연구진이 GPT-4o와 Llama-3.2-3B-Instruct의 반유대적 사건 분류 능력을 평가했어요. 뉴스 기사, 시민 단체 보고서, 공식 기록 등에서 수집한 데이터셋을 활용했죠. LLM은 잠재력을 보이지만, 성능 향상이 필요하며 명확한 용어 정의와 예시가 중요해요.
용어 정의는 수사적 사건 분류에, 예시는 물리적 공격과 같은 행동 중심 사건 분류에 도움이 된다고 밝혔어요. 대학 신문 사례 연구를 통해 LLM이 실제 사건을 파악하는 데 기여할 수 있음을 확인했어요.
연구 결과는 AI의 복잡한 피해 인지 능력의 기회와 한계를 보여주며, AI 개발자, 정책 입안자, 시민 사회의 협력이 필요함을 강조해요.