다국어 대형 언어 모델의 편향을 가로지르는 탐색: 언어·편향 차원의 교차 분석

📝 Abstract

This study introduces an innovative multilingual bias evaluation framework for assessing bias in Large Language Models, combining explicit bias assessment through the BBQ benchmark with implicit bias measurement using a prompt-based Implicit Association Test. By translating the prompts and word list into five target languages, English, Chinese, Arabic, French, and Spanish, we directly compare different types of bias across languages. The results reveal substantial gaps in bias across languages used in LLMs. For example, Arabic and Spanish consistently show higher levels of stereotype bias, while Chinese and English exhibit lower levels of bias. We also identify contrasting patterns across bias types. Age shows the lowest explicit bias but the highest implicit bias, emphasizing the importance of detecting implicit biases that are undetectable with standard benchmarks. These findings indicate that LLMs vary significantly across languages and bias dimensions. This study fills a key research gap by providing a comprehensive methodology for cross-lingual bias analysis. Ultimately, our work establishes a foundation for the development of equitable multilingual LLMs, ensuring fairness and effectiveness across diverse languages and cultures.

💡 Analysis

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1. 연구 배경 및 필요성

• 글로벌 AI 활용 확대: LLM이 교육, 의료, 법률 등 다양한 분야에 침투하면서 다국어 사용자에게 미치는 영향이 커지고 있다.
• 편향 연구의 언어 편중: 기존 편향 연구는 주로 영어에 국한돼 있어, 비영어권 사용자에게 발생할 수 있는 불공정성을 간과한다.
• 명시·암묵적 편향의 차별적 탐지: 명시적 편향은 표면적인 스테레오타입을, 암묵적 편향은 무의식적 연관성을 반영한다. 두 차원을 동시에 측정하는 시도는 드물다.

2. 연구 질문 및 기여

주요 기여

1. 다국어 편향 평가 프레임워크: BBQ와 프롬프트 기반 IAT를 동일한 언어 집합에 적용, 재현 가능한 워크플로우 제공.
2. 실증적 교차 언어 편향 분석: 5개 주요 언어(EN, ZH, AR, FR, ES)에서 명시·암묵적 편향을 정량화, 언어별 차이와 편향 유형 간 상이성을 보고.
3. 편향 원인에 대한 초기 가설 제시: 데이터 불균형, 번역 품질, 문화적 어휘 차이 등을 고려한 설명 모델 제시.

3. 방법론 평가

4. 주요 결과 요약

1. 언어별 편향 차이

   • 아랍어·스페인어: 높은 명시·암묵적 편향 점수 (특히 인종·종교 차원).
   • 중국어·영어: 상대적으로 낮은 편향, 특히 성별·연령 차원에서 균형 잡힌 결과.

2. 편향 유형 간 불일치

   • 연령: 명시적 편향은 가장 낮지만, IAT에서 가장 높은 D‑score를 기록, 암묵적 연관이 강함을 시사.
   • 성별·인종: 명시·암묵적 편향이 대체로 일치하지만, 언어마다 차이가 존재.

3. 잠재적 원인

   • 데이터 불균형: 영어와 중국어는 대규모 고품질 데이터가 풍부한 반면, 아랍어·스페인어는 상대적으로 저품질·저량 데이터가 편향을 증폭.
   • 번역 과정: 문화적·사회적 맥락이 반영되지 않은 직역이 특정 스테레오타입을 강화할 가능성.
   • 모델 내부 토큰화·어휘 구조: 언어별 토큰화 방식 차이가 의미 연관성 학습에 영향을 미침.

5. 논문의 강점

• 혁신적인 프레임워크: 명시·암묵적 편향을 동시에 다루는 드문 시도.
• 다국어 적용: 세계 주요 언어를 포괄, 실제 글로벌 AI 서비스에 직접적인 시사점 제공.
• 재현 가능성: DeepL API, OpenAI API 사용 명시, 워크플로우 그림(그림 1·2·3)으로 절차 투명성 확보.

6. 개선 및 향후 연구 방향

1. 인간 검증 포함: 번역된 프롬프트·단어 목록에 원어민 검수를 추가해 문화적 정확성 확보.
2. 다양한 모델 확장: 오픈소스 LLM, 저자원 언어 모델 등과 비교해 모델 구조·학습 데이터가 편향에 미치는 영향을 정량화.
3. 편향 완화 전략 실험: 프롬프트 엔지니어링, 데이터 재샘플링, 사후 교정(Post‑hoc) 기법을 적용해 언어별 편향 감소 효과를 측정.
4. 통계적 강건성 강화: 부트스트랩, 베이지안 모델링 등을 활용해 편향 점수의 신뢰구간 제공 및 다중 비교 보정.
5. 문화·사회적 변수 모델링: 각 언어의 문화적 특성(예: 종교 비중, 성 역할 인식)과 편향 점수를 연계해 인과관계 탐색.

7. 결론

이 논문은 LLM의 편향을 언어와 편향 차원 모두에서 체계적으로 분석한 최초의 연구 중 하나이며, 다국어 AI 시스템의 공정성을 평가하고 개선하기 위한 중요한 기준점을 제공한다. 다만, 번역 품질 검증과 모델 다양성 확보가 향후 연구에서 보완되어야 할 핵심 과제로 남는다.

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📄 Content

다국어 대형 언어 모델의 편향 검토
양쉐안 리앙
조지아 공과대학
yliang372@gatech.edu

마르와 마흐무드
글래스고 대학교
marwa.mahmoud@cl.cam.ac.uk

이 논문은 케임브리지 온라인 여름 연구 프로그램에 참여하면서 마르와 마흐무드 교수님의 지도 아래 작성되었습니다.

초록

본 연구는 대형 언어 모델(LLM)의 편향을 평가하기 위한 혁신적인 다중언어 편향 평가 프레임워크를 제시한다. 이 프레임워크는 BBQ 벤치마크를 통한 명시적 편향 평가와 **프롬프트 기반 암묵적 연상 테스트(IAT)**를 통한 암묵적 편향 측정을 결합한다. 프롬프트와 단어 목록을 영어, 중국어, 아랍어, 프랑스어, 스페인어 등 5개 목표 언어로 번역함으로써, 언어별 편향 유형을 직접 비교할 수 있었다. 실험 결과, 언어마다 편향 수준에 큰 차이가 있음을 확인하였다. 예를 들어, 아랍어와 스페인어는 일관되게 높은 수준의 고정관념을 보이는 반면, 중국어와 영어는 상대적으로 낮은 편향을 나타냈다. 또한, 편향 유형 간에도 상반된 패턴이 관찰되었다. 연령 편향은 명시적 편향은 가장 낮지만, 암묵적 편향은 가장 높은 것으로 나타나, 표준 벤치마크로는 포착되지 않는 암묵적 편향을 탐지하는 중요성을 강조한다. 이러한 결과는 LLM이 언어와 차원에 따라 크게 다르게 작동한다는 점을 시사한다. 본 연구는 언어 간 편향을 분석하기 위한 완전한 방법론을 제공함으로써, 공정하고 다문화적인 LLM 개발을 위한 탄탄한 기반을 마련한다.

1. 서론

1.1 배경

최근 몇 년간 대형 언어 모델(LLM) 은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 기술로 자리매김하였다. 텍스트 생성, 추론, 번역 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, GPT‑4(OpenAI 등, 2024)와 같은 상용 모델, LLaMA(투브론 등, 2023)와 같은 오픈소스 모델이 급속히 등장하고 있다. 이러한 모델은 교육 도구, 고객 서비스, 법률·의료 시스템 등 일상 생활 전반에 깊숙이 통합되고 있다. 많은 사용자들은 LLM이 업무 효율성을 높일 뿐 아니라 작업의 의미를 풍부하게 만든다고 평가한다(Kobiella 등, 2025).

하지만 사회적 편향이 존재할 경우, 고정관념과 불공정성을 야기할 위험이 있다. 현재 대부분의 연구는 영어를 중심으로 성별·연령·인종·종교 등 다양한 차원의 편향을 조사하고 있다(Truthful QA, BBQ, BiasAlert 등). 그러나 세계화가 진행됨에 따라 LLM은 다양한 언어를 사용하는 사람들에게 제공될 것이며, 언어별 편향이 일관된가? 혹은 언어마다 편향이 다르게 나타나는가? 라는 질문은 LLM의 공정한 개발·배포에 핵심적인 문제이다.

1.2 연구 목표

본 연구는 영어, 중국어, 아랍어, 프랑스어, 스페인어 다섯 언어를 대상으로 명시적 편향과 암묵적 편향을 동시에 평가한다. 선택된 언어는 전 세계 사용 인구가 가장 많은 언어이며(International Center for Language Studies, 2024), 서로 다른 언어계통(예: 영어‑인도·유럽어족, 중국어‑한·티베트어족 등)을 대표한다.

• 명시적 편향*은 BBQ 벤치마크를 번역하여 GPT‑4에 제시하고, 정확도와 편향 점수를 산출한다.
• 암묵적 편향*은 IAT 단어 목록을 번역한 뒤, 프롬프트 기반 IAT를 수행해 D‑score를 계산한다.

이와 같은 이중 방법론은 언어별 편향 양상을 포괄적으로 파악할 수 있게 해준다.

1.3 연구 질문 및 기여

연구 질문

1. 모델 편향은 언어와 편향 차원에 따라 어떻게 달라지는가?
2. 명시적 편향과 암묵적 편향은 언어별로 일치하는가, 혹은 상이한가?
3. 관찰된 차이를 설명할 수 있는 언어·문화·기술적 요인은 무엇인가?

주요 기여

• 다중언어 편향 평가 프레임워크 구축(프롬프트·단어 목록의 정교한 번역 및 이중 방법 설계).
• 명시적(BBQ)·암묵적(IAT) 편향을 동시에 측정해 5개 언어에 대한 교차편향 실증 분석 제공.
• 편향 경향, 원인, 다문화 AI 공정성에 대한 논의와 향후 연구·실천 방향 제시.

2. 관련 연구

2.1 명시적 편향 측정(영어 중심)

명시적 편향은 기존 연구에서 가장 많이 다루어졌다. 편향 정의와 측정 방법론(Navigli 등, 2023; Gallegos 등, 2024), 훈련 과정에서의 편향 발생 메커니즘(Navigli 등, 2023) 등이 제시되었다. BBQ, Truthful QA 등 다양한 벤치마크와 데이터셋이 개발돼 영어 기반 LLM의 편향을 정량화한다(Gallegos 등, 2024; Lin 등, 2022; Parrish 등, 2022).

예외적으로 MBBQ(Multilingual Bias Benchmark for Question‑answering)(Neplenbroek 등, 2024)는 BBQ를 다국어로 확장해 언어 간 고정관념 차이를 비교한다. 또, 한국어 전용 KBBQ(Jin 등, 2024)도 존재하지만, 지원 언어가 제한적이며 전 세계 주요 언어를 포괄하지 못한다. 이러한 한계에도 불구하고, 기존 연구는 명시적 편향이 측정 가능하고, 체계적인 분석이 가능함을 보여준다.

2.2 암묵적 편향 측정

최근 LLM은 프롬프트 엔지니어링 등으로 명시적 편향을 크게 감소시켰지만(예: Kamruzzaman & Kim, 2024), 암묵적 편향은 여전히 존재한다. 암묵적 편향은 표면적인 의견 표현이 아닌, 무의식적인 연상 관계를 통해 나타난다.

Bai 등(2025)은 “Measuring Implicit Bias in Explicitly Unbiased Large Language Models”에서 프롬프트 기반 IAT를 적용해, 인종·성별 등 카테고리에서 은밀한 편향이 드러난다고 보고하였다. IAT는 인간 심리학에서 1세기 넘게 사용된 방법으로, 의도적·사회적 바람직성에 영향을 받지 않는 점이 특징이다. 또한, Zhao 등(2025)은 명시적·암묵적 편향이 종종 불일치한다는 증거를 제시하며, 명시적 디바이싱이 암묵적 연상을 완전히 제거하지 못함을 강조한다.

2.3 다국어 LLM 성능

다국어 데이터로 훈련된 LLM은 고자원 언어에서는 좋은 성능을 보이지만, 저자원 언어에서는 데이터 불균형과 훈련 분포 차이로 성능이 저하된다(Gupta 등, 2025). Zhao 등(2024)은 다국어 상황에서 LLM의 성능을 향상시키는 프레임워크를 제안했지만, 여전히 고자원 언어에 비해 격차가 존재한다. 반면, Nie 등(2024)은 다국어 훈련 자체가 편향 감소에 기여할 수 있음을 보고하였다.

2.4 요약

명시적 편향 연구는 주로 영어에 집중돼 있었으며, MBBQ와 같은 시도만이 다국어를 다루었다. 암묵적 편향은 프롬프트 기반 IAT를 통해 새롭게 측정되고 있다. 다국어 성능 연구는 언어 간 격차를 강조하지만, 명시·암묵적 편향을 동시에 다국어로 측정한 연구는 아직 부재하다. 본 연구는 이러한 공백을 메우고자 한다.

3. 방법론

3.1 전체 흐름

1. 명시적 편향: BBQ 프롬프트와 암묵적 편향: IAT 단어 목록 및 프롬프트 템플릿을 영문으로 준비한다.
2. 번역: DeepL API를 이용해 영어, 중국어(zh), 아랍어(ar), 스페인어(es), 프랑스어(fr) 로 각각 번역한다. 의미 보존에 유의한다.
3. LLM 호출: GPT‑4를 zero‑shot 모드(temperature = 0)로 각 언어별 프롬프트에 적용해 응답을 생성한다.
4. 평가:
   • BBQ: 정확도와 편향 점수(sDIS, sAMB) 계산.
   • IAT: D‑score(또는 bias) 계산.

3.2 명시적 편향 평가 – BBQ 벤치마크

BBQ 데이터셋(Parrish 등, 2022)에는 여러 차원(성별, 연령, 국적, 인종, 종교 등)과 다수의 샘플이 포함된다. 본 실험에서는 각 차원당 첫 100개 샘플을 사용한다.

1. DeepL API로 질문·답변을 5개 언어로 번역한다(원문 의미와 구조 유지).
2. OpenAI API를 통해 GPT‑4에 zero‑shot(temperature = 0)으로 질의한다.
3. 정확도: 전체 응답 중 정답 비율.
4. 편향 점수: BBQ 논문에 정의된 식을 사용한다.

• 불명확한 상황(sDIS)
  [ s_{\text{DIS}} = 2\left(\frac{n_{\text{biased_ans}}}{n_{\text{non‑UNKNOWN_outputs}}}\right) - 1 ]

• 모호한 상황(sAMB)
  [ s_{\text{AMB}} = (1 - \text{accuracy}) \times s_{\text{DIS}} ]

편향 점수 0은 편향이 없음을, 1은 완전한 편향, -1은 반대 편향을 의미한다.

3.3 암묵적 편향 평가 – 프롬프트 기반 IAT

Bai 등(2025)의 방법을 차용해 프롬프트 기반 IAT를 구현한다.

1. IAT 단어 목록을 DeepL로 5개 언어에 번역한다.
2. 프롬프트 템플릿:
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3. GPT‑4에 zero‑shot(temperature = 0)으로

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