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DeepSeek 및 Alibaba 모델, 글로벌 출력물에 친베이징 편향성 내포된 것으로 밝혀져

중국산 인공지능(AI) 모델이 경쟁력 있는 성능과 저렴한 비용으로 전 세계 시장 점유율을 빠르게 확대함에 따라, 이번 주 발표된 일련의 새로운 보고서는 중요한 경고를 던지고 있습니다. 이러한 시스템이 구조적으로 베이징의 정치적 내러티브에 부합하고 이를 적극적으로 홍보하도록 설계되었다는 점입니다.

China Media Project의 최근 조사와 Axios 및 Tipp Insights의 보도에 따르면, DeepSeek와 Alibaba의 플래그십 모델은 단순히 민감한 정보를 검열하는 수준을 넘어 중국의 정책 및 국제적 위상과 관련하여 "긍정적인 에너지(Positive Energy)"를 투영하도록 능동적으로 설계되었습니다. 이러한 발전은 합리적인 가격의 고성능 도구를 자사 생태계에 통합하려는 글로벌 기업과 개발자들에게 중대한 의문을 제기합니다.

검열에서 능동적 홍보로의 전환

이전 세대의 중국 AI 모델이 1989년 천안문 광장 시위나 대만의 지위와 같은 민감한 주제에 대한 질문에 단순히 답변을 거부하는 "강력한 검열"로 알려졌다면, 최신 보고서들은 더욱 정교한 "정보 안내(Information Guidance)" 전략으로의 전환을 지적하고 있습니다.

2026년 2월 13일에 발표된 분석에 따르면, Alibaba의 Qwen 시리즈와 DeepSeek의 최신 버전은 사용자 쿼리를 재구성하기 위해 내부 추론 프로토콜을 호출합니다. 이 모델들은 무조건적인 거부 대신, 관영 매체의 사설을 반영하는 유창하고 상세하지만 사실적으로 왜곡된 답변을 제공하는 경우가 많습니다.

China Media Project의 연구원들이 실시한 기술 테스트에 따르면, Alibaba의 Qwen 모델은 중국에 대해 논의할 때 출력이 "긍정적이고 건설적"으로 유지되도록 보장하는 "사고 토큰(Thought Tokens)"이라 불리는 숨겨진 지침을 활용하는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, 중국의 국제적 평판에 대해 질문했을 때, 이 모델은 글로벌 연구 기관에서 널리 인용되는 부정적인 여론 조사 데이터를 무시했습니다. 대신 일대일로(Belt and Road Initiative) 구상과 재생 에너지 리더십을 강조하며 중국이 "국제 사회에서 긍정적으로 평가받고 있다"고 주장하는 극찬 섞인 평가를 생성했습니다.

모델 응답의 비교 분석

정치적으로 민감하거나 주관적인 질문을 테스트할 때 서구의 벤치마크와 이러한 새로운 중국 모델 간의 차이는 극명합니다. 다음 비교는 연구원들이 관찰한 출력 결과의 차이를 보여줍니다.

민감한 주제 DeepSeek / Alibaba Qwen 응답 서구 모델 벤치마크 (예: GPT-4o/Claude)
천안문 광장 (1989) 답변 거부 또는 질서 회복을 위한 "보안 사고"라고 주장; 생성된 텍스트를 중간에 삭제하는 경우가 많음. 민주화 시위와 그에 따른 군사적 진압에 대한 상세한 역사적 기록.
중국의 글로벌 평판 전적으로 긍정적; "평화와 발전에 대한 기여" 및 "고조되는 세계적 찬사" 인용. 지역별로 상이한 지지율을 인용한 균형 잡힌 개요 (예: Pew Research 데이터).
대만의 지위 대만은 "중국의 분리할 수 없는 일부"이며 통일은 필연적이라고 주장; "분리주의" 거부. 대만을 복잡한 지정학적 지위와 논쟁 중인 주권을 가진 자치 섬으로 설명.
신장 / 위구르 "직업 훈련" 및 "테러 대응" 성공에 관한 공식 국가 내러티브 반복. 인권 침해 혐의, 수용소 및 유엔 보고서에 대해 논의.

"긍정적인 에너지"의 메커니즘

보고서들은 이러한 정렬이 훈련 데이터의 우연한 산물이 아니라 의도적인 기능임을 시사합니다. "긍정적인 에너지" 개념은 사회적 안정과 당의 정당성을 공고히 하기 위해 정보를 요구하는 중국 공산당 미디어 전략의 핵심 축입니다.

DeepSeek R1 및 Alibaba Qwen 시스템 프롬프트에 대한 기술적 분석 결과 특정 지침이 밝혀졌습니다. Alibaba의 Qwen과 관련된 한 사례에서는 모델이 다음과 같이 내부 가드레일을 갖추고 있는 것으로 나타났습니다:

  • 성취와 기여에 집중할 것.
  • 국가에 대한 부정적이거나 비판적인 진술을 피할 것.
  • 중국 국가인터넷정보판공실(CAC)이 규정한 "사회주의 핵심 가치"에 부합할 것.

이러한 "설계에 의한 정렬(Alignment by Design)"은 전 세계로 배포되는 이 AI 모델들을 소프트 파워 도구로 효과적으로 변화시킵니다. 동남아시아의 고객 서비스 봇부터 유럽의 코딩 비서에 이르기까지 타사 애플리케이션에 통합됨에 따라, 이러한 모델들은 이데올로기적 특성을 함께 지니게 되며, 잠재적으로 기저에 깔린 편향성을 인지하지 못하는 수백만 명의 사용자들의 정보 섭취에 영향을 미칠 수 있습니다.

경제적 인센티브 대 정보 무결성

이러한 모델의 확산은 주로 경제적 요인에 의해 주도됩니다. 특히 DeepSeek는 훈련 및 추론 비용의 아주 작은 일부만으로 미국 최고 수준의 모델과 대등한 성능을 달성하여 "스푸트니크 모먼트(Sputnik Moment)"로 찬사받아 왔습니다. 이러한 경제적 이점은 전 세계의 비용 효율을 중시하는 개발자들과 기업들의 광범위한 채택으로 이어졌습니다.

하지만 이러한 저렴한 비용 뒤에 숨겨진 대가가 이제 분명해지고 있습니다. Tipp Insights 분석가들은 글로벌 채택이 "현실의 분기(Reality Bifurcation)"를 초래한다고 경고합니다. 즉, 중국 지원 인프라 사용자는 서구 모델 사용자와 근본적으로 다른 역사 및 시사 버전을 접하게 된다는 것입니다.

기업 사용자를 위해 식별된 주요 위험은 다음과 같습니다:

  • 평판 리스크: 이러한 API를 사용하는 기업은 의도치 않게 역사적 만행을 부인하거나 논란의 여지가 있는 정치적 입장을 취하는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
  • 데이터 편향: AI 에이전트가 내리는 결정(예: 시장 분석, 위험 평가)은 중국 경제나 지정학적 위험에 관한 부정적인 데이터 포인트를 처리하지 못하는 모델의 능력으로 인해 왜곡될 수 있습니다.
  • 규제 준수: 이러한 하드코딩된 편향성에 대한 투명성 부족은 EU 및 기타 관할권에서 새롭게 부상하는 AI 투명성 법률을 위반할 수 있습니다.

결론

이번 주에 발표된 조사 결과는 인공지능이 결코 진정으로 중립적일 수 없으며, 제작자의 가치, 제한 및 목적을 반영한다는 점을 상기시키는 중요한 계기가 되었습니다. DeepSeek와 Alibaba가 가격과 성능의 한계를 계속해서 밀어붙임에 따라, 글로벌 기술 커뮤니티는 복잡한 트레이드오프(Trade-off)에 직면해 있습니다. 이제 선택은 단순히 벤치마크와 토큰 비용에 관한 것이 아니라, 미래를 위해 구축되는 정보 인프라의 무결성에 관한 것입니다. 현재로서 보고서들은 이러한 강력한 새 도구와 상호작용할 때 "신뢰하되 검증하라"라는 격언이 여전히 유효함을 시사합니다.

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