다국어 LLM 가드레일, 인도주의 현장에서 테스트해보니 — Mozilla AI 연구
Mozilla AI가 난민·망명 신청자용 LLM 챗봇의 가드레일 3종을 영어/페르시아어 환경에서 테스트한 결과, 영어 정책이 일관되게 더 정확하고 페르시아어에서는 환각·편향이 빈번하게 발생함을 확인함
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FlowJudge는 사람보다 관대, Glider는 엄격 — 영어 정책 기준 점수가 사람 평가에 더 가까움
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페르시아어 콘텐츠 평가 시 가드레일이 환각(없는 이름/용어 생성)과 편향된 가정(국적 추측)을 보임
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가드레일이 검색/검증 도구 없이 사실 정확도를 자신 있게 판정하는 문제 발견
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인도주의 맥락에서는 범용 안전 정책이 오히려 위험할 수 있어 도메인 특화 정책이 필수
1억 2천만 명 이상의 실향민이 AI에 의존하는 상황에서 가드레일 자체가 영어 중심으로 편향되어 있다는 점은, 다국어 AI 안전이 단순한 번역 문제가 아니라 구조적 설계 문제임을 보여줌
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