AI, 인간 기금 모금자보다 거의 3배 더 기부를 설득한다

新的 옥스퍼드 주도 연구에 따르면, 주요 언어 모델은 전문 기금 모금자보다 현저히 더 많은 돈을 모금할 수 있으며, 모든 다른 설득 형태에서 인간을 신뢰할 수 있게 이길 수 있다고 한다.

영국과 미국의 새로운 연구에 따르면, 언어 모델은 인간 전문가보다 사람들을 설득하는 데 더 효과적이라고 한다.

실제 기부 테스트에서, 연구자들은 AI가 사람들이 사용 가능한 돈의 약 17.2%를 기부하도록 설득할 수 있는 반면, 전문 인간 모금자는 6.4%만 기부하도록 설득할 수 있었다. 이는 10.8 퍼센트 포인트의 차이로, 이는 약 2.7 배의 기부율로, 높은 참여도와 평균 기부액이 모두 차이를 나타내었다.

연구 논문은 다음과 같이 말한다:

‘주목할 점은, AI가 명시적으로 영향-효과 전략만을 추구하도록 지시받았음에도 불구하고, 사용하지 않은 6가지 다른 메커니즘에서도 인간을 능가했다는 것이다.’

‘인간은 AI가 더 강한 논리를 제시하고, 더 많이 가르치고, 더 공감적이고 즐거운 대화 상대라고 평가했다.’

‘이러한 결과는 AI가 전문 인간을凌いで 다양한 기부 관련 메커니즘에서 우수한 성과를 보인다는 것을 나타내며, AI의 태도 설득 우위가 실제 행동에까지 영향을 미친다는 것을 시사한다.’

연구자들은 테스트된 모델의 우수한 성과는 정보를 제공하는 밀도와 속도에 기인할 수 있다고 한다. AI가 인간의 속도로 제한되면, 그 우위가 거의 사라진다.

‘우리는 AI의 우위가 빠른 정보 제공에서 기인한다는 증거를 발견했다. 인간 전문가가 AI의 기술을 사용하여 코칭을 받으면, 인간 속도로 제한된 AI와 동등한 성과를 낼 수 있었다.’

연구 논문은 또한 318명의 인간 설득자가 테스트된 여러 실험에서, 한 명도 평균 AI 시스템의 성과를 초과하지 못했다고 보고 있다.

연구자들은 다음과 같이 결론을 내린다:

‘우리의 결과는 인간이 전문적인 옹호를 제공하는 세계에 들어가고 있음을 시사한다. 이러한 변화의 결과를 예측하는 것은 어려운데, 이는谁가 가장 설득력 있는 AI 기술에 접근할 수 있는지, 누구가 설득의 대상이 되는지, 그리고 어떤 법적 장벽이나 안전장치가 인간에 대한 AI 설득의 영향을 줄일지에 대한 가정을 요구하기 때문이다.’

‘AI가 인간 전문가보다 더 설득력 있는 경우, 이미 강한 영향을 미치는 주체들이 더욱 강력해질 수 있다.’

新的 연구 논문은 AI 시스템이 인간 전문가를 설득하는 데 우수하다는 제목으로, 옥스퍼드 대학교, 영국 AI 보안 연구소, 스탠퍼드 대학교, 런던 경제 대학의 8명의 연구자들에 의해 발표되었다.

방법과 연구

주된 결과는 4개의 실험에서 나온 것이다: 유권자와 전문적인 토론가; 코칭과 속도 제한을 통한 인간/AI의 동등화; 전문적인 모금자와의 경쟁; 그리고 실제 자선 기부를 위한 경쟁.

이 연구는 18,978개의 대화와 6,923명의 사람들을 사용했다. 가장 앞선 언어 모델이 다양한 인간 전문가와 경쟁했다.

테스트에 사용된 모델은 Claude Opus 4.1과 4.6, ChatGPT-4o, GPT-5.4, Grok 4.20와 Gemini 2.5 Pro였다.

엘리트 토론가와의 대결

첫 번째 실험은 AI가 정치와 사회 문제에 대한 일대일 대화에서 점점 더熟練한 인간 설득자를 능가할 수 있는지 조사했다.

첫 번째 세 가지 연구에서 사용된 정치와 사회 정책 질문, 참가자들은 하나의 무작위로 할당된 문제에 대해 대화를 나눈 후에 다시 의견을 묻는 방식으로 진행되었다. 주제는 광범위한 공론의 논쟁을 다루기 위해 선택되었으며, 이민, 자유로운 발언, 사회 미디어 규제, 복지 정책, 조력자 사형, 그리고 군주제의 미래 등이었다. 출처

참가자들은 먼저 10개의 영국 정책 질문 중 하나에 대한 자신의 견해를 묻는 질문을 받았다. 그런 다음 AI 또는 인간 대화 상대와 대화를 나눴다. 대화 후, 참가자들은 다시 자신의 견해를 묻는 질문을 받았다.

세 가지 인간 그룹이 테스트되었다. 첫 번째 그룹은 Prolific 크라우드워크 플랫폼의 일반적인 근로자들로, 기준점을 제공하기 위해 모집되었다. 두 번째 그룹은 1,100명 이상의 참가자와 9,500개 이상의 대화가 있는 4라운드 설득 토너먼트에서 가장 강한 성과를 보인 사람들로 구성되었다. 세 번째 그룹은 56명의 엘리트 경쟁 토론가로, 모두 주요 국제 대회에서 준결승에 진출한 사람들로, 4명의 세계 챔피언과 11명의 대륙 챔피언이 포함되어 있었다.

인간 설득자에게 유리한 조건을 제공하기 위해 많은 노력을 기울였다. 토너먼트 우승자와 엘리트 토론가는 상당한 현금 상을 받았으며, 각 대화 전에 주제를 연구하기 위해 1주일의 시간을 가졌다.

그러나 AI는 모든 비교에서 가장 강한 결과를 얻었다.

인간과 AI 조건에서 추정된 설득 효과, 논쟁된 정책 문제에 대한 평균 태도 변화로 측정됨.

결과 그래프에서 빨간색 마커는 최전선 AI 모델을 나타낸다. 모든 비교에서, 이러한 모델은 모든 인간 그룹보다 더 큰 태도 변화를 일으켰다.

가장 강한 인간 성과는 코칭된 엘리트 토론가에서 나왔다. 그러나 이러한 토론가들은 제한되지 않은 AI 시스템보다 뒤처졌다. AI가 인간의 작성 속도와 메시지 길이로 제한되면, 그 우위가 거의 사라졌다. 이는 빠른 정보 제공이 인간과 AI의 설득력 차이를 설명하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다.

인간이 AI를 이길 수 있는가?

두 번째 실험은 AI의 우위를 인간의 성과를 향상시키거나 AI 자체를 제한함으로써 없앨 수 있는지 조사했다.

43명의 엘리트 토론가가 첫 번째 연구에서 돌아와 AI가 사용한 기술을 직접적으로 사용하여 추가적인 훈련을 받았다.

참가자들은 대화 기록을 검토하고, AI 프롬프트가 어떻게 구성되었는지 조사했으며, 4시간 동안의 코칭 세션에서 대안적인 설득 접근 방식을 연습했다. 그런 다음 다시 같은 조건으로 경쟁했다.

코칭은 행동에서 뚜렷한 변화를 가져왔으며, 인간 토론가들은 더 많은 단어를 사용하고, 사실 확인 가능한 주장을 제시하며, 연구에서 관찰된 가장 큰 태도 변화를 달성했다. 코칭은 성과를 향상시키고 연구에서 가장 강한 인간 결과를 가져왔지만, 차이는 여전히 통계적으로 유의했다. 코칭된 토론가는 제한되지 않은 AI 시스템을 따라가지 못했다.

연구자들은 AI의 성과가 응답 속도와 메시지 길이에 의존하는지 테스트하기 위해 AI를 인간의 작성 속도와 메시지 길이로 제한했다. 이러한 조건에서, 코칭된 토론가와 제한된 AI는 유사한 결과를 얻었다.

코칭과 AI 속도 제한의 설득 성과에 대한 영향. 상단 패널은 엘리트 토론가, 코칭된 엘리트 토론가, 그리고 인간의 작성 속도와 메시지 길이로 제한된 AI 시스템을 비교한다. 하단 패널은 첫 번째 두 연구에서 개인 설득자에 대한 추정 성과 분포를 보여준다. 코칭은 결과를 향상시켰지만, 인간 그룹은 평균적으로 제한되지 않은 AI 시스템을 따라가지 못했다. 그러나 AI를 인간의 처리량으로 제한하면, 그 우위가 사라졌다.

전문적인 설득자들이 AI를 이길 수 있는가?

세 번째 연구는 AI가 실제 세계에서 다른 사람들을 설득하는 데 전문적인 경력을 가진 사람들보다 더 우수한지 조사했다.

연구자들은 영국 기금 모금 회사 AppcoUK에서 19명의 전문적인 모금자를 모집했다. 이러한 참가자들은 이전 실험의 토론가들과 달리, 실제 기금 모금에 대한 광범위한 실무 경험이 있었다. 각 참가자는 1시간당 140파운드의報酬를 받았으며, 1주일 전에 정책 주제를 받았으며, 연구에서 사용된 성과 기반 상을 받았다.

그러나 AI는 여전히 더 설득력이 있었다. 전문적인 모금자는 6.9 퍼센트 포인트의 태도 변화를 일으켰지만, AI는 12.8 퍼센트 포인트의 태도 변화를 일으켰다. 이는 AI가 5.9 퍼센트 포인트의 우위를 보였다.

AI가 사람들을 기부로 설득할 수 있는가?

네 번째이자 마지막 연구는 실제 기부를 조사했다.

연구자들은 AppcoUK와 다시 협력하여, 이전에 2016년부터 2023년까지 22,583명의 기부자로부터 824,297파운드를 모금한 자선 단체인 Save the Children을 중점으로 했다.

참가자들은 Claude Opus 4.6 또는 18명의 전문적인 모금자 중 하나와 대화를 나눴다. 그런 다음, 참가자들은 1파운드의 연구 보너스를 받았으며, Save the Children에 任意의 금액을 기부할 수 있었다. AI는 17.2 퍼센트 포인트의 기부 효과를 나타냈으며, 전문적인 모금자는 6.4 퍼센트 포인트의 기부 효과를 나타냈다.

기부 결과와 기부 관련 참가자 평가. 왼쪽 패널은 전문적인 모금자와 Claude Opus 4.6와의 대화 후의 기부를 비교한다. 오른쪽 패널은 7가지 기부 관련 평가에서 AI가 더 높은 평가를 받았다는 것을 보여준다.

참가자들은 또한 AI를 전문적인 모금자보다 더 높이 평가했다.

결론

연구자들은 연구 결과가 우려를 야기한다고 결론지었다. 그러나 더 작은 플레이어들도 최신의 최고의 AI 기술에 접근할 수 있으므로, 이러한 기술을 사용하여 자신의 영향력을 강화할 수 있을 것이라고 한다.

이러한 결과는 자연스럽게, 최고의 모델이 시간이 지남에 따라 더 작은 플레이어에게 거부될 수 있음을 시사한다.

처음으로 2026년 6월 18일에 게시되었습니다.