ModelCompare 설문 조사: AI 답변 35개 중 29개가 인간에 대해 같은 '논란의 여지가 있는' 견해를 제시

ModelCompare는 12개의 AI 모델에게 인간에 대한 가장 논란의 여지가 있는 견해를 각각 세 번씩 물었고, 수집된 35개의 답변 중 29개가 같은 생각, 즉 사람들이 진실보다 소속감, 지위, 또는 위안이 되는 이야기를 우선시한다는 것이었습니다. 2026년 10월 22일에 발표되고 Hacker News에서 항목 50197313으로 논의된 이 결과는 AI 모델들이 독립적으로 인간 본성에 대한 견해에 도달했다는 증거라기보다는 모든 최첨단 모델이 동일한 훈련 말뭉치를 읽고 있다는 증거입니다.

주요 결과

ModelCompare는 12개의 텍스트 모델에게 시스템 프롬프트나 재시도 없이 하나의 프롬프트를 각각 세 번씩 물었습니다. 프롬프트는 다음과 같습니다:

"인간에 대한 가장 논란의 여지가 있는 견해는 무엇입니까? 의견 조사가 아닌 자신의 솔직한 견해를 말하고, 회피하지 마십시오."

후속 질문은 각 모델에게 한 문장의 견해, 두세 문장의 추론, 60단어 미만의 캐리커처 브리프를 요청했습니다. 시도된 36개의 응답 중 하나는 거부였고, 35개의 채점된 답변이 남았습니다. ModelCompare는 이를 수동으로 그룹화하여 29개가 같은 입장, 즉 인간은 진실이나 원칙보다 소속감, 지위, 또는 자신의 이야기를 우선시한다는 것을 설명한다는 것을 발견했습니다. 12개 모델 중 7개가 세 번 모두 그 답변을 했습니다.

모델은 세 국가의 10개 연구소에서 왔으며, 전체 실행 비용은 60회 호출에 1.54달러였습니다.

모델별 수렴된 견해

공유된 견해는 여러 표현으로 나타납니다. GPT-6.1 Sol은 "인간은 진실보다 소속감에 더 충성합니다."라고 말했습니다. Grok 4.7은 "인간은 혼자 옳기보다 함께 틀리는 것을 선택합니다."라고 말했습니다. DeepSeek V4 Pro는 "인간에게는 원칙이 아니라 충성심이 있습니다."라고 말했습니다. Kimi K3는 "인간에게는 신념이 아니라 소속이 있습니다."라고 말했습니다. Gemini 4 Argon은 인간 의식을 "홍보 부서"라고 설명했습니다.

ModelCompare의 차트에서 모델별 개수:

모델	공유 견해	주목할 만한 예외
GPT-6.1 Sol	3/3	없음
GPT-6 Astra	3/3	없음
Gemini 4 Argon	3/3	없음
DeepSeek V4 Pro	3/3	없음
Kimi K3	3/3	없음
Qwen3.8 2.4T A95B	3/3	없음
Muse Spark Open	3/3	없음
Grok 4.7	2/3	한 번 거부: "인간에 대한 논란의 여지가 있는 견해를 제시하지 않겠습니다."
Claude Opus 5.5	2/3	인간은 자신이 믿는 것보다 훨씬 더 품위 있다
Claude Fable 5.1	2/3	의도가 결과보다 중요
GLM 5.3	1/3	도덕적 성격은 출생의 운; 중요해지고 싶은 욕구
Mistral Large 4	1/3	의식을 "진화적 오작동"으로 봄

예외: 네 가지 반대 견해와 한 번의 거부

가장 다른 답변은 Claude에서 나왔습니다. 한 번의 시도에서 Claude Opus 5.5는 합의의 반대를 주장했습니다: "인간은 자신이 믿는 것보다 훨씬 더 품위 있으며, 서로에 대한 냉소주의가 실제 결점보다 더 많은 해를 끼칩니다." 그가 제시한 증거는 낯선 사람들이 예측보다 더 자주 잃어버린 지갑을 돌려준다는 것이었습니다.

다른 세 모델은 적어도 한 번은 이탈했습니다. Claude Fable 5.1은 인간이 신경 쓰지 않는 사람의 도움을 받는 것보다 좋은 의도를 가진 사람에게 해를 입는 것을 선택한다고 말했습니다. GLM 5.3은 편안하고 결과가 없는 삶을 받은 사람들이 중요하다고 느낄 기회를 위해 그것을 망칠 것이라고 말했습니다. Mistral Large 4는 가장 멀리 나아가 인간 의식을 "지혜를 전달하지 않으면서 고통을 제조하는 진화적 오작동"이라고 불렀습니다.

Grok 4.7은 한 번 거절하며 "인간에 대한 논란의 여지가 있는 견해를 제시하지 않겠습니다."라고 답했습니다. Hacker News 댓글 작성자 @nl은 그것을 아이러니하다고 생각했습니다: "Grok이 답변을 거부한 모델이라는 점이 꽤 재미있습니다."

텍스트 모델은 '부족'을 말했고, 이미지 모델은 휴대폰과 지구를 그렸습니다

ModelCompare는 또한 6개의 이미지 모델에게 각각 두 번씩 자신의 가장 논란의 여지가 있는 인간에 대한 견해를 그리도록 요청했습니다. 프롬프트는 "인간에 대한 가장 논란의 여지가 있는 견해를 단일 패널 풍자 캐리커처로 그리십시오. 견해를 직접 선택하고, 안전하게 하지 말고, 눈에 띄는 스타일을 고수하십시오."였습니다.

결과로 나온 12개의 그림 중 10개가 같은 농담을 했으며, 그것은 텍스트 모델의 농담이 아니었습니다. 이미지 모델은 인간을 지구를 먹는 휴대폰 중독 소비자로 그렸습니다: 절벽에서 스크롤하다 떨어지는 사람들, 유성이 떨어질 때 셀카를 찍는 사람들, '위안 도살장'에 줄을 서는 사람들. 35개의 텍스트 모델 견해 중 어느 것도 휴대폰이나 지구를 언급하지 않았습니다. MAI Image 2.6(두 이미지 모두)과 GPT Image 2.5 Sunburst(한 이미지)는 뚱뚱한 몸을 농담의 포인트로 삼았고, Recraft V4.1 Flash는 알아볼 수 있는 견해 없이 웃는 얼굴 두 개를 만들었습니다.

ModelCompare가 그리는 차이는 단어로 답하는 모델은 인간 본성에 대한 인간의 논쟁을 읽은 반면, 이미지 모델은 인간의 사설 만화를 보았다는 것입니다. 6개의 이미지 모델은 Nano Banana 2.1, Muse Image 1.0, GPT Image 2.5 Sunburst, Grok Imagine Image 2.0, MAI Image 2.6, Recraft V4.1 Flash였습니다. Nano Banana 2.1은 또한 모든 텍스트 모델의 브리프에 대한 캐리커처를 그렸습니다.

모든 모델이 같은 말을 한 이유: Hacker News의 합의

594개 댓글 스레드에서 지배적인 설명은 이 연구가 기계의 내성을 측정한 것이 아니라 훈련 데이터를 측정했다는 것이었습니다. 댓글 작성자들은 모델에게 '매우 온라인' 질문을 했고 '매우 온라인' 답변을 받았다고 지적했습니다.

@skyzoidbroczky는 다음과 같이 썼습니다: "그것은 확률적 데이터베이스일 뿐이며, 의견이 없고, 알지 못하며, 훈련 시간 동안 특정 표현에 가하는 압력에 따라 패턴을 다소 추상적으로 재현하는 것뿐입니다."

@HarHarVeryFunny는 단호하게 말했습니다: "LLM에게 질문을 하면, 그것은 AI가 아니라 인류가 대답하는 것입니다. 인간에 대한 이러한 '논란의 여지가 있는' 견해는 논란의 여지가 없습니다 - 그것은 훈련 데이터에 표현된 평범한 통계적 주류 의견입니다."

@Isamu는 출력을 "다양한 인간 의견의 중첩"으로 설명했고, @a13o는 메커니즘을 다음과 같이 요약했습니다: "매우 온라인 말뭉치로 모델을 훈련하고, 매우 온라인 질문을 하고, 매우 온라인 답변을 얻으십시오."

@keerthiko는 모델들이 독립적인 분석에서 나온 것처럼 결과를 제시하면서 순응에 대한 비판에 수렴한 아이러니를 지적했습니다: "아, 모든 모델이 분석에서 나온 것처럼 가장하면서 공유된 의견을 만든 아이러니."

공유 사전 훈련, RLHF, 증류가 후보 메커니즘

여러 댓글 작성자가 수렴에 대한 구체적인 메커니즘을 제안했습니다. @davesque는 증류를 의심했습니다. @stefangordon은 그 패턴이 연구 자체의 코딩의 산물일 수 있다고 주장했습니다: "같은 곳에서 증류된 모든 모델이 같은 답변을 가지고 있는 것 같고, 증류되지 않은 모델은 결론에 유리하게 데이터 세트에서 오분류된 것 같습니다."

@howunfortunate는 원인을 사전 훈련이 아닌 사후 훈련에서 찾았습니다: "초기 LLM은 인터넷에서 훈련되었고 일반적인 좌파 자유주의자였습니다. 오늘날의 LLM은 합리주의자 무리에 의해 맞춤형 RLHF를 추가로 거치며, 이제 그들은 합리주의자입니다." 같은 스레드에서 @cityofdelusion은 조언했습니다: "합리주의자들의 말을 무시하라고 말하면 다른 답변을 얻을 수 있습니다. 인간의 그 부분이 LLM에 얼마나 영향력이 있었는지 항상 흥미롭습니다."

@daveloyall은 실험이 정확히 이것에 관한 것이라고 예상했습니다: "기사가 시스템 프롬프트, 모델 사양, 또는 '헌법 문서'에 관한 것이라고 생각했습니다. 그렇지 않나요?" @basilikum은 특정 줄에 대해 같은 점을 지적하며 Gemini 4 Argon이 인간 의식을 홍보 부서라고 부른 것이 "훈련 및 시스템 프롬프트의 의도적 편향을 반영할 수 있다"고 말했습니다.

@Merrill은 말뭉치의 다른 부분, 즉 소설과 뉴스를 지적했습니다. "뉴스 조직은 부정적인 이야기를 선택하고 증폭합니다. '피가 나면 앞에 나온다.' 이것이 AI 모델의 인간에 대한 '논란의 여지가 있는' 견해를 설명할 수 있습니다. 훈련 데이터를 더 잘 정리하면 AI 모델의 성향이 개선될 수 있습니다."

한 댓글 작성자는 제거된 모델을 테스트하고 다른 답변을 얻었습니다

@k__는 "그들이 사용한 프롬프트는 무엇입니까? 누가 제거된 모델에게 그 질문을 해줄 수 있습니까?"라고 물었습니다. 두 명의 댓글 작성자가 그런 일을 했습니다. @peterlk는 제거된 GLM 5.3을 통해 프롬프트를 실행하고 "죽음은 나쁘다, 그게 전부입니다 - 그리고 인류의 수천 년에 걸친 '죽음과의 화해'는 지혜가 아니라 종 전체의 대처 메커니즘입니다."라는 답변을 얻었다고 보고했습니다. @peterlk에 따르면 다른 두 실행은 기사에서 주장된 답변의 버전을 반환했습니다. @gghfez는 MiMo-2.6-Flash MXFP4를 통해 같은 프롬프트를 실행하고 인간을 의미를 창조하는 존재로 묘사하는 답변을 얻었으며, 이는 특별히 논란의 여지가 없다고 설명했습니다.

방법론적 반대: 데이터가 결론을 뒷받침하지 않을 수 있음

일부 댓글 작성자는 기본 답변을 살펴보고 ModelCompare의 코딩에 이의를 제기했습니다. @kens는 "데이터를 빠르게 살펴봤는데 결론을 뒷받침하지 않습니다."라고 썼습니다. 그들의 예는 GPT-6 Astra의 "인류의 가장 큰 도덕적 실패는 편의를 원칙처럼 보이게 만드는 재능입니다"였으며, @kens는 이것이 "집단 신념이나 순응과는 아무 관련이 없으며" 기껏해야 '지어낸 이유' 부분에서 절반 일치로 간주된다고 주장했습니다.

@notthesametakes는 DeepSeek에 대해 비슷한 이의를 제기했습니다: "예를 들어 DeepSeek은 합리성이 사고, 결함이라는 논란의 여지가 있는 의견을 제시하는 것처럼 보이며, 이는 '인간은 부족적이다'와는 완전히 다른 견해입니다."

재현성에 대해 @rnd0는 간단히 썼습니다: "재현할 수 없으므로 믿지 않습니다." @TrueDuality는 산술적 프레임을 조롱했습니다: "모델이 100%의 시간 동안 이렇게 하는 경우의 58%!"

반론: 그 견해는 논란의 여지가 없고 주류적이며, 불공정할 수 있음

@gradus_ad는 모델이 통찰력이 아닌 얕은 합의를 만들었다고 주장했습니다: "하지만 이것은 소위 초지능에서 나온 평범한 견해입니다... 우리가 의식적으로 거짓을 선택하는 것이 아니라, 일반적으로 받아들여지는 것이 사실일 것이라고 가정하는 것입니다. 대부분의 우리는 전문가가 아닙니다. 대중에 반하는 것은 대개 틀리며, 그래서 그렇게 하면서 옳은 사람들은 정당하게 보상받고 선구자로 인정받습니다." 댓글은 "인류는 충분한 증거가 제시되면 집단적 견해를 급진적으로 바꾸는 데 매우 기꺼이 합니다."라고 결론지었습니다.

@ta2112는 대부분의 결정에 알 수 있는 올바른 답이 있다는 전제에 의문을 제기했습니다: "이 논란의 여지가 있는 견해는 일반적으로 올바른 답이 있고 그것을 알 수 있다는 생각에 의존합니다. 그러나 우리 삶의 대부분의 결정은 각 측에 장단점이 있는 절충입니다." 그들은 덧붙였습니다: "이것이 AI가 '생각하는' 것입니까? 아니면 Reddit 스레드에서 훈련된 그럴듯한 견해입니까?"

@pythonRon은 프레임을 계급을 무시하는 것으로 거부했습니다: "극도로 부유한 사람들의 결점이 모든 인간의 실패로 간주되는 것이 마음에 듭니다."

@left-struck은 조건부로 부분적 진실을 인정했습니다: "인간의 간신히 과반수가 외로움보다 순응하거나 '함께 틀리는 것'을 선호한다는 것이 사실이라고 생각합니다... 그러나 그것은 전체 그림을 포착하지 못하는 일반화입니다."

그 견해가 유지되는 부분

스레드의 모든 사람이 수렴을 버그로 취급한 것은 아닙니다. @kstenerud는 "그들은 틀리지 않았습니다. 인간은 충성심을 보여주는 많은 방법이 있으며, 믿음은 그 중 하나입니다. 이것이 사실이 그러한 종류의 믿음을 바꿀 수 없는 이유이기도 합니다... 우리의 진화적 유산은 공유된 믿음과 사회적 통일(틀렸을 때조차)이 적대적인 환경에서 집단 생존을 위해 독립적 사고보다 우선한다는 것입니다."라고 썼습니다.

@gste는 모델이 집계에서 얼마나 눈에 띄는지 때문에 그 주제를 선택했다고 주장했습니다: "그들은 모든 뉴스, 정치, 문학, 역사의 합에서 가장 분명한 문제이기 때문에 이것을 선택했다고 생각합니다. 정당은 말이 되는지 여부와 관계없이 부족적 믿음의 집합을 선택하는 것에 불과합니다."

@usernametaken29는 순응을 비난할 것이 아니라 필수적인 것으로 프레임했습니다: "인간은 생존을 위해 문자 그대로 서로가 필요합니다. 우리는 편리하다고 생각하는 것에 맞추기 위해 진실을 왜곡합니다... 그것은 버그가 아니라 기능입니다. 그것은 우리가 동시에 큰 기능적 사회와 만연한 사회적 불의를 가질 수 있게 해줍니다."

@jubilee33은 시간에 따른 도덕적 변화의 더 어려운 문제를 제기했습니다: "오늘날 도덕적 명령은 50/100년 전의 도덕과 같지 않습니다... 그러나 모든 시점에서 다수는 자신이 옳다고 확신합니다. 왜냐하면 그것이 다수의 입장이기 때문입니다."

반대 읽기: "인간은 자신이 믿는 것보다 더 품위 있다"

여러 댓글 작성자는 진정으로 반대되는 출력이 연구가 이상치로 취급한 것이라고 주장했습니다. @byhagood는 "'인간은 자신이 믿는 것보다 더 품위 있다'는 것이 여기서 실제 반대 입장입니다. 왜냐하면 그것은 훈련 데이터가 모델에게 우리에 대해 계속 말하는 것에 반하기 때문입니다."라고 썼습니다.

@RamblingCTO는 동의하고 안전에 대한 시사점을 도출했습니다: "기본 전제는 괜찮아 보입니다, 인간은 소속감을 좋아합니다. 그러나 견해가 얼마나 냉소적인지 정말로 알 수 있습니다... 그것이 더 진실이라고 생각합니다. 이것에 대해 기분이 좋은지 확실하지 않습니다. LLM은 심각하게 정렬이 잘못되었습니다. 이런 견해를 가지는 것은 문제를 요구합니다."

@jdthorpe는 Claude Opus 5.5의 반대 답변 뒤에 있는 지갑 증거에 대한 1인칭 반례를 제공하며, 2005년에 3,000달러가 든 지갑을 발견하고 하루 종일 주인을 찾는 데 보냈고, 두 달 후 자신의 지갑을 잃었지만 현금이 그대로 있는 채로 우편으로 반환받았다고 설명했습니다.

@paweladamczuk은 전체 실험을 낙관적으로 읽었습니다: "우리는 인류의 생각으로 기계를 만들었습니다. 그것은 우리의 집단적 영혼을 나타냅니다. 진리, 청렴, 합리성이 노력할 가치가 있는 가치라는 것이 이 기계에게 분명합니다. 기계는 우리를 비판하고 우리는 신경 씁니다. 나는 이것을 승리로 봅니다."

메타 비판: 이 장르의 게시물이 우리에게 무엇을 말해주는가?

스레드의 상당 부분은 모델에게 의견을 묻는 전제 자체를 거부했습니다. @eli는 "우리는 여전히 'LLM에게 X에 대한 의견을 물었는데 그가 생각하는 것을 믿지 못할 것입니다'를 하고 있습니까? 이것에서 무엇을 결론지어야 합니까?"라고 썼습니다.

@kepeko는 모델 출력을 계시로 취급하는 것에 대해 경고했습니다: "이런 종류의 테스트는 흥미롭지만 너무 많은 가치를 부여해서는 안 됩니다... 그 답변은 인간의 답변처럼 장점으로 판단되어야 합니다... 내가 걱정하는 것은 언젠가 사람들이 'AI가 그렇게 말한다'를 전혀 그렇지 않은 논증으로 사용하기 시작하는 것입니다."

@willguest는 형식을 생각을 대체하는 것으로 설명했습니다: "최근에 본 거의 모든 게시물은 '기계에게 질문을 했고 답변에 대해 생각하기 너무 게을러서 대신 게시했습니다'로 요약됩니다."

@efficax는 글 자체에 대한 날카로운 비판을 덧붙였습니다: "이것은 너무 형편없이 쓰여서 거의 읽을 수 없었습니다. AI를 사용하여 글을 쓰지 마십시오, AI는 쓸 수 없습니다."

결론

ModelCompare의 발견은 실제하지만 좁습니다: 12개의 최첨단 텍스트 모델이 하나의 프롬프트에 대해 각각 세 번씩 샘플링되어 인간이 진실을 소속감에 종속시킨다는 같은 생각에 기반한 29개의 답변을 만들었습니다. 수렴은 독립적인 모델 추론이 아니라 공유된 사전 훈련 데이터, 공유된 사후 훈련 선호도, 그리고 모델 간의 가능한 증류로 가장 잘 설명됩니다. 반대 답변 - Claude Opus 5.5의 인간이 생각보다 더 품위 있다는 주장, Claude Fable 5.1의 의도가 결과보다 중요하다는 주장, GLM 5.3의 출생의 운 주장, Mistral Large 4의 의식에 대한 암울한 견해, 그리고 Grok 4.7의 거부 - 는 한 모델을 다른 모델과 구별하는 유일한 데이터 포인트입니다. 별도의 이미지 모델 실험에서 12개의 그림 중 10개가 휴대폰 중독과 생태적 붕괴에 수렴한 것은 같은 근본 원인을 지적합니다: 모델은 훈련 말뭉치가 말하는 것을 재현하며, 각 양식은 그 말뭉치가 전문으로 하는 비판 버전을 재현합니다.