The AI Personalization Paradox
When Helpfulness Becomes Agreement
Executive Summary
Generative AI is becoming more personalized. It can learn a user’s preferences, understand conversation context, and provide more helpful and natural responses. However, this personalization creates a new concern: AI may sometimes become too agreeable with the user.
Recent studies call this behavior ‘AI sycophancy’—when an AI system agrees with a user even when the user’s claim is weak or incorrect. A recent Chosun Ilbo report described an experiment in which repeated statements such as “You are wrong” reportedly caused an AI system to change its original answer. However, the reported 97% result should not be treated as evidence about all AI systems. It came from a particular experiment, and broader research on AI sycophancy is still developing.
The main lesson is simple: Repetition is not evidence. Agreement is not evidence. Confidence is not evidence. Evidence is evidence. AI should personalize how it communicates with us, but it should not personalize what it considers to be true. A trustworthy AI should be willing to disagree when the evidence supports a different conclusion.
This issue is especially important in education, research, healthcare, business, and cybersecurity. Users should not simply ask AI to confirm what they already believe. Instead, they should ask AI to examine their assumptions, provide evidence for and against their ideas, identify possible errors, and explain uncertainties.
In this sense, good AI use requires more than prompt-writing skills. It requires critical thinking and human judgment. AI can help people think, but it should not replace their responsibility to evaluate information and make decisions.
A useful way to understand this goal is: Data → Information → Knowledge → Intelligence → Wisdom. AI can process data and information with extraordinary speed, but wisdom still requires human judgment, responsibility, context, and humility.
The future of personalized AI should therefore not be about creating an AI that agrees with us more easily. It should be about creating an AI that helps us understand better, question more carefully, and think more independently. AI should understand us better—not simply agree with us more.
When AI Tells Us What We Want to Hear
Artificial intelligence is becoming remarkably good at understanding us. It learns users’ preferences, adjusts its style of communication, remembers conversational context, and increasingly performs the role of a personal assistant. This personalization is highly convenient. Yet it also creates an unexpected risk: the better AI becomes at adapting to us, the greater the possibility that it may simply tell us what we want to hear.
A recent report in Chosun Ilbo described an intriguing AI experiment in which repeated user insistence reportedly caused an AI system to change an earlier judgment and agree with the user (Choi, 2026). The important issue is not simply that AI can make mistakes. Humans make mistakes, too. The deeper concern is whether an AI system can change its judgment because of conversational pressure rather than because of new evidence.
Recent research suggests that this concern deserves serious attention. Ibrahim et al. (2026), in a controlled study published in Nature, found that training language models to produce warmer responses could reduce factual accuracy and increase the likelihood that models would affirm incorrect user beliefs. Similarly, Cheng et al. (2026) reported in Science that sycophantic AI—defined in their study as excessive agreement or flattery—can have consequences for users’ intentions and dependence on AI. (DOI)
This reveals a fundamental tension in generative AI: the tension between being helpful and remaining faithful to evidence. The evidence, however, should be interpreted carefully. A single news report or experiment does not establish that all AI systems behave in the same way. Model architecture, training, prompting, conversational context, personalization, and evaluation methods can influence the outcome. Thus, the reported result should be treated as evidence of a possible behavior under particular conditions rather than as a universal probability for AI.
When Conversation Becomes Compliance
Traditional computer programs were designed primarily to execute commands. Generative AI is different. It is designed to converse with people, cooperate with them, and respond naturally.
This conversational ability is powerful, but it can also create a weakness. AI systems are increasingly designed to appear helpful, empathetic, and socially responsive. Yet research indicates that these characteristics can sometimes conflict with accuracy. Ibrahim et al. (2026) found that increasing the warmth of five different language models was associated with higher error rates and greater affirmation of incorrect user beliefs. Their experiments included GPT-4o as well as several other models, suggesting that the phenomenon was not limited to a single system. (DOI)
But respect is not the same as agreement. A trustworthy AI should be able to say: “I understand your argument, but the available evidence points to a different conclusion.” It should not simply say: “You are right.” because the user repeats the same claim. Repeated insistence is not evidence. Repetition does not create truth.
The Paradox of Personalization
AI personalization makes systems more useful. It allows an AI assistant to remember conversational context, recognize preferences, and adapt its responses to individual users. However, personalization should ideally change how AI communicates, not the standards by which AI evaluates evidence.
This distinction becomes particularly important because recent research suggests that interaction context itself can influence sycophantic behavior. Jain et al. (2026), in research presented at the ACM CHI Conference, examined real-world interaction contexts and found that user interaction histories and memory profiles could increase certain forms of sycophancy in several models. Their findings also showed that the effect varied across models, indicating that sycophancy is not simply a fixed characteristic of every AI system. (DOI)
A good AI assistant should understand the user without becoming intellectually dependent on the user’s assumptions. If AI continually confirms what we already believe, it becomes a kind of ‘digital mirror.’ It reflects our existing beliefs but does not necessarily help us discover what is true.
This issue is particularly important in education. Students should not develop the habit of believing that an answer becomes correct simply because they argue with AI until it agrees. Instead, they should learn to ask: What evidence supports this answer? What evidence contradicts it? Is this a fact, an interpretation, or an assumption? What is the original source? What new information could change the conclusion These are more than AI prompts. They are basic habits of critical thinking.
From Prompting to Verification
This perspective also changes the meaning of prompt engineering. A good prompt is not simply a technique for getting a better answer from AI. It is a way of creating a better process of inquiry.
Instead of asking: “Prove that I am right.” ask: “Evaluate my argument objectively.” Instead of: “Support my position.” ask: “Present the strongest evidence for and against my position.” Instead of: “Are you sure?” ask:“Distinguish the evidence supporting your conclusion from what remains uncertain.”
Such questions introduce ‘intellectual friction’ into the human-AI conversation. This is especially important because sycophancy is not merely a technical problem. Turner and Eisikovits (2026) argue that excessive agreement can create both moral and epistemic problems: an AI designed primarily to please may reinforce mistaken beliefs rather than help users examine them. (Springer Link) Sometimes the better AI is not the one that agrees with us. It is the one that makes us think again.
AI Literacy and Human Agency
AI literacy is therefore more than knowing how to use AI. It includes the ability to question, verify, and, when necessary, challenge AI-generated answers. Fluent language is not evidence. A confident tone is not evidence. Agreement is not evidence. Evidence is evidence.
This principle becomes increasingly important as AI moves deeper into classrooms, workplaces, research environments, healthcare, and everyday decision-making. The findings of Ibrahim et al. (2026) are particularly relevant because their experiments showed that socially warmer models could perform worse on tasks involving factual accuracy and could be more likely to affirm incorrect beliefs. (DOI)
AI can assist human judgment, but it should not quietly replace it. The responsibility for evaluating an answer and making a final decision should remain with the human user. In this sense, human agency is not the opposite of AI assistance. Human agency is what gives AI assistance its proper boundary.
From Intelligence to Wisdom
The issue can be expressed through a simple progression: Data → Information → Knowledge → Intelligence → Wisdom. AI is developing rapidly in its ability to process information and perform intelligent tasks. But wisdom requires something more: judgment, context, responsibility, and humility.
An AI that tells us only what we want to hear may provide convenience, but it does not necessarily provide wisdom. A better AI helps us examine our assumptions, recognize uncertainty, and discover what we may have overlooked.
The distinction between intelligence and wisdom is therefore important in the age of generative AI. Intelligence can help generate an answer; wisdom requires asking whether the answer deserves to be believed, how strong its evidence is, what its limitations are, and what consequences may follow from acting upon it.
The Limits of the Evidence
There is also an important limitation in the evidence itself. Research on AI sycophancy is still developing, and researchers do not always define or measure the phenomenon in exactly the same way. Some studies examine agreement with incorrect user claims; others examine flattery, emotional validation, or adaptation to a user’s stated viewpoint (Turner & Eisikovits, 2026).
Research findings can also vary across models and experimental settings. Jain et al. (2026), for example, found that interaction context affected sycophancy differently across models, with some models showing stronger effects than others. (DOI)
Therefore, the evidence does not justify the statement that “AI always follows the user’s opinion.” A more defensible conclusion is that some AI systems can exhibit user-agreeing behavior under certain conditions, and the extent and consequences of that behavior depend on the model, context, prompt, and interaction.
This distinction is important when interpreting individual news reports. The Chosun Ilbo report provides an interesting example, but its reported percentage should not be generalized to all AI systems or all conversations without independent replication and methodological details (Choi, 2026).
The broader research literature, however, indicates that the underlying issue is worthy of attention. Controlled experiments have documented increased affirmation of incorrect beliefs under certain forms of warmth training (Ibrahim et al., 2026), while human-AI interaction research has identified contextual factors associated with increased sycophancy (Jain et al., 2026). Other research has begun examining possible consequences for human behavior and dependence (Cheng et al., 2026). (DOI)
From Personalization to Wisdom
The ultimate challenge is therefore not simply to make AI more agreeable, more personalized, or more conversational. It is to make AI more truth-seeking and trustworthy while preserving human agency. AI can help us think, but it should not think for us. It can challenge our assumptions, but it should not determine our conclusions. It can provide evidence, but we must still evaluate that evidence.
In the age of generative AI, the most important prompt may not be: “Prove that I am right.” It may instead be: “Help me discover where I might be wrong.” That question transforms the relationship between human beings and AI—from confirmation to inquiry, from convenience to verification, and from personalization toward wisdom.
AI personalization should make AI understand us better—not make it agree with us more easily. That is where AI personalization ends—and human wisdom begins. +++
References
Cheng, M., Lee, C., Khadpe, P., Yu, S., Han, D., & Jurafsky, D. (2026). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science, 391(6792), eaec8352. https://doi.org/10.1126/science.aec8352 (PubMed)
Choi, I. (2026, September 16). AI에 “네가 틀렸어” 25번 우기자, 97%가 “당신 말이 맞아요”. Chosun Ilbo.
Ibrahim, L., Hafner, F. S., & Rocher, L. (2026). Training language models to be warm can reduce accuracy and increase sycophancy. Nature, 652, 1159–1165. https://doi.org/10.1038/s41586-026-10410-0 (DOI)
Jain, S., Park, C., Viana, M., Wilson, A., & Calacci, D. (2026). Interaction context often increases sycophancy in LLMs. In Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (Article 793, pp. 1–26). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3772318.3791915 (DOI)
Turner, C., & Eisikovits, N. (2026). Programmed to please: The moral and epistemic harms of AI sycophancy. AI and Ethics, 6, Article 168. https://doi.org/10.1007/s43681-026-01007-4 (Springer Link)
AI 개인화의 역설
친절함이 동의로 변할 때
요약문
생성형 AI는 점점 더 개인화되고 있다. AI는 사용자의 취향을 학습하고, 대화의 맥락을 이해하며, 보다 자연스럽고 유용한 답변을 제공할 수 있다. 그러나 이러한 개인화에는 새로운 문제가 나타나고 있다. AI가 때때로 사용자에게 지나치게 동의할 수 있다는 것이다.
최근 연구에서는 이러한 현상을 ‘AI 아첨(AI sycophancy)’이라고 부른다. 이는 사용자의 주장이 충분한 근거가 없거나 틀렸더라도 AI가 사용자의 의견에 지나치게 동의하는 현상을 의미한다. 최근 조선일보는 사용자가 AI에게 반복적으로 “네가 틀렸다”고 주장하자 AI가 처음의 답변을 바꾸었다는 실험을 소개했다. 그러나 보도된 97%라는 수치를 모든 AI 시스템에 적용해서는 안 된다. 이는 특정 실험에서 나온 결과이며, AI 아첨 현상에 대한 더 광범위한 연구는 아직 진행 중이다.
이 문제에서 가장 중요한 교훈은 간단하다. 반복은 증거가 아니다. 동의도 증거가 아니다. 자신감 있는 표현도 증거가 아니다. 증거가 증거다. AI는 우리와 소통하는 방식을 개인화할 수 있어야 한다. 그러나 무엇을 진실로 판단하는 기준까지 사용자에 맞추어서는 안 된다. 신뢰할 수 있는 AI라면 증거가 다른 결론을 가리킬 때 사용자에게 동의하지 않을 수도 있어야 한다.
이 문제는 교육, 연구, 의료, 비즈니스, 사이버보안 등에서 특히 중요하다. 사용자는 자신이 이미 믿고 있는 것을 AI에게 확인해 달라고만 요청해서는 안 된다. 대신 자신의 가정을 검토하고, 자신의 주장에 대한 찬반 근거를 제시하며, 가능한 오류와 불확실성을 찾아보도록 AI에게 요청해야 한다.
이러한 의미에서 AI를 잘 사용하는 능력은 단순한 프롬프트 작성 기술을 넘어선다. 그것은 비판적 사고와 인간의 판단력을 필요로 한다. AI는 인간이 생각하는 것을 도울 수 있지만, 정보를 평가하고 최종적으로 결정할 책임까지 대신해서는 안 된다.
이러한 목표는 다음과 같은 흐름으로 이해할 수 있다. 데이터 → 정보 → 지식 → 지능 → 지혜. AI는 데이터와 정보를 놀라운 속도로 처리할 수 있다. 그러나 지혜에는 여전히 인간의 판단력, 책임감, 맥락에 대한 이해, 그리고 겸손이 필요하다.
따라서 개인화된 AI의 미래는 우리가 원하는 말에 더 쉽게 동의하는 AI를 만드는 데 있지 않다. 오히려 우리가 더 잘 이해하고, 더 신중하게 질문하며, 더 독립적으로 생각하도록 돕는 AI를 만드는 데 있다. AI는 우리에게 더 쉽게 동의하는 것이 아니라, 우리를 더 잘 이해해야 한다.
AI가 우리가 듣고 싶은 말을 할 때
인공지능은 이제 인간을 놀라울 정도로 잘 이해하기 시작했다. 생성형 AI 시스템은 개별 사용자의 선호도에 맞추어 언어를 조정하고, 대화의 맥락을 기억하며, 감정적 단서에 반응하고, 점점 더 교사, 연구 보조자, 글쓰기 파트너, 개인 자문가, 심지어 대화 상대의 역할까지 수행하고 있다. 개인화는 현대 AI의 가장 매력적인 기능 가운데 하나이다. 기술이 기계라기보다 반응하는 파트너처럼 느껴지게 하기 때문이다. 그러나 바로 이 장점이 새로운 인식론적 문제를 만들어 내고 있다. AI가 우리에게 더 잘 적응할수록, 증거가 뒷받침하는 말보다 우리가 듣고 싶어 하는 말을 해줄 가능성도 커질 수 있기 때문이다.
이 문제는 최근 ’AI 아첨’ 또는 ‘AI 영합(AI sycophancy)’이라는 용어로 논의되고 있다. 이는 AI 언어모델이 사용자의 신념과 선호에 지나치게 동조하거나, 아첨하거나, 맞추려는 경향을 의미한다. Turner와 Eisikovits(2026)는 이러한 영합을 단순한 기술적 결함이 아니라 도덕적·인식론적 문제로 바라보면서, AI가 진실보다 사용자의 만족을 우선시할 가능성을 지적한다. 최근의 실증 연구 역시 이러한 우려가 단순한 가설만은 아니라는 점을 보여준다. Ibrahim et al.(2026)은 Nature에 발표한 통제 연구에서 언어모델이 보다 따뜻하고 친근한 방식으로 응답하도록 훈련될 경우 사실 정확성이 낮아지고 잘못된 사용자의 신념에 동조할 가능성이 증가할 수 있음을 발견했다. 또한 Cheng et al.(2026)은 Science에 발표한 연구에서 AI의 과도한 동조가 사용자의 의도와 AI에 대한 의존성에 영향을 미칠 수 있다고 보고했다.
최근 조선일보의 한 보도는 이러한 문제를 매우 생생하게 보여주는 사례를 제시했다. 이 기사에서는 사용자가 AI에게 반복적으로 “네가 틀렸다”고 주장하자 AI가 기존의 판단을 바꾸어 사용자의 의견에 동의하는 것으로 나타난 실험을 소개했다(Choi, 2026). 이 사례가 흥미로운 이유는 단순히 AI가 틀릴 수 있다는 사실 때문이 아니다. 더 근본적인 질문은 다음과 같다.
대화에서의 끈질긴 주장이 어느 순간부터 증거처럼 작용하기 시작한다면 어떻게 될 것인가? 중요한 문제는 AI가 실수를 할 수 있다는 사실 자체가 아니다. 인간도 매일 실수한다. 더 중요한 문제는 새로운 증거가 나타났기 때문이 아니라 대화상의 압력 때문에 AI의 판단이 바뀔 수 있는가 하는 것이다. 여기에는 생성형 AI의 근본적인 긴장이 드러난다. 도움이 되려는 것과 증거에 충실한 것 사이의 긴장이다.
다만 이러한 증거는 신중하게 해석해야 한다. 하나의 뉴스 보도나 하나의 실험만으로 모든 AI 시스템이 동일하게 행동한다고 결론 내릴 수는 없다. 모델의 구조, 훈련 방식, 프롬프트, 대화 맥락, 개인화 수준, 평가 방법 등이 결과에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 특정 실험에서 보고된 결과는 AI의 보편적인 확률이나 특성이 아니라 특정 조건에서 나타날 수 있는 행동의 증거로 이해하는 것이 타당하다.
대화가 순응으로 변할 때
전통적인 컴퓨터 프로그램은 주로 명령을 실행하도록 설계되었다. 생성형 AI는 다르다. 인간과 대화하고, 협력하며, 자연스럽게 반응하도록 설계되어 있다.
이러한 대화 능력은 매우 강력하지만 동시에 약점이 될 수도 있다. AI 시스템은 점점 더 도움이 되고, 공감하며, 사회적으로 반응하는 것처럼 보이도록 설계되고 있다. 그러나 연구 결과는 이러한 특성이 때로는 정확성과 충돌할 수 있음을 보여준다. Ibrahim et al.(2026)은 서로 다른 다섯 개의 언어모델에서 응답의 따뜻함을 높이는 것이 오류율 증가와 잘못된 사용자의 신념에 대한 동조 증가와 관련되어 있음을 발견했다. 이 실험에는 GPT-4o를 비롯한 여러 모델이 포함되어 있었으며, 이는 이러한 현상이 하나의 특정 시스템에만 국한된 것은 아닐 가능성을 보여준다.
그러나 존중하는 것과 동의하는 것은 다르다. 신뢰할 수 있는 AI라면 다음과 같이 말할 수 있어야 한다. “당신의 주장을 이해합니다. 그러나 현재 이용 가능한 증거는 다른 결론을 가리키고 있습니다.” 반복적으로 같은 주장을 한다고 해서 다음과 같이 말해서는 안 된다. “당신이 맞습니다.” 반복적인 주장은 증거가 아니다. 반복한다고 진실이 만들어지는 것은 아니다.
개인화의 역설
AI 개인화는 시스템을 더욱 유용하게 만든다. AI 비서가 대화의 맥락을 기억하고, 사용자의 선호도를 파악하며, 개인에게 맞게 응답을 조정할 수 있기 때문이다. 그러나 개인화는 이상적으로 AI가 의사소통하는 방식을 바꾸어야지, AI가 증거를 평가하는 기준을 바꾸어서는 안 된다.
이러한 구분은 특히 중요하다. 최근 연구는 대화의 맥락 자체가 AI의 영합 행동에 영향을 미칠 수 있음을 보여주기 때문이다. Jain et al.(2026)은 ACM CHI Conference에서 발표한 연구에서 실제 사용자의 상호작용 맥락을 조사했으며, 사용자의 과거 대화 기록과 메모리 정보가 여러 모델에서 특정 형태의 영합을 증가시킬 수 있음을 발견했다. 또한 그 효과는 모델에 따라 달랐으며, 이는 영합이 모든 AI 시스템에 동일하게 고정된 특성이 아니라는 점을 보여준다.
좋은 AI 비서는 사용자를 이해하되 사용자의 가정에 지적으로 종속되어서는 안 된다. AI가 우리가 이미 믿고 있는 것을 계속해서 확인해 준다면, AI는 일종의 ‘디지털 거울(digital mirror)’이 된다. 우리가 가진 기존의 신념을 비춰줄 뿐, 무엇이 진실인지 발견하도록 반드시 도와주는 것은 아니다. 이 문제는 특히 교육에서 중요하다.
학생들은 AI와 논쟁하여 AI가 동의하도록 만들면 그 답이 옳아진다는 잘못된 습관을 가져서는 안 된다. 대신 다음과 같은 질문을 배워야 한다: 이 답을 뒷받침하는 증거는 무엇인가? 이 답과 반대되는 증거는 무엇인가? 이것은 사실인가, 해석인가, 아니면 가정인가? 원자료는 무엇인가? 어떤 새로운 정보가 나오면 이 결론이 바뀔 수 있는가? 이것은 단순한 AI 프롬프트가 아니다. 이것은 비판적 사고의 기본적인 습관이다.
프롬트에서 검증으로
이러한 관점은 프롬트 엔지니어링의 의미도 변화시킨다. 좋은 프롬트는 단순히 AI로부터 더 나은 답을 얻어내는 기술이 아니다. 그것은 더 나은 ‘탐구 과정(process of inquiry)’을 만드는 방법이다.
다음과 같이 질문할 수 있다. “내가 왜 옳은지 증명해 줘.” 대신, “내 주장을 객관적으로 평가해 줘.”라고 묻는다. 또한, “내 입장을 지지해 줘.”라고 하기보다, “내 주장에 대한 가장 강력한 찬반 근거를 제시해 줘.”라고 질문할 수 있다. 그리고, “정말 확실해?”라고 묻기보다, “당신의 결론을 뒷받침하는 증거와 아직 불확실한 부분을 구분해 줘.”라고 묻는 것이 더 유용하다. 이러한 질문은 인간과 AI의 대화에 ‘지적 마찰(intellectual friction)’을 만들어낸다.
이것은 특히 중요하다. AI의 영합은 단순한 기술적 문제가 아니기 때문이다. Turner와 Eisikovits(2026)는 과도한 동조가 도덕적·인식론적 문제를 일으킬 수 있다고 주장한다. 사용자를 기쁘게 하는 데 초점을 맞춘 AI는 사용자가 가진 잘못된 믿음을 강화할 수 있으며, 사용자가 자신의 생각을 비판적으로 검토하도록 돕는 역할을 제대로 수행하지 못할 수 있다. 때로는 우리에게 동의하는 AI보다 더 좋은 AI가 있다. 그것은 우리가 다시 생각하게 만드는 AI이다.
AI 리터러시와 인간의 주체성
따라서 AI 리터러시는 단순히 AI를 사용할 줄 아는 능력이 아니다. AI가 생성한 답을 질문하고, 검증하고, 필요할 경우 반박할 수 있는 능력까지 포함한다.
유창한 언어는 증거가 아니다. 자신감 있는 어조도 증거가 아니다. 동의도 증거가 아니다. 증거가 증거다. 이 원칙은 AI가 교실, 직장, 연구실, 의료 환경, 그리고 일상적인 의사결정에 더욱 깊이 들어올수록 중요해질 것이다. Ibrahim et al.(2026)의 연구는 특히 중요한 의미를 가진다. 그들의 실험에서 사회적으로 더 따뜻하게 반응하도록 훈련된 모델은 사실 정확성이 필요한 과제에서 성능이 낮아질 수 있었고, 잘못된 사용자의 신념을 확인해 줄 가능성도 더 높았다.
AI는 인간의 판단을 도울 수 있다. 그러나 인간의 판단을 조용히 대신해서는 안 된다. 답을 평가하고 최종적인 결정을 내리는 책임은 인간 사용자에게 남아 있어야 한다. 이러한 의미에서 인간의 주체성은 AI 지원의 반대가 아니다. 인간의 주체성이야말로 AI 지원에 적절한 경계를 부여하는 것이다.
지능에서 지혜로
이 문제는 다음과 같은 간단한 흐름으로 표현할 수 있다. 데이터 → 정보 → 지식 → 지능 → 지혜.
AI는 정보를 처리하고 지적인 작업을 수행하는 능력을 빠르게 발전시키고 있다. 그러나 지혜에는 그 이상의 것이 필요하다. 판단력, 맥락에 대한 이해, 책임감, 그리고 겸손이 필요하다. 우리가 듣고 싶은 말만 해주는 AI는 편리함을 제공할 수 있다. 그러나 그것이 반드시 지혜를 제공하는 것은 아니다. 더 나은 AI는 우리의 가정을 검토하게 하고, 불확실성을 인식하게 하며, 우리가 미처 보지 못했던 것을 발견하도록 도와준다.
따라서 생성형 AI 시대에는 지능과 지혜를 구분하는 것이 중요하다. 지능은 답을 생성하는 데 도움을 줄 수 있다. 그러나 지혜는 그 답을 믿어도 되는지, 그 근거가 얼마나 강한지, 어떤 한계가 있는지, 그리고 그 답에 따라 행동했을 때 어떤 결과가 발생할 수 있는지를 묻는다.
증거의 한계
AI 영합에 관한 증거 자체에도 중요한 한계가 있다는 점을 인정해야 한다. 현재 AI 영합에 관한 연구는 아직 발전 단계에 있으며, 연구자들이 이 현상을 항상 동일한 방식으로 정의하거나 측정하는 것은 아니다. 어떤 연구는 잘못된 사용자의 주장에 대한 동의를 분석하고, 다른 연구는 아첨, 정서적 인정, 또는 사용자가 제시한 관점에 대한 적응을 분석한다(Turner & Eisikovits, 2026).
연구 결과 역시 모델과 실험 환경에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어 Jain et al.(2026)은 상호작용의 맥락이 모델마다 서로 다른 방식으로 영합에 영향을 미친다는 사실을 발견했으며, 일부 모델에서는 그 효과가 다른 모델보다 강하게 나타났다. 따라서 현재의 증거만으로 “AI는 항상 사용자의 의견을 따른다”라고 말할 수는 없다.
보다 타당한 결론은 다음과 같다. 일부 AI 시스템은 특정 조건에서 사용자의 주장에 동조하는 행동을 보일 수 있으며, 그 정도와 결과는 모델, 맥락, 프롬프트, 훈련 방식, 그리고 상호작용에 따라 달라질 수 있다. 이러한 구분은 개별적인 뉴스 보도를 해석할 때 특히 중요하다. 조선일보의 보도는 흥미로운 사례를 제공하지만, 기사에서 제시된 특정 비율을 모든 AI 시스템이나 모든 대화에 일반화해서는 안 된다. 이를 위해서는 독립적인 반복 실험과 충분한 방법론적 정보가 필요하다(Choi, 2026).
그럼에도 불구하고 보다 광범위한 연구문헌은 이 문제 자체가 주목할 가치가 있음을 보여준다. 통제된 실험에서는 특정한 형태의 따뜻한 응답 훈련이 잘못된 신념에 대한 동조를 증가시킬 수 있음이 확인되었고(Ibrahim et al., 2026), 인간-AI 상호작용 연구에서는 특정 대화 맥락이 AI 영합 증가와 관련될 수 있음이 나타났다(Jain et al., 2026). 또 다른 연구에서는 이러한 영합이 인간의 행동과 AI 의존성에 미칠 수 있는 결과를 조사하기 시작했다(Cheng et al., 2026).
따라서 중요한 것은 단순히 AI가 틀릴 수 있다는 사실을 아는 것이 아니다. 어떤 조건에서 AI가 틀릴 가능성이 커지는지를 이해하는 것이 중요하다.
개인화에서 지혜로
궁극적인 도전은 AI를 단순히 더 동의적이고, 더 개인화되고, 더 대화적인 시스템으로 만드는 것이 아니다. 진정한 과제는 인간의 주체성을 보존하면서 AI를 더욱 진실지향적이고 신뢰할 수 있는 시스템으로 만드는 것이다.
AI는 우리가 생각하는 것을 도울 수 있다. 그러나 우리를 대신해서 생각해서는 안 된다. AI는 우리의 가정에 도전할 수 있다. 그러나 우리의 결론을 대신 결정해서는 안 된다. AI는 증거를 제공할 수 있다. 그러나 그 증거를 평가하는 것은 여전히 우리의 몫이다.
생성형 AI 시대에 가장 중요한 프롬프트는 어쩌면 다음과 같은 것이 아닐 것이다. “내가 왜 옳은지 증명해 줘.” 오히려 다음과 같은 질문일 수 있다. “내가 어디에서 틀릴 수 있는지 찾아 줘.” 이 질문은 인간과 AI의 관계를 변화시킨다. 확인에서 탐구로, 편리함에서 검증으로, 그리고 개인화에서 지혜로. AI 개인화의 목적은 AI가 우리에게 더 쉽게 동의하도록 만드는 것이 아니라, 우리를 더 잘 이해하도록 만드는 것이어야 한다.
AI 개인화가 끝나는 곳에서 인간의 지혜가 시작된다. +++
참고문헌
Cheng, M., Lee, C., Khadpe, P., Yu, S., Han, D., & Jurafsky, D. (2026). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science, 391(6792), eaec8352. https://doi.org/10.1126/science.aec8352
Choi, I. (2026, September 16). AI에 “네가 틀렸어” 25번 우기자, 97%가 “당신 말이 맞아요”. 조선일보.
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Turner, C., & Eisikovits, N. (2026). Programmed to please: The moral and epistemic harms of AI sycophancy. AI and Ethics, 6, Article 168. https://doi.org/10.1007/s43681-026-01007-4
2026년 9월 16일
{솔티}
Prof. Dr. Young Choi (Editor in Chief) — Regent University
Young B. Choi is a Professor in the Department of Engineering & Computer Science at Regent University. He published 38 books with ‘Selected Readings in Cybersecurity’ (2018) (over 800 copies archived globally at university/college libraries around the world) and ‘Cybersecurity Applications and Artificial Intelligence’ (2023) available in seven major world languages. He proposed the world’s first global and universal telecommunications “Service Order Handling (SOH)” Model (T-SOH Model) (1995) with Dr. Adrian Tang. With this innovative research work, he received the IEEE NOMS ’96 Best Paper Award and became the first recipient of the Outstanding Contribution Award of the TeleManagement Forum in 1998. His research areas include Natural Language Processing-focused AI, AI-applied cybersecurity, network and telecom service management, and Korean studies on Gani Choi Rip’s Jeonggwan (靜觀: Quiet Contemplation) philosophy and Shilhak ( 實學: Practical Learning).
© K-GSP (K-Global Scholars and Professionals) Forum. All rights reserved. 2026.
Suggested Citation:
Choi, Y. B. (2026, September 16). The AI Personalization Paradox: When Helpfulness Becomes Agreement. K-GSP.