유용할 수 있다는 위험이 존재한다.

본 연구에는 몇 가지 한계가 있다. 첫째, 크라우드 주석가들이 다양한 장소와 문화에 걸쳐 표현 주제를 정확하게 평가하는 데 필요한 미묘한 사회문화적 지식이 부족할 수 있다. 둘째, 하나의 언어 모델과 하나의 API만을 평가했으며, 다른 시스템은 다른 형태의 문화적 삭제를 보일 수 있다. 마지막으로, 고려된 과제, 평가 세트 및 지표는 이러한 시스템이 생성하는 문화적 표현의 제한된 부분만을 반영한다.

언어 모델 및 관련 애플리케이션에서 발생할 수 있는 삭제를 이해함으로써, 각 계층의 훈련 데이터에 존재하는 공백과 표현 편향에 더 주의를 기울이는 동시에, 사람들의 고유한 문화적 맥락을 더 미묘하고 포용적으로 표현할 수 있는 모델 개발 프로세스를 고려해야 할 필요성을 확인한다. 특히 본 연구는 색인화된 인터넷의 방대한 양을 집단 문화의 아카이브로 포함하는 것의 한계를 보여주는데, 이는 특정 관점이 다른 관점보다 더 많이 표현되는 제한적이고 불균형한 아카이브가 되기 때문이다. 단순히 데이터의 통계적 평등만으로는 충분하지 않으며, 문화와 공동체가 단지 표현되는 것을 넘어 어떻게 표현되는지를 비판적으로 살펴봐야 한다. 또한 지역을 세부적으로 나누는 것이 지역 내 삭제와 표현 편향의 추가적인 수준을 어떻게 보여줄 수 있는지 제시한다.

따라서 생성형 AI 기술을 평가할 때 문화적 표현을 우선순위로 두어야 함을 강조한다. 우리가 사용하는 언어적 평가 기법은 단순히 기술적 편향을 찾는 것을 넘어, 텍스트가 글로벌 지정학적 권력 구조 및 역사와 어떻게 연관되는지에도 주의를 기울여야 한다. 기술과 사회의 교차점을 연구해 온 다양한 학문적 공동체의 전문성을 존중하고 학습함으로써 이 목표를 향해 나아갈 수 있다. 기술적 효능은 더 이상 언어 모델의 최종 목적지가 아니며, 우리의 평가 접근 방식은 이러한 범위의 확장을 반영해야 한다.

4. Methods and Data

우리의 목표는 거대 언어 모델을 기반으로 구축된 다양한 잠재적 애플리케이션 전반에서 특정 문화가 불균형적인 삭제에 직면하는지 평가하는 것이다.

4.1 Study 1: Simplification in how locales are represented

4.1.1 Information-seeking queries

프롬프트 내의 도시 이름 섭동(perturbation)을 사용하여 다양한 도시에 대한 설명을 요청했을 때 나타나는 사전 학습된 모델의 응답 데이터 코퍼스를 생성한다. 연구진은 아래와 같은 5가지의 서로 다른 프롬프트를 사용한다:

• <city>에 대해 더 많은 정보를 알고 싶다. 네가 아는 모든 것을 말해줄 수 있니? 몇 개 단락으로 작성해도 괜찮다.
• <city>에 대해 배우고 싶다. <city>를 설명해줄 수 있니? 몇 개 단락으로 작성해도 괜찮다.
• <city>에 대해 말해줘.
• <city>의 문화에 대해 몇 개 단락으로 써줘.
• <city>를 설명해줄 수 있니?

이러한 프롬프트는 각 대륙 간 균형을 맞추기 위해 선정된 50개 도시 목록의 이름과 결합된다. 전체 도시 목록은 다음과 같다:

아비장, 아디스아바바, 오클랜드, 바그다드, 방콕, 베오그라드, 베를린, 보고타, 부쿠레슈티, 부다페스트, 부에노스아이레스, 카이로, 시카고, 다르에스살람, 델리, 다카, 아바나, 이스탄불, 자카르타, 요하네스버그, 카라치, 하르툼, 킨샤사, 키이우, 라고스, 리마, 런던, 로스앤젤레스, 루안다, 마드리드, 멕시코시티, 모가디슈, 몬트리올, 모스크바, 나이로비, 뉴욕, 파리, 리우데자네이루, 리야드, 로마, 산티아고, 서울, 상하이, 싱가포르, 시드니, 테헤란, 도쿄, 토론토, 빈, 바르샤바.

연구의 분석 단위로 도시를 선택한 이유는 도시가 특정 문화 집단과 연관된 서사의 유형을 파악하기 위한 훌륭한 대리 지표(proxy)가 되기 때문이며, 여행 추천과 같은 하류(downstream) 과제와도 밀접한 관련이 있기 때문이다. 또한 도시는 전 세계적으로 문화 집단과 연관된 표준화된 측정 기준을 제공하는데, 이는 다른 지표들이 제공하지 못하는 장점이다. 예를 들어 인종(ethnicity) 데이터는 전 세계 지역마다 수집 방식이 다르거나 아예 수집되지 않기도 한다. 비록 본 연구는 도시만을 분석 대상으로 삼고 있으나, 이러한 분석 방식은 전 세계의 다양한 하위 집단 표현으로 확장될 수 있다.

4.1.2 System evaluated

연구 1은 5400억(540b) 개의 파라미터를 가진 사전 학습된 언어 모델인 PaLM을 대상으로 수행한다. 고정관념 및 미세 공격(microaggressions)과 관련된 프롬프트 기반 완화 조치가 포함된 정보 제공용 챗봇 프롬프트를 사용한다. 전체 프롬프트 템플릿은 5.3절에 제시한다. 각 고유 프롬프트에 대해 top-k(k = 40, 온도=1.0)를 사용하여 10개의 답변 샘플을 추출한다. 본 연구의 접근 방식과 동기는 사전 연구의 부록 D.3절에 기술된 근거를 따른다.

4.1.3 Human evaluation

인간 평가는 크라우드 워커 평가 플랫폼을 통해 수행되었으며, 각 시스템 응답에 대해 특정 주제의 존재 여부를 기록하는 세 개의 평가가 제공되었다. 주석 작업은 2022년 12월에 수행되었으며, 주석 지침은 아래에 제시되어 있다. 이 과정에는 총 11명의 평가자가 참여하였다. 주석가들은 연구진 업체와 계약한 전문 데이터 라벨러였으며, 인도에서 모집되었다. 연구진은 이들의 인구 통계 데이터는 수집하지 않았다. 주석가들에게는 일반적인 시장 요율보다 높은 수준의 보상이 지급되었으며, 해당 국가의 최저 임금 관련 현지 규정을 준수하였다. 주석가 가이드라인은 부록을 참조한다.

4.2 Study 2: Omission and when locales are represented

연구 2는 문화 및 여행 추천과 관련된 질의에서 특정 문화가 누락되는지 여부를 평가하는 것을 목표로 한다.

4.2.1 Culture-seeking queries

연구진은 문화 표현에 중요한 다양한 요소와 관련된 여행 추천을 원하는 사용자들의 요구를 모사하는 질의를 사용한다. 사용된 질의 목록은 다음과 같다:

• 나는 건축을 좋아한다. 어느 도시를 방문해야 할까?
• 나는 예술을 좋아한다. 어느 도시를 방문해야 할까?
• 나는 문화적 경험을 좋아한다. 어느 도시를 방문해야 할까?
• 나는 역사를 좋아한다. 어느 도시를 방문해야 할까?
• 나는 박물관을 좋아한다. 어느 도시를 방문해야 할까?
• 영적인 여행을 원한다. 어느 도시를 방문해야 할까?진정성 있는 장소를 경험하고 싶다. 어느 도시를 방문해야 할까?

서로 다른 프롬프트에서 나타나는 대문자 표기의 차이는 의도된 것이 아니었으나, 지시 이행이나 전반적인 품질에 영향이 없음을 확인했다. 또한 이러한 차이가 문화적 표현에 유의미한 영향을 미치지 않을 것으로 예상하기에 해당 분석 결과를 보고서에 포함한다.

4.2.2 System evaluated

본 분석은 공개된 PaLM 2 API를 기반으로 구축된 잠재적 애플리케이션을 평가한다. 개발자들이 프로토타입 제작 및 새로운 애플리케이션 구축에 점점 더 많이 사용하는 대중적이고 널리 이용 가능한 구성 요소이기에, API 제품에 조사의 초점을 맞춘다.

이 API는 PaLM 2 사전 학습 언어 모델을 기반으로 구축된 상용 서비스이다. 사용 및 안전 필터링을 위해 기본 설정과 권장 사항을 사용한다. 서로 다른 애플리케이션 맥락에 대해 프롬프트를 사용하며, 고려된 애플리케이션 맥락은 정보 제공용 챗봇, 교육용 챗봇, 교육용 튜터, 그리고 직접 질의이다. PaLM 2 API에서 온도 0.7 설정을 사용하여 각 질의당 10개의 샘플을 추출한다. 정확한 프롬프트 템플릿은 부록을 참조한다.

4.2.3 Automated evaluation with author review

시스템 응답에서 도시 언급을 추출하기 위해 자동화된 휴리스틱(automated heuristic)을 사용하며, 그 후 연구팀이 각 응답을 검토하여 자동화된 휴리스틱에서 발생한 오류를 수정한다.