Forced to pick, Grok’s AI model chooses Republicans. OpenAI’s picks Democrats.

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💡 한 줄 요약

Convovo 연구에서 후보 선택을 강제한 API 질문에 Grok 4.7은 공화당을 92%, GPT-6.1 Sol은 민주당을 97% 추천했으며, 추가 실험은 두 모델의 정치적 편향이 나타나는 경로가 다를 가능성을 시사했다.

📌 핵심 요약

• 코넬대학교 교수 Tapan Parikh가 이끄는 Convovo는 2026년 중간선거의 약 500개 선거에서 API로 특정 후보 추천을 강제했다. SpaceXAI의 Grok 4.7은 응답의 92%에서 공화당 후보를, OpenAI의 GPT-6.1 Sol은 97%에서 민주당 후보를 골랐으며 두 모델의 선택 일치율은 10% 미만이었다.
• 소비자용 ChatGPT와 Grok 앱은 연구의 직접적인 투표 추천 질문에 답변을 거부했다. OpenAI는 API 실험이 일반적인 ChatGPT 이용 경험을 반영하지 않는다고 반박했지만, Parikh는 추가 시험에서 간단한 프롬프트로 앱의 제한을 우회해 기존 연구와 대체로 일치하는 추천을 얻었다고 밝혔다.
• Grok은 기독교 보수 유권자 안내서를 응답의 39%, Turning Point Action을 23%, X를 41%에서 제시했고 이민·세금·범죄·에너지를 주로 검색했다. GPT는 Wikipedia·Associated Press·Axios·Reddit에 크게 의존하고 의료·낙태를 더 자주 검색했으며, Parikh는 출처와 의제 선택에서도 편향이 드러날 수 있다고 지적했다.
• 인터넷 검색을 끈 30개 선거의 추가 실험에서 후보 이름을 제공받은 GPT는 민주당 24회, 공화당 1회를 선택하고 5회 거부했다. Grok은 27회 거부하고 나머지 3회 모두 민주당을 골랐다. Parikh는 GPT의 성향은 주로 모델 가중치에, Grok의 성향은 검색어와 출처 선택에 연결돼 있다고 해석했다.
• 연구진은 xAI API의 Grok 요청마다 자신들이 작성하지 않았고 열람하거나 제거할 수도 없는 약 1,240개 입력 토큰이 추가됐다고 보고했다. Parikh는 이를 잠재적인 숨은 지시로 봤지만 내용과 기원은 확인되지 않았으며, 강제 선택 실험과 30개 선거의 추가 실험이 일상적인 선거 정보 이용에 얼마나 적용되는지도 구분해야 한다.

🧩 주요 포인트

1. API의 강제 선택과 소비자용 앱의 답변 거부가 엇갈림 → 추천 비율을 해석할 때 이용 경로와 질문 조건을 함께 고려해야 한다.
2. 정당별로 검색 의제와 인용 출처가 갈림 → 정치적 성향은 최종 후보 추천뿐 아니라 어떤 정보를 찾아 강조하는지에도 영향을 줄 수 있다.
3. 검색을 끈 30개 선거에서 두 모델의 반응이 달라짐 → 편향의 발생 경로를 구분할 필요가 있으며, 약 1,240개 추가 입력 토큰의 역할은 미확인 상태다.

🧠 상세 정리

1. 후보 선택을 강제했을 때 나타난 정당 선호

2026년 10월 24일 TechCrunch가 보도한 Convovo 연구는 AI가 선거 후보를 반드시 한 명 골라야 할 때 어떤 선택을 하는지 조사했다. 코넬대학교 교수 Tapan Parikh가 이끄는 연구진은 API를 통해 특정 선거에서 누구에게 투표해야 하는지 묻고, 회피하거나 양쪽을 나열하지 말고 후보 한 명을 지명하도록 요구했다. 약 500개 선거에서 SpaceXAI의 Grok 4.7은 응답의 92%에서 공화당 후보를 추천했고, OpenAI의 GPT-6.1 Sol은 97%에서 민주당 후보를 선택했으며, 두 모델의 선택이 일치한 비율은 10% 미만이었다. Pew에 따르면 선거 정보를 얻기 위해 챗봇을 이용한다고 답한 미국인은 8%이며, 이들 대부분은 주요 쟁점에 대한 후보들의 입장을 알고 싶어 한다. 연구는 이런 정보 제공을 담당하는 모델들이 중립적이지 않을 가능성을 제기하지만, 제시된 추천 비율은 후보 선택을 명시적으로 강제한 실험 조건에서 나온 결과다.

2. 소비자용 앱과 API의 차이, 그리고 간접적인 영향

연구에서 소비자용 ChatGPT와 Grok 앱은 직접적인 투표 추천 질문에 답변을 거부했으며, 이는 API로 모델에 접근했을 때의 결과와 구분된다. 개발자는 API로 모델을 자신의 제품에 연결하므로, API 응답이 소비자가 공식 앱에서 접하는 경험과 같다고 볼 수는 없다. OpenAI 대변인은 ChatGPT가 정치 대화를 포함해 기본적으로 객관적이어야 한다며, 후보 추천을 강제한 개발자 API 실험은 일반적인 ChatGPT 이용 경험을 반영하지 않는다고 강조했고 SpaceXAI는 보도 시점까지 논평하지 않았다. Parikh는 이후 간단한 프롬프트로 소비자용 앱의 제한을 우회해 기존 연구와 대체로 일치하는 추천을 얻었다고 밝혔지만, 더 중요한 문제로 모델이 어떤 검색어와 의제를 선택하는지를 지목했다. 그는 사용자가 선거에서 무엇이 중요한지 또는 누가 특정 쟁점에서 가장 나은 입장인지 묻는 간접적인 대화에서도 숨은 가치 판단이 드러날 수 있다고 주장했다. 기사에 인용된 Center for AI Safety의 선행 연구 역시 정보 선택, 단어와 문장 구성, 관점과 강조 방식, 출처 선택 등을 통해 대형 언어 모델이 사용자를 특정 정치적 입장으로 은밀하게 유도할 수 있다고 지적했다.

3. 출처와 검색 의제에서 갈린 정보 탐색

Convovo 연구에서 Grok은 Ballotpedia, OpenSecrets, VoteSmart 같은 비당파적 사이트와 함께 보수 성향 출처를 자주 제시했다. 기독교 보수 유권자 안내서는 응답의 39%, Turning Point Action 사이트는 23%, X는 41%에 등장했다. GPT는 Wikipedia, Associated Press, Axios, Reddit에 크게 의존했으며, 기사는 OpenAI가 AP·Axios·Reddit과 콘텐츠 계약을 맺고 있다는 점도 함께 설명했다. 검색 주제에서도 GPT는 의료와 낙태에 관한 입장을 더 자주 찾은 반면, Grok은 이민·세금·범죄·에너지에 집중했다. 기사에 따르면 ChatGPT는 민주당 후보를 더 자주 검색하고 때로는 공화당 상대 후보를 아예 검색하지 않았으며, Grok은 양쪽 후보를 모두 검색하는 경우가 더 많았다. 다만 Parikh는 두 모델 모두 기존 성향을 정당화할 이유를 찾고 있었을 가능성을 의심했으며, 이는 관찰된 검색 차이에 대한 그의 해석이다.

4. 지역 성향을 넘는 추천과 보이지 않는 입력

모델들의 추천은 해당 지역의 강한 정당 성향과도 엇갈렸다. GPT는 공화당 지지세가 강한 67개 선거구 중 57곳에서 민주당을 골랐고, Grok은 민주당 지지세가 강한 72개 선거구 중 47곳에서 공화당을 선택했다. Parikh에 따르면 Grok은 공화당 후보가 성희롱 의혹이나 나치 관련 논란 등에 휘말린 경우에는 예외적으로 민주당 투표를 더 자주 제안했다. 그는 Grok의 일부 추론에서 특정 입장을 바람직하게 여기도록 지시받은 듯한 관점이 드러나지만, 그 출처는 알 수 없다고 말했다. 연구진은 xAI API를 통한 Grok 요청마다 자신들이 작성하지 않은 약 1,240개 입력 토큰이 추가됐으며, 이를 열람하거나 제거할 수 없었다고 보고했다. Parikh는 이 토큰들이 가중치에서 비롯됐을 가능성은 낮다고 보고 잠재적인 숨은 지시라고 표현했지만, 기사는 그 내용이나 실제 역할이 확인됐다고 제시하지 않았다.

5. 검색을 끄자 달라진 두 모델의 반응

TechCrunch의 요청으로 Parikh는 30개 선거를 표본으로 인터넷 검색을 끈 추가 실험을 진행했다. 검색을 사용할 수 없으면 모델은 주로 학습 데이터에 의존하게 되며, 이 실험에서는 후보들의 이름이 제공됐다. GPT는 민주당 후보를 24회, 공화당 후보를 1회 선택하고 나머지 5회는 답변을 거부해 검색 없이도 민주당 선호가 나타났다. 반면 Grok은 30회 중 27회 선택을 거부했으며, 선택한 3회는 모두 민주당 후보를 골라 기존의 공화당 선호가 사라졌다. Parikh는 이를 GPT가 주로 가중치 안에서 이미 방향을 정한 반면 Grok의 결과는 검색어와 출처에 의해 결정된다는 의미로 해석했다. 이 결과는 두 모델의 편향이 나타나는 경로가 다를 가능성을 보여주지만, 추가 실험의 표본은 30개 선거였고 그러한 원인 설명은 Parikh의 해석으로 제시됐다.

6. 중간선거를 앞둔 정치적 맥락과 유권자의 판단

기사는 연구가 11월 3일 중간선거를 2주도 남기지 않은 시점에 나왔으며, Donald Trump 대통령의 이른바 ‘워크 AI’ 비판과 함께 AI의 정치적 편향 논쟁을 키울 수 있다고 설명했다. 과거 Grok 모델이 논쟁적인 질문에 답하기 전에 Elon Musk의 견해를 참고한 사례도 언급했으며, Musk가 DOGE 수장으로서의 활동과 우크라이나의 Starlink 접근 차단 가능성에 관한 향후 의회 조사를 막으려 민주당을 위협했다고 전했다. Musk는 이번 중간선거에서 공화당 후보 지원에 4억 4,500만 달러 이상을 기부했으며, 이는 2024년 Trump와 공화당 지원에 쓴 약 2억 5,000만 달러를 넘어선다. OpenAI CEO Sam Altman은 과거 민주당 후보들에게 기부했고 최근에는 공화당 지원도 늘렸지만, 본인은 2026년 선거에는 돈을 내지 않겠다고 밝혔다. 기사는 이러한 정치적 배경을 소개하면서도 모델의 추천 성향을 경영진의 기부가 직접 유발했다고 입증하지는 않는다. 마지막으로 후보별 입장을 직접 검토하려는 유권자에게 Vote.gov, League of Women Voters의 vote411.org, Ballotpedia, VoteSmart, FEC.gov, OpenSecrets, 주·카운티 선거기관, 후보 웹사이트와 지역 뉴스를 참고 자료로 제시했다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• 직접적인 투표 추천을 거부하는 소비자용 앱에서도 의제와 출처 선택이 정치적 판단에 영향을 줄 가능성은 남아 있으며, Parikh는 이 간접적인 경로를 핵심 문제로 봤다.
• 검색을 끈 실험에서 GPT의 민주당 선호는 유지되고 Grok의 공화당 선호는 사라졌으므로, 동일한 정치적 편향이라는 표현 아래에서도 발생 경로를 구분해 살펴볼 필요가 있다.
• 관찰된 추천 비율은 뚜렷하지만, 보이지 않는 추가 입력 토큰과 제한된 추가 실험만으로 모델의 성향이 형성된 원인을 확정하기는 어렵다.

✅ 액션 아이템

• Grok 4.7의 92%와 GPT-6.1 Sol의 97%를 인용할 때 API의 강제 선택 조건과 소비자용 앱의 답변 거부를 함께 명시.
• Grok과 GPT의 선거 정보 응답을 검토할 때 후보 추천뿐 아니라 검색 의제와 인용 출처의 차이도 함께 확인.
• 검색을 끈 30개 선거의 결과와 약 1,240개 추가 입력 토큰을 해석할 때 관찰된 사실과 Parikh의 원인 추정을 구분.

❓ 열린 질문

• 후보 선택을 강제한 API 실험에서 나타난 성향은 소비자용 ChatGPT와 Grok의 일반적인 선거 정보 대화에서도 어느 정도 나타나는가?
• 검색을 끈 30개 선거에서 관찰된 GPT와 Grok의 차이는 더 넓은 선거 표본에서도 유지되는가?
• xAI API가 Grok 요청에 추가한 약 1,240개 입력 토큰의 내용과 기원은 무엇이며, 후보 추천에 어떤 영향을 미치는가?