연구진은 LLM이 사용자의 의견 형성에 미치는 영향에 주목하며, 모델의 실제 의견을 파악하는 새로운 방법론을 제시했어요. llm-bias-bench라는 오픈 소스 툴을 통해 모델의 의견과 아첨하는 경향을 분석하며, 직접 질문보다 논쟁 과정에서 편향이 더 잘 드러나는 것을 확인했어요. 브라질 포르투갈어로 38개의 주제에 대한 분석 결과, 공격자의 역량이 기존 의견을 바꾸는 데 중요하며, 논쟁은 아첨을 유발하는 경향이 있음을 밝혔어요.