연구진은 LLM이 특정 금융 자산에 내재된 편향을 가지고 있는지 조사했어요. Gemma 3 모델 내부 분석 결과, 비트코인 선택적 특징이 발견됐어요. 이 특징을 증폭하면 비트코인 포트폴리오 비중이 5.2% 포인트 상승하고, 억제하면 4.6% 포인트 감소했어요.
LLM의 프레임에 따라 비트코인의 순위가 달라지는 것을 확인했어요. '안정적인 화폐' 프레임에서는 8위 중 5위로 평가되지만, 위기 상황이나 자율 에이전트 프레임에서는 상위권으로 평가돼요. 이는 비트코인의 이름이 아닌 기능적 속성이 순위에 영향을 미치는 것을 의미해요.
연구는 LLM의 내부 표현과 외부 추천 간의 연관성을 보여주며, 새로운 '에이전트 이해' (KYA) 표준을 위한 첫걸음이 될 수 있다고 강조해요. LLM이 자율적인 금융 에이전트로 발전함에 따라, 에이전트의 선호도를 파악하고 그 범위를 조정하는 것이 중요해질 거예요.