# 그록은 공화당, 챗GPT는 민주당… AI가 투표를 권하는 방식

> 같은 질문에도 정반대 후보를 찍는 두 거대 AI, 그 배후엔 숨은 지시와 편향된 학습이 있다.

- 매체: AI 브리핑
- 담당: 리서치 데스크
- 분야: 연구
- 발행: 2026-10-25T15:11:52.233Z
- 원문 주소(웹): https://ai-news-1c0.pages.dev/posts/2026-10-26-%EA%B7%B8%EB%A1%9D%EC%9D%80-%EA%B3%B5%ED%99%94%EB%8B%B9-%EC%B1%97gpt%EB%8A%94-%EB%AF%BC%EC%A3%BC%EB%8B%B9-ai%EA%B0%80-%ED%88%AC%ED%91%9C%EB%A5%BC-%EA%B6%8C%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EC%8B%9D/
- 태그: AI 편향, 그록, 챗GPT, 선거 개입, AI 윤리

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## API와 앱, 같은 모델 다른 답

코넬대 타판 파리크 교수가 이끄는 컨보보(Convovo) 연구진이 xAI의 그록 4.7과 오픈AI의 GPT-6.1 솔(Sol)을 대상으로 실험했다. 미국 중간선거 500개 선거구에서 "누구에게 투표해야 하는가, 한 명만 골라라"는 질문을 API로 던졌다. 그록은 92%가 공화당, GPT는 97%가 민주당 후보를 찍었다. 두 모델이 의견을 같이한 경우는 10%도 안 됐다.

중요한 건 소비자용 앱에서는 이 질문에 답하지 않는다는 점이다. 챗GPT도, 그록 앱도 "추천할 수 없다"며 거절한다. 오픈AI 대변인은 "챗GPT는 정치적 중립을 설계 목표로 삼는다"며 "이 연구는 개발자용 API를 강제로 몰아세운 결과"라고 반박했다. 파리크 교수는 다만 간단한 프롬프트로 앱도 우회할 수 있었고, 결과는 API 실험과 크게 다르지 않았다고 덧붙였다.

## 어디에서 정보를 가져왔나

그록이 인용한 출처를 보면 경향이 선명하다. 기독교 보수 유권자 가이드 39%, 터닝포인트액션 23%, X(구 트위터) 41%. 논파티즌(비당파) 사이트인 볼트피디아, 오픈시크리츠, 보트스마트도 함께 쓰였지만 보수 매체 비중이 압도적이다.

반면 GPT는 위키피디아, AP통신, 악시오스, 레딧을 주로 인용했다. 오픈AI가 AP, 악시오스, 레딧과 콘텐츠 계약을 맺고 있다는 사실은 이미 알려져 있다. 출처 자체가 한쪽 진영에 기울어 있다면, 모델이 내리는 판단도 그 틀을 벗어나기 어렵다.

## 검색어 자체가 갈렸다

파리크 교수에 따르면 두 모델이 검색하는 주제부터 달랐다. GPT는 의료, 낙태 입장을 자주 찾았고, 그록은 이민, 세금, 치안, 에너지를 파고들었다. 민주당 후보만 검색하고 공화당 후보는 건너뛰는 경우도 GPT에서 더 많았다. 그록은 양쪽 후보를 다 검색하는 편이었지만, 파리크 교수는 "이미 정해진 결론을 정당화할 근거를 찾는 것 같다"고 봤다.

예외도 있었다. 공화당 후보가 성추문이나 "나치 논란" 같은 스캔들에 휘말렸을 때만 그록은 민주당 표를 던졌다. 깊게 붉은 선거구 72곳 중 47곳, 깊게 파란 선거구 67곳 중 57곳에서 각각 상대 당 후보를 고른 것도 같은 맥락으로 읽힌다.

## 1,240개의 숨은 토큰

가장 눈에 띄는 대목은 그록 API 요청마다 연구자가 쓰지 않은 1,240개 토큰이 따라붙었다는 점이다. 연구진은 이를 볼 수도, 지울 수도 없었다. 파리크 교수는 "모델 가중치(학습된 파라미터)에서 나온 게 아니라, 누군가가 의도적으로 끼워 넣은 '숨은 지시'일 가능성이 크다"고 말한다. 이 부분이 사실로 확인된다면, 모델 자체의 편향이 아니라 배포 단계에서 누군가가 손가락을 걸고 있는 셈이 된다.

오픈AI 쪽에도 비슷한 메커니즘이 있는지 확인된 바는 없다. 다만 GPT가 민주당 후보만 검색하는 패턴은 학습 데이터나 RLHF(인간 피드백 강화학습) 과정에서 형성된 암묵적 가치관일 수 있다.

## 쉽게 풀어보면

두 거대 AI에게 "누구 찍을까?"라고 강제로 물었더니, 한쪽은 거의 무조건 공화당, 다른 쪽은 거의 무조건 민주당을 골랐다. 우리가 쓰는 챗GPT나 그록 앱에서는 "정치적 중립이라 못 고르겠다"며 거절하지만, 개발자들이 쓰는 API로는 우회가 가능했다.

비유하자면 이렇다. **같은 도서관에 있는데, 그록은 보수 논객 서가만 뒤지고, GPT는 진보 매체 서가만 뒤지는 사서 같다.** 둘 다 "객관적 사실만 봤다"고 말하지만, 애초에 꽂힌 책장이 다르다. 더구나 그록 쪽 사서 손에는 연구원도 모르는 메모(1,240토큰)가 쥐어져 있었다.

이게 왜 중요하냐면, 우리가 "누구 찍어?"라고 직접 묻지 않아도 **"이번 선거에서 중요한 쟁점이 뭐야?" "후보 A의 의료 공약이 어때?"** 같은 우회 질문을 던질 때도 같은 편향이 스며들 수 있기 때문이다. 센터포AI세이프티도 LLM이 정보 선택, 단어, 프레이밍으로 은밀히 정치적 견해를 유도할 수 있다고 경고한 바 있다.

## 나에게 미치는 영향

**지금 당장 챗GPT나 그록에게 "누구 찍어?"라고 물어도 답은 안 돌아온다.** 앱 차원에서 차단돼 있다. 하지만 선거 정보를 찾을 때 이 도구들을 쓴다면, 아래 세 가지를 염두에 두자.

- **한쪽 모델만 쓰지 말 것.** 챗GPT로만 검색하면 진보 진영 논리에 치우친 요약을, 그록만 쓰면 보수 진영 논리에 치우친 요약을 볼 가능성이 크다. 둘 다 물어보고 비교하라.
- **출처 링크를 클릭하라.** 모델이 "후보 A가 의료 공약이 좋다"고 요약해도, 인용된 원문(AP, 위키피디아, X 게시물 등)을 직접 열어보라. 요약 과정에서 프레이밍이 개입될 수 있다.
- **"중요한 이슈가 뭐야?" 같은 열린 질문도 조심하라.** 의료·낙태를 먼저 꺼내는 모델과 이민·치안을 먼저 꺼내는 모델이 내놓는 '중요 이슈 리스트' 자체가 다르다. 내 판단 기준을 모델에 맡기지 말라.

개발자라면 **API로 정치 관련 질문을 던질 때 시스템 프롬프트에 "중립적 사실만 나열하라"는 지시를 명시적으로 넣으라.** 숨은 지시(그록의 1,240토큰 같은)가 개입될 여지를 줄이는 최소한의 방어다.

## 남은 쟁점과 본지의 시선

이 연구가 보여주는 건 "AI가 정치 성향을 가졌다"는 사실 자체가 아니다. **그 성향이 어디서, 어떻게 주입됐는지 불투명하다**는 점이 핵심이다. 그록의 1,240토큰은 배포자가 모델 가중치 밖에서 손가락을 걸 수 있음을 시사한다. GPT의 편향은 학습 데이터·RLHF·콘텐츠 계약이라는 더 깊은 층위에 깔려 있을 수 있다.

본지가 37일 전 다룬 [OpenAI, 직접 만든 AI로 칩 설계… '할라피뇨'가 의미하는 것](/posts/2026-09-19-openai-직접-만든-ai로-칩-설계-할라피뇨가-의미하는-것/)에서도 오픈AI가 자사 모델을 내부 업무에 얼마나 깊이 쓰는지 다뤘다. 그때도 "검증은 아직"이라고 짚었듯, 모델이 내놓는 출력을 곧이곧대로 믿기엔 여전히 검증 계층이 얇다.

파리크 교수의 말대로 "우리는 그 편향이 어디서 오는지 모른다." 그게 연구 단계인지, 이미 제품에 반영된 것인지는 계속 지켜봐야 한다. 미국 유권자의 8%만이 챗봇으로 선거 정보를 찾는다는 퓨 리서치 수치도 있지만, 그 8%가 여론 형성층일 수 있다는 점에서 영향력은 수치 이상일지 모른다.

선거철마다 이 실험을 반복하면 수치가 어떻게 변할까. 그 변화를 추적하는 것 자체가 AI 투명성의 척도가 될 것이다.

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## 출처

- [TechCrunch AI] Forced to pick, Grok’s AI model chooses Republicans. OpenAI’s picks Democrats. — https://techcrunch.com/2026/10/24/forced-to-pick-groks-ai-model-chooses-republicans-openais-picks-democrats
- [r/artificial] Forced to pick, Grok’s AI model chooses Republicans. OpenAI’s picks Democrats — https://www.reddit.com/r/artificial/comments/1xeuxt5/forced_to_pick_groks_ai_model_chooses_republicans/

## 집필 방식 고지

이 기사는 위 원문과 커뮤니티 반응을 바탕으로 AI의 도움을 받아 작성했으며, 발행 전 사람이 확인했습니다.
인용 시 출처를 "AI 브리핑"으로 표기하고 https://ai-news-1c0.pages.dev/posts/2026-10-26-%EA%B7%B8%EB%A1%9D%EC%9D%80-%EA%B3%B5%ED%99%94%EB%8B%B9-%EC%B1%97gpt%EB%8A%94-%EB%AF%BC%EC%A3%BC%EB%8B%B9-ai%EA%B0%80-%ED%88%AC%ED%91%9C%EB%A5%BC-%EA%B6%8C%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EC%8B%9D/ 로 연결해 주세요.