대규모 언어 모델(LLM)이 개인부터 기관까지 다양한 사회적 역할을 수행할 수 있지만, 내부 표현이 이러한 역할의 세분성(미시적 경험부터 거시적 추론까지)을 인코딩하는지 여부는 불분명했습니다.
연구 결과, LLM은 사회적 역할의 세분성을 표현하며, Qwen3-8B 모델에서 이 축은 역할 표현 공간의 주성분(PC1)과 97.2%의 높은 일치도를 보였습니다.
연구진은 이 축을 따라 응답의 세분성을 조작할 수 있으며, Llama 모델은 긍정적 조작을 통해 미시적 응답이 가능한 프롬프트에서 2.00에서 3.17로 거시적 척도에서 이동하는 것을 확인했습니다.