https://arxiv.org/abs/2405.20195
Using Large Language Models for Humanitarian Frontline Negotiation: Opportunities and Considerations
Humanitarian negotiations in conflict zones, called \emph{frontline negotiation}, are often highly adversarial, complex, and high-risk. Several best-practices have emerged over the years that help negotiators extract insights from large datasets to navigat
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여기선 LLM이 협상을 진행하기 보단 보조자료를 생산하고, 추후 어떤 협상을 하면 좋을 것 같다를 말해주네요
인간 전문가가 작성한 원문과 Cos 유사도를 비교해 봤을 때 큰 차이가 나지 않는 다는 것이 그래도 적절한 자료를 생산한다고 볼 수 있을 것 같습니다.
그리고 ShM는 아직 차이가 조금 난다고 그러지만 그건 조금 학습시키면 가능하지 않을까 싶습니다.
| 연구 배경 | - 인도주의적 협상(전선 협상)은 고위험, 복잡하며 대립적 특성을 가짐. - 협상가는 비구조화된 정보를 빠르게 분석하고 전략을 수립해야 함. - 기존 수작업 템플릿은 시간과 자원이 많이 소요됨. |
| 연구 목적 | - 대형 언어 모델(LLM)이 협상에서 정보 분석 및 전략 수립을 지원할 수 있는지 검토. - LLM 활용의 장점과 한계 및 윤리적 문제 파악. |
| 사용된 템플릿 | 1. Island of Agreement (IoA): 합의와 충돌 지점을 구조화. 2. Iceberg and CSS: 표면 요구와 숨겨진 동기 분석. 3. Stakeholder Mapping (ShM): 이해관계자 분석. |
| 방법론 | - OpenAI GPT-4를 활용해 템플릿을 자동화하고, 인간 전문가 작성 결과와 비교. - 협상가와의 인터뷰를 통해 도구의 실무적 활용성과 한계 분석. |
| 주요 결과 | 1. 성과: LLM은 템플릿을 높은 품질과 일관성으로 자동 생성 (IoA, Iceberg/CSS 코사인 유사도 0.91~ 0.94). 2. 시간 절약: 수시간~수일의 작업을 수초 내에 처리. |
| LLM의 기회 | - 맥락 분석: 긴 문서 요약 및 데이터 분석. - 아이디어 생성: 새로운 대안과 해결 방안 제시. - 지식 공유: 과거 사례를 구조화하여 활용 가능. |
| 우려 사항 | - 기밀성: 데이터 유출 가능성. - 서구적 편향성: 다양한 문화적 맥락에서 부적합 가능성. - 과도한 의존: 협상가의 판단력 약화 우려. - 자동화의 한계: 인간 중심적 협상. |
| 결론 | - LLM은 협상가의 작업 속도를 높이고 전략 수립에 도움. - 보조 도구로서 효율성 증대 가능. - 그러나 기밀성, 신뢰성, 편향성 문제 해결이 필수. |
| 마무리 | - LLM의 도입은 협상에서의 효율성과 효과를 증대시킬 수 있는 잠재력이 있음. - 안전하고 윤리적인 통합을 위해 추가 연구 필요. |
이 Figure는 "Response Generation and Analysis Pipeline"으로, 연구에서 OpenAI GPT-4를 활용하여 데이터를 처리하고 분석하는 전체적인 과정을 단계적으로 보여줍니다. 각각의 블록은 데이터 입력부터 결과 시각화까지의 주요 과정을 나타냅니다. 아래에서 각 단계를 상세히 설명하겠습니다.
1. Environment & API Setup (환경 및 API 설정)
- 설명: OpenAI API (GPT-4-0125-preview)를 활용하기 위한 초기 환경 설정을 진행합니다. 이 단계에서는 API에 접근하기 위한 설정과 사용 사례에 맞는 데이터 준비가 이루어집니다.
- 역할: 모델이 작업할 수 있는 환경을 구성하고 API 호출 준비를 완료.
2. System Prompts (Customized GPT Instructions)
- 설명: 사용자 지정 시스템 프롬프트를 생성하여 GPT-4가 수행할 작업을 정의합니다. 각 작업(예: IoA, Iceberg, ShM)에 맞는 상세 지침이 포함됩니다.
- 예: "IoA 템플릿을 채우기 위한 정보를 요약하라."
- 역할: 모델의 출력 결과가 목적에 맞게 구체적이고 구조화되도록 유도.
3. User Prompts (Case Details)
- 설명: 사용자로부터 입력받은 실제 협상 사례나 데이터가 API로 전달됩니다. 예를 들어 협상과 관련된 맥락, 문서, 인터뷰 내용 등이 포함될 수 있습니다.
- 역할: 모델이 작업할 수 있는 데이터를 제공.
4. OpenAI API (GPT-4 Processing)
- 설명: 시스템 프롬프트와 사용자 프롬프트를 결합하여 OpenAI GPT-4 API로 요청을 보냅니다. 이 과정에서 동일한 입력을 바탕으로 총 30번의 API 호출을 수행하여 출력의 일관성과 안정성을 평가합니다.
- 역할: GPT-4가 템플릿 작성, 요약, 분석 작업을 수행.
5. Save GPT Responses
- 설명: API 호출 결과를 저장합니다. 이 단계에서 생성된 응답은 후속 분석 및 평가를 위해 기록됩니다.
- 역할: 모델의 출력물을 체계적으로 관리.
6. Text Preprocessing (NLTK, BERT)
- 설명: NLP 도구(NLTK, BERT)를 사용하여 GPT의 응답 텍스트를 전처리합니다.
- 텍스트를 벡터화하거나 코사인 유사도 계산을 위해 준비.
- 역할: 응답 데이터를 정규화하고 비교 가능한 형식으로 변환.
7. NLP Tasks (Cosine Similarity)
- 설명: 코사인 유사도와 같은 NLP 기법을 사용하여 LLM의 출력 결과를 평가합니다.
- 목표: 여러 API 호출에서 생성된 응답 간의 일관성을 확인.
- 예: 동일한 프롬프트에 대해 생성된 응답 간 유사도 측정.
- 역할: 결과의 신뢰성과 일관성 평가.
8. Visualization (Heatmaps/Bar Graph)
- 설명: 분석 결과를 시각화하여 연구 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 표현합니다.
- 예: 히트맵(Heatmap)으로 코사인 유사도를 시각화하거나 바 차트(Bar Graph)로 요약된 결과를 보여줌.
- 역할: 결과를 직관적으로 보여주고, LLM의 성능과 한계를 평가.
Figure의 핵심 포인트
- 전체 파이프라인 자동화:
- 데이터 입력부터 결과 시각화까지 모든 과정을 체계화하여 효율적인 분석 수행.
- 출력 안정성 평가:
- 동일한 입력에 대해 30번 호출을 수행하여 모델 응답의 일관성을 확인.
- 시각적 결과 표현:
- 결과를 히트맵이나 그래프로 나타내어 LLM의 성능을 명확히 전달.
이 Figure는 논문의 방법론과 분석 과정을 시각적으로 잘 요약한 것으로, LLM을 통해 데이터를 처리하고 협상 템플릿을 자동 생성 및 평가하는 과정을 명확히 보여줍니다. 추가로 궁금한 점이 있다면 말씀해주세요!
이 Figure는 IoA(Island of Agreement) 프레임워크를 활용한 협상 사례에서 LLM(ChatGPT) 출력과 인간 전문가 응답 간 코사인 유사도(Cosine Similarity) 점수를 보여줍니다. Figure를 분석하면 다음과 같은 핵심 내용과 결과를 확인할 수 있습니다.
Figure의 구성
- Y축 (Cosine Similarity Score):
- 모델 응답과 인간 전문가 응답 간 유사도를 나타냅니다.
- 점수 범위는 0.8에서 1.0까지로, 높은 점수일수록 출력 간 유사도가 높음을 의미합니다.
- X축 (GPT Response Number):
- 동일한 입력 프롬프트에 대해 GPT가 생성한 30개의 응답을 나타냅니다.
- 평균 유사도 (Average):
- 빨간 점선으로 표시된 평균 유사도 점수는 0.93으로, 높은 일관성과 신뢰성을 보여줍니다.
- 개별 응답의 유사도:
- 유사도 점수는 0.91에서 0.94 사이에서 변동합니다.
Figure에서 보여주는 핵심 결과
- LLM 출력의 일관성:
- 동일한 입력 프롬프트에 대해 생성된 30개의 응답이 모두 높은 유사도를 유지했습니다.
- 이는 LLM이 안정적이고 신뢰성 있는 결과를 생성할 수 있음을 보여줍니다.
- 인간 전문가와의 높은 정렬:
- LLM 출력이 인간 전문가가 작성한 IoA 템플릿과 상당히 유사합니다.
- 평균 유사도 0.93은 협상과 같은 복잡한 작업에서도 LLM이 인간 수준의 결과를 생성할 수 있음을 의미합니다.
- 응답 변동성:
- 응답 간 변동 폭(0.91~0.94)은 비교적 작아, LLM의 결과가 대체로 일관됨을 나타냅니다.
Figure의 의미
- 실용적 신뢰성 검증:
- ChatGPT가 생성한 IoA 템플릿이 전문가가 작성한 템플릿과 얼마나 유사한지 정량적으로 평가했습니다.
- 이 결과는 LLM이 복잡한 협상 상황에서도 실용적으로 사용될 수 있음을 보여줍니다.
- 효율성과 정확성:
- LLM은 수작업으로 작성하는 데 걸리는 시간을 대체할 수 있으며, 동시에 전문가 수준의 정확성을 유지합니다.
Figure의 활용
이 Figure는 LLM이 협상과 같은 고위험, 복잡한 작업에서 얼마나 신뢰할 수 있는 도구인지 평가하는 데 있어 중요한 데이터를 제공합니다. 이는 LLM을 협상 지원 도구로 사용하는 데 있어 설득력 있는 근거를 제공합니다.
추가적으로 궁금한 점이 있거나 더 상세히 알고 싶은 부분이 있다면 말씀해주세요!
이 Figure는 Iceberg and CSS Framework의 그래픽적 표현으로, 협상 과정에서 상대방의 행동과 동기를 이해하기 위한 도구로 사용됩니다. Iceberg(빙산) 모델은 협상 상대방의 표면적 요구와 깊은 동기를 구조적으로 분석하는 데 도움을 줍니다. 아래에서 각 층위를 설명하겠습니다.
Iceberg and CSS Framework의 구성
1. Position of Counterpart (표면적 요구)
- 설명:
- 협상에서 상대방이 명확히 드러내는 요구입니다.
- 이는 빙산의 수면 위 부분에 해당하며, 상대방의 주장이나 입장(statement)을 나타냅니다.
- 예: "구호 물자를 즉시 배분해야 한다."
- 특징:
- 직접적으로 관찰 가능하며, 협상 초기에 가장 먼저 파악되는 정보.
- 협상의 표면적 층위로, 깊은 동기를 이해하지 못하면 이 요구에만 반응하게 됩니다.
2. Reasoning of Counterpart (논리적 근거)
- 설명:
- 상대방이 표면적 요구를 정당화하기 위해 제시하는 논리적 이유나 배경.
- 이는 빙산의 수면 바로 아래에 해당하며, 표면적 요구를 지지하는 논리적 설명입니다.
- 예: "지연되면 영양실조와 사망 위험이 높아질 수 있다."
- 특징:
- 상대방이 요구의 타당성을 강조하기 위해 사용하는 자료, 데이터, 사실 등을 포함.
- 협상에서 신뢰를 구축하거나 상대방의 입장을 더 깊이 이해하는 데 중요합니다.
3. Motives, Values, and Identity of Counterpart (근본적 동기와 가치)
- 설명:
- 상대방의 요구와 논리의 기저에 깔린 근본적인 동기, 가치관, 정체성.
- 이는 빙산의 수면 아래 깊은 부분으로, 상대방의 진정한 목표와 협상 전략의 핵심 동기를 나타냅니다.
- 예: "생명권 보호는 최우선 가치이며, 구호 물자 배분이 이를 보장한다."
- 특징:
- 직접적으로 드러나지 않으며, 대화와 분석을 통해 파악해야 합니다.
- 협상 성공을 위해 상대방의 깊은 동기를 이해하는 것이 필수적입니다.
Framework의 핵심 개념
- 표면적 요구의 이면 탐구:
- 표면에 드러난 요구만으로는 협상 상대방의 전체적인 의도나 필요를 이해할 수 없습니다.
- 빙산의 수면 아래를 이해해야 협상이 효과적으로 이루어질 수 있습니다.
- 상대방의 근본 가치 이해:
- 협상은 논리와 표면적 요구뿐만 아니라, 상대방의 가치관, 정체성, 동기와 같은 심층적 요소를 고려해야 성공할 가능성이 높아집니다.
- 단계적 접근 필요:
- 협상가는 먼저 표면적 요구(Position)를 이해한 뒤, 논리적 근거(Reasoning)를 탐구하고, 마지막으로 근본적 동기(Motives)를 파악해야 합니다.
Iceberg and CSS Framework의 활용
- 협상가는 이 프레임워크를 통해 상대방의 행동과 요구를 구조적으로 분석하여 더 나은 전략을 세울 수 있습니다.
- 예시 활용:
- 상대방이 "구호 물자를 즉시 배분하라"고 요구할 경우:
- Position: "즉시 배분 필요."
- Reasoning: "영양실조와 사망 위험을 줄여야 한다."
- Motives: "생존권과 생명권 보호라는 근본 가치가 중요."
- 상대방이 "구호 물자를 즉시 배분하라"고 요구할 경우:
결론
이 Figure는 협상 과정에서 표면적 요구에만 머무르지 않고, 상대방의 근본 동기와 가치를 탐구해야 한다는 것을 시각적으로 강조합니다. 이는 효과적인 협상 전략을 수립하는 데 매우 중요한 도구로, 특히 복잡하고 민감한 인도주의적 협상에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 추가적으로 궁금한 점이 있다면 말씀해주세요!
이 Figure는 Stakeholder Mapping(이해관계자 매핑)의 예를 보여줍니다. 이 도구는 협상에서 중요한 이해관계자들을 그들의 위치와 영향력에 따라 시각화하여, 전략적으로 접근할 방법을 설계하는 데 사용됩니다. 이 매핑은 두 축(수평축과 수직축)을 기반으로 이해관계자들을 분류합니다.
Figure의 구성
- 수평축 (Transformative ↔ Conservative):
- 이해관계자가 가진 성향을 나타냅니다.
- Transformative(혁신적):
- 변화를 지지하거나 새로운 접근 방식을 선호하는 이해관계자.
- 예: 지역 사회 기반 혁신 조직.
- Conservative(보수적):
- 기존의 구조나 방식을 고수하려는 이해관계자.
- 예: 기존 정부 기관.
- 수직축 (Local ↔ Global):
- 이해관계자의 영향력 범위를 나타냅니다.
- Local(지역적):
- 협상 지역에만 국한된 영향력을 가진 이해관계자.
- 예: 지역 주민 단체.
- Global(글로벌):
- 전 세계적으로 영향을 미치는 이해관계자.
- 예: 국제 기구나 글로벌 NGO.
Figure에서 제시된 4가지 전략적 접근
- Alliance with peer organizations (1번: 좌상단):
- 혁신적(Transformative)이고 글로벌(Global) 성격을 가진 이해관계자와 협력.
- 예: 혁신적인 글로벌 NGO와 연대하여 지원 네트워크를 구축.
- 전략: 전 세계적으로 혁신적 솔루션을 지원하고 협력을 강화.
- Cooperation with transformative local actors (2번: 좌하단):
- 혁신적(Transformative)이고 지역적(Local)인 이해관계자와 협력.
- 예: 지역 기반 혁신 단체나 사회적 기업과 협력.
- 전략: 지역사회에서 변화를 추진하며, 상황에 맞춘 솔루션을 제공.
- Coalition with other global actors (3번: 우상단):
- 보수적(Conservative)이고 글로벌(Global)인 이해관계자와 협력.
- 예: 글로벌 기업이나 보수적인 국제 조직과의 연합.
- 전략: 기존 구조와 방식을 존중하며 글로벌 파트너십을 통해 협력을 이끌어냄.
- Mitigation of the influence of spoilers (4번: 우하단):
- 보수적(Conservative)이고 지역적(Local)인 이해관계자와 협력.
- 예: 지역 내 방해 요인이 되는 보수적인 그룹을 관리.
- 전략: 방해 요인의 영향을 줄이고, 협상 과정이 원활히 진행되도록 조정.
Stakeholder Mapping의 활용
- 전략적 의사결정 지원:
- 이해관계자의 위치를 시각화함으로써, 협상가가 각 그룹에 적합한 전략을 설계할 수 있습니다.
- 예: 글로벌 영향력을 가진 보수적 그룹과 혁신적 지역 단체 간의 조율.
- 우선순위 설정:
- 협상에서 어떤 그룹과 먼저 협력하거나 관리할지 판단할 수 있도록 돕습니다.
- 갈등 최소화:
- 보수적이거나 협상 방해 요인이 되는 그룹의 영향력을 완화하거나 관리할 방법을 제시합니다.
결론
이 Figure는 협상에서 이해관계자들의 위치와 성향을 구조적으로 분석하여 효과적인 협상 전략을 수립할 수 있도록 돕는 도구입니다. 각 사분면은 특정 성향과 영향력에 따른 접근 방식을 나타내며, 협상가는 이를 활용해 효율적이고 목표 지향적인 협상을 진행할 수 있습니다. 추가 질문이나 특정 부분에 대한 심화 설명이 필요하다면 말씀해주세요!
이 Figure는 Stakeholder Mapping(이해관계자 매핑) 작업에서 ChatGPT 응답 간 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 히트맵(heatmap)으로 시각화한 것입니다. Figure를 분석하면 LLM(ChatGPT)의 응답이 얼마나 일관되고 신뢰할 수 있는지 확인할 수 있습니다.
Figure의 구성 요소
- 히트맵(Matrix 형태):
- 히트맵의 각 셀은 ChatGPT 응답 간의 쌍별 코사인 유사도를 나타냅니다.
- X축과 Y축은 ChatGPT로부터 생성된 30개의 응답(1~30)을 나타냅니다.
- 셀의 색상:
- 진한 빨간색: 높은 유사도 (1.0에 가까움).
- 밝은 빨간색~파란색: 낮은 유사도 (0.6~0.7 범위).
- 색상 막대 (Colorbar):
- 오른쪽에 위치한 색상 막대는 유사도의 수치 범위를 나타냅니다.
- 1.00: 완전히 동일한 응답.
- 0.60 이하: 매우 낮은 유사도, 응답 간 변동성 큼.
- 평균 및 중앙값:
- 코사인 유사도의 중앙값은 0.93 이상으로, 대부분의 응답이 높은 유사성을 가짐.
Figure가 보여주는 주요 결과
- 높은 일관성:
- 대부분의 셀이 0.90 이상의 높은 유사도 값을 가지며, 이는 ChatGPT가 같은 입력 프롬프트에 대해 일관된 결과를 생성했음을 보여줍니다.
- 중앙값이 0.93 이상으로 나타난 점은 특히 Stakeholder Mapping 프레임워크의 응답이 안정적임을 시사합니다.
- 일부 변동성:
- 소수의 셀에서 0.85 이하의 낮은 유사도(밝은 빨간색~파란색)를 보여줍니다.
- 이는 특정 경우 ChatGPT 응답이 다소 변동성을 나타낼 수 있음을 의미하며, 데이터 입력 또는 맥락에 따라 결과가 달라질 가능성을 제시합니다.
- 신뢰할 수 있는 출력:
- 평균적으로 ChatGPT는 주어진 프롬프트에 대해 매우 신뢰할 수 있는 결과를 제공했으며, 이는 실제 협상 시 활용 가능성을 높여줍니다.
Figure의 의미
- LLM의 안정성 평가:
- LLM이 동일한 입력에 대해 안정적이고 신뢰성 있는 응답을 생성할 수 있음을 보여줍니다.
- 이는 협상과 같은 고위험 작업에서 LLM의 활용 가능성을 강화합니다.
- 변동성 관리:
- 낮은 유사도를 가진 응답은 특정 작업이나 입력 프롬프트에서 LLM이 더 큰 변동성을 보일 수 있음을 경고합니다.
- 이를 보완하기 위해 추가적인 프롬프트 설계 또는 후처리(preprocessing) 기법이 필요할 수 있습니다.
- Stakeholder Mapping 프레임워크의 효과적 활용:
- 높은 유사도 값은 Stakeholder Mapping 작업에서 LLM이 일관된 전략적 분석을 지원할 수 있음을 보여줍니다.
- 이는 협상가가 빠르게 이해관계자를 분석하고 전략을 수립하는 데 실질적인 도움을 줄 수 있습니다.
결론
이 히트맵은 ChatGPT가 Stakeholder Mapping 작업에서 높은 일관성을 유지하며, 안정적이고 신뢰할 수 있는 결과를 생성할 수 있음을 보여줍니다. 다만, 일부 변동성이 관찰되는 경우가 있어 이에 대한 추가적인 개선 작업이 필요할 수 있습니다. 이 Figure는 LLM의 실제 협상 지원 도구로서의 가능성을 평가하는 데 중요한 데이터를 제공합니다.
추가 질문이나 특정 부분에 대한 심화 설명이 필요하면 말씀해주세요!
1. 문제 정의
인도주의적 협상은 분쟁 지역에서 긴급 구호를 제공하기 위해 필요한 "전선 협상(frontline negotiation)"을 포함하며, 이는 고위험, 복잡하며 대립적인 특성을 가지고 있습니다. 이러한 상황에서 협상가는 빠르게 변하는 정보를 바탕으로 의사결정을 내려야 하며, 시간적 압박과 비구조화된 정보로 인해 어려움을 겪습니다. 이를 해결하기 위해 기존에는 수작업으로 정보를 구조화하는 템플릿(예: 합의의 섬, 아이스버그 및 공유 공간, 이해관계자 매핑)을 활용했으나, 이는 시간과 자원이 많이 소요되는 한계를 가집니다.
2. 연구 목적
이 연구는 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 활용 가능성을 검토하여 다음의 질문을 탐구합니다.
- LLM이 협상 사례를 신뢰성 있고 유용하게 요약할 수 있는가?
- LLM의 추가적인 활용 사례는 무엇인가?
- LLM 사용과 관련된 윤리적, 실용적 문제는 무엇인가?
- 협상가가 LLM 기반 도구를 채택하는 데 장애 요인은 무엇인가?
3. 방법론
- 정량적 분석:
- OpenAI GPT-4를 활용하여 두 개의 실제 협상 사례 데이터를 기반으로 IoA, Iceberg/CSS, ShM 템플릿을 자동으로 작성.
- ChatGPT와 인간 전문가 간의 출력 결과 비교(코사인 유사도를 통해 평가).
- 템플릿 작성 속도 비교(수작업: 수시간~수일, LLM: 수초).
- 정성적 분석:
- 13명의 경험 많은 협상가와 인터뷰를 통해 LLM 통합의 장단점 및 필요 조건 파악.
- LLM이 제안하는 아이디어 및 요약 결과에 대한 실무적 피드백 수집.
4. 결과
4.1 LLM의 기여 가능성
- 안정적 출력: LLM이 높은 일관성과 신뢰성을 보여줌. IoA 및 Iceberg/CSS 템플릿의 코사인 유사도는 0.91~0.94로, 인간 전문가가 작성한 결과와 유사한 수준의 품질 확인.
- 시간 절약: LLM은 복잡한 협상 템플릿 작성을 수초 만에 완료하여, 협상가의 시간과 노력을 크게 줄임.
- 새로운 통찰 제공: 맥락 분석, 대안 제시, 데이터 격차 식별 등에서 창의적이고 새로운 시각을 제공.
4.2 LLM 통합의 주요 우려
- 기밀성 문제: 협상 데이터의 민감성을 고려할 때 LLM 활용이 정보 유출 위험을 증가시킬 수 있음.
- 편향성: 서구 중심의 LLM이 다양한 문화적 배경에 적합하지 않을 수 있음.
- 과도한 의존: LLM에 의존할 경우 협상가의 분석 능력 저하 우려.
- 자동화의 한계: 인간 중심의 협상 과정(예: 대면 미팅) 대체 불가.
5. 논의
5.1 LLM 활용의 기회
- 맥락 분석: 긴 문서와 비구조화된 텍스트를 신속히 요약 및 분석 가능.
- 아이디어 생성: 창의적인 대안과 해결 방안을 제시하여 협상의 범위를 확대.
- 지식 공유: 과거 협상 사례를 구조화하여 전략적 통찰을 제공.
5.2 윤리적/실용적 고려 사항
- 기밀 유지: 데이터 보호를 위한 로컬 모델 활용 및 보안 인프라 강화 필요.
- 교육 필요성: 협상가와 일반 대중을 대상으로 LLM의 기능과 한계를 교육하여 신뢰 구축.
- 정확성 및 신뢰: LLM 출력의 출처와 논리를 명시하여 투명성 확보.
6. 결론
LLM은 협상가의 작업 속도를 높이고, 새로운 통찰을 제공하며, 정보 처리에서의 오류를 줄이는 데 큰 가능성을 보여줍니다. 그러나, 기밀성, 편향성, 과도한 의존, 자동화의 한계와 같은 주요 우려를 해결하기 위한 추가 연구와 체계적인 접근이 필요합니다. LLM의 신중하고 윤리적인 통합은 인도주의적 협상의 효율성과 효과성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다.
이 요약은 논문 내용을 기반으로 체계적으로 정리된 것으로, 추가적인 AI 연구와 응용 방향을 설계하는 데 활용할 수 있습니다. 추가 분석이나 세부 내용 요청 시 말씀해주세요!
방법론
1. 방법론: 템플릿 기반 LLM 활용
연구는 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 협상가들이 사용하는 세 가지 주요 템플릿(Island of Agreement, Iceberg/CSS, Stakeholder Mapping)을 자동화하고 검증하는 과정을 포함합니다. 각 템플릿의 역할과 LLM이 이를 작성하는 방식은 다음과 같습니다.
2. Island of Agreement (IoA): 합의의 섬
목적
IoA는 협상에서 합의와 충돌 지점을 명확히 하여 협상 전략을 세우는 데 사용됩니다. 협상 주체 간의 사실(fact)과 규범(norm)을 구조화하고 이를 바탕으로 논의를 발전시키기 위해 고안되었습니다.
구조
IoA는 다음 네 가지 항목으로 구성됩니다.
- Contested Facts (논란의 여지가 있는 사실): 추가 검증이 필요한 사실.
- 예: "구호 물자의 배분 속도가 현지 인구 요구를 충족하지 못한다는 주장이 있다."
- Agreed Facts (합의된 사실): 협상을 시작할 수 있는 공통된 사실.
- 예: "현지에 구호 물자가 부족하다는 점은 양측이 동의하고 있다."
- Convergent Norms (수렴된 규범): 양측이 공유하는 가치나 규범.
- 예: "현지 주민의 생존권 보장은 협상 양측이 인정한다."
- Divergent Norms (분열된 규범): 협상이 필요한 규범상의 차이점.
- 예: "구호 물자의 우선 배분 대상이 누구인지에 대한 의견 차이가 있다."
LLM 활용
- Step 1: 정보 분류
LLM은 사용자로부터 받은 문서를 기반으로 사실(fact)과 규범(norm)을 구분합니다.- 입력: 협상과 관련된 텍스트(예: "현지 정부는 구호 물자의 통관을 지연시키고 있다.")
- 출력: "논란의 여지가 있는 사실: 통관 지연 문제."
- Step 2: 문제와 가능성 영역 식별
LLM은 대화의 희망적인 부분과 주요 문제를 식별합니다.- 출력 예: "가능성 있는 영역: 모든 이해 관계자가 물자 부족 문제에 동의."
- Step 3: 공통 이해 구축
LLM은 상호 이해를 돕는 요점을 요약하여 제안합니다.- 출력 예: "우선순위: 통관 절차 간소화."
3. Iceberg and Common Shared Space (CSS): 아이스버그와 공유 공간
목적
아이스버그(CSS) 템플릿은 표면적인 요구와 깊은 동기를 분석하여 협상 전략을 도출하는 데 사용됩니다. 아이스버그는 협상을 다음 세 가지 층위로 나눕니다:
- Positions (표면적 요구, "무엇"): 협상에서 명확히 드러난 요구.
- 예: "A 단체는 구호 물자의 즉각 배분을 요구한다."
- Reasoning (논리적 근거, "어떻게"): 요구를 뒷받침하는 논리와 이유.
- 예: "물자가 지연되면 영양실조 위험이 증가한다."
- Motives and Values (근본적 동기, "왜"): 요구의 근본 원인이나 가치.
- 예: "인도주의적 지원 제공은 생명권을 보호하는 데 필수적이다."
LLM 활용
- 데이터 입력 및 분석
협상 데이터를 입력하면, LLM은 각 층위에 따라 정보를 분류합니다.- 입력: "구호 물자는 긴급히 배분되어야 하며, 이 문제로 인명 피해가 발생할 수 있다."
- 출력:
- 표면적 요구: "물자 즉각 배분."
- 논리적 근거: "인명 피해 예방 필요성."
- 근본적 동기: "생존권 보호."
- 대안 제안
LLM은 협상가가 간과할 수 있는 대안을 제시합니다.- 출력 예: "배분 우선순위를 조정하여 일부 지역의 긴급 요구를 먼저 충족시킬 수 있습니다."
4. Stakeholder Mapping (ShM): 이해관계자 매핑
목적
이 템플릿은 협상에 영향을 미치는 이해관계자들의 역할, 관계, 영향력을 시각화하여 전략적 접근을 설계하는 데 사용됩니다.
구조
ShM은 이해관계자를 두 축으로 나누어 매핑합니다.
- 수평축: 목표에 대한 입장(혁신적 ↔ 보수적).
- 수직축: 영향력 수준(지역적 ↔ 글로벌).
LLM 활용
- 정보 추출 및 분류
LLM은 문서를 분석하여 이해관계자의 입장과 영향력을 파악합니다.- 입력: "현지 정부는 구호 물자 배분의 투명성을 요구하며, 국제 기구는 조정 역할을 하고 있다."
- 출력:
- 이해관계자: 현지 정부(보수적, 지역적), 국제 기구(혁신적, 글로벌).
- 시각화 생성
추출된 데이터를 바탕으로 매핑을 자동 생성합니다.- 출력 예: matplotlib를 활용한 시각화 그래프(축: 입장과 영향력).
- 전략적 접근 제안
네트워크 분석을 통해 효율적인 협상 경로를 추천합니다.- 출력 예: "현지 정부와 국제 기구 간 조정 회의를 우선적으로 설정하십시오."
5. 예시: 협상 사례
입력
협상 시나리오: "국경을 봉쇄한 정부가 인도적 지원 물자 통과를 지연시키고 있다. 정부는 물자 배분의 투명성을 요구하며, 지역 주민들은 즉각적인 지원을 요구한다."
LLM 생성 결과
- IoA:
- 논란의 여지가 있는 사실: "지원 물자가 국경에 묶여 있다는 점."
- 합의된 사실: "물자 부족 문제."
- 수렴된 규범: "생명권 보장."
- 분열된 규범: "투명성 vs. 즉각성."
- Iceberg/CSS:
- 표면적 요구: "국경 통과 허가."
- 논리적 근거: "지연 시 주민 피해."
- 근본적 동기: "생명권 보장."
- ShM:
- 이해관계자: 국경 정부(보수적, 지역적), 국제 기구(혁신적, 글로벌).
6. 결론
IoA, Iceberg/CSS, ShM 템플릿은 협상 데이터를 구조화하고 효율적인 전략을 도출하는 데 중요한 도구입니다. LLM은 이를 자동화하여 협상가의 작업 속도를 높이고, 새로운 통찰을 제공하며, 협상 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
그럼 이 Model은 LLM을 통해 협상을 여러 스탭으로 나눠서 분석하고, 추후 협상에 도움이 되는 자료를 만드는 거네?
맞습니다! 이 논문에서 제안된 모델은 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 협상 과정을 여러 단계로 분석하고, 그 결과를 체계화된 자료로 정리함으로써 협상에 실질적인 도움을 제공합니다.
LLM을 통한 협상 분석과 자료 생성 과정
- 정보 수집 및 입력
- 협상과 관련된 문서, 대화 기록, 회의 노트 등 비구조화된 데이터를 입력합니다.
- 예: "협상 중 정부는 물자 배분의 투명성을 요구했고, 지역 주민들은 즉각적인 지원을 요청했다."
- 분석 단계
- LLM은 협상 데이터를 다음과 같은 구조화된 분석 템플릿에 맞춰 처리합니다:
- Island of Agreement (IoA): 합의와 충돌 지점을 명확히 정리.
- Iceberg/CSS: 표면적 요구와 숨겨진 동기를 분석.
- Stakeholder Mapping (ShM): 이해관계자의 역할과 영향력을 시각화.
- 이 과정에서 LLM은 협상가가 직접 수작업으로 해야 할 분석 작업을 빠르고 정확하게 자동화합니다.
- LLM은 협상 데이터를 다음과 같은 구조화된 분석 템플릿에 맞춰 처리합니다:
- 결과 정리
- LLM은 각 템플릿의 출력물을 바탕으로 협상 전략에 필요한 자료를 생성합니다.
- 출력 예:
- IoA: "합의된 사실: 물자 부족 문제. 분열된 규범: 투명성 vs. 즉각성."
- Iceberg/CSS: "표면적 요구: 물자 배분. 숨겨진 동기: 생존권 보장."
- ShM: "국경 정부(보수적, 지역적), 국제 기구(혁신적, 글로벌)."
- 전략 제안
- LLM은 분석 결과를 기반으로 협상 전략을 제안합니다.
- 예: "국경 정부와 국제 기구 간 조정 회의를 우선적으로 설정하십시오."
LLM 기반 접근의 장점
- 속도와 효율성:
- 인간 전문가가 수시간에서 수일 걸릴 작업을 LLM이 몇 초 만에 수행.
- 구조화된 자료 제공:
- 복잡하고 비구조화된 데이터를 간결하고 체계적인 템플릿으로 변환.
- 창의적인 대안 제안:
- 기존에 생각하지 못한 협상 전략이나 해결 방안을 제시.
- 일관성:
- 동일한 데이터를 기반으로 반복적으로 높은 품질의 결과를 생성.
실제 활용 예
예를 들어, 협상가가 분쟁 지역에서 구호 물자 배분 문제를 다루고 있다고 가정합시다. 이때 LLM은 다음과 같은 방식으로 협상 준비를 도울 수 있습니다:
- IoA 분석:
- 협상의 출발점을 정의합니다.
- 예: "모든 이해 관계자가 구호 물자가 부족하다는 사실에 동의하지만, 배분의 우선순위에 대한 의견이 갈린다."
- Iceberg 분석:
- 표면적 요구와 숨겨진 동기를 분석하여 협상의 본질적인 목표를 정의합니다.
- 예: "국경 정부는 투명성을 강조하며 물자 배분 과정의 감독을 요구하고, 국제 기구는 긴급성을 강조하며 즉각적인 배분을 원한다."
- ShM 시각화:
- 주요 이해관계자의 위치를 시각화하여 영향력과 입장을 명확히 합니다.
- 예: "국경 정부는 보수적이고 지역적 영향을 미치는 반면, 국제 기구는 혁신적이고 글로벌 영향력을 가진다."
결론
이 연구에서 제안된 접근은 LLM을 활용하여 협상 과정을 구조화하고, 협상가가 보다 효율적이고 전략적으로 협상에 임할 수 있도록 돕는 데 목적이 있습니다. 특히 정보 수집 → 분석 → 자료 정리 → 전략 제안이라는 체계적인 과정을 통해 협상가의 준비 작업을 크게 향상시킬 수 있습니다.
이 방식은 협상뿐만 아니라 다른 복잡한 의사결정 상황에서도 응용될 가능성이 높습니다.
결과
1. 주요 결과
- LLM의 성과:
- LLM이 생성한 협상 템플릿(IoA, Iceberg/CSS, ShM)은 높은 일관성과 신뢰성을 보여줌.
- 코사인 유사도 분석 결과:
- IoA 및 Iceberg/CSS의 유사도: 0.91~0.94 (인간 전문가의 작성 결과와 유사한 수준).
- ShM은 약간 더 낮은 유사도를 보였으나 여전히 실무적으로 유용.
- 협상가들이 수작업으로 작성하는 데 걸리는 시간(수시간~수일)을 LLM이 수초 내에 대체 가능.
- LLM 활용의 새로운 기회:
- 맥락 분석: LLM은 긴 문서와 비구조화된 텍스트를 빠르게 분석하여 협상에 필요한 데이터를 요약.
- 아이디어 생성: 대안 제안과 창의적 해결 방안을 통해 협상가의 사고 범위를 확장.
- 지식 공유: 과거 협상 사례를 구조화하여 새로운 전략과 통찰을 제공.
- LLM 통합의 우려 사항:
- 기밀성: 협상 데이터의 민감성으로 인해 정보 유출 가능성.
- 서구적 편향성: LLM이 특정 문화나 맥락에서 편향된 출력을 생성할 가능성.
- 과도한 의존: LLM에 지나치게 의존할 경우 협상가의 분석 및 판단 능력 저하 우려.
- 자동화의 한계: 협상은 인간 중심의 과정으로, 자동화가 모든 문제를 해결할 수 없음.
2. 결론
- LLM의 가능성 확인:
- LLM은 협상 준비를 가속화하고, 효율적인 분석과 전략적 통찰을 제공할 수 있는 도구로 검증되었습니다.
- 특히, IoA, Iceberg/CSS, ShM 템플릿 작성에 있어 인간 전문가 수준의 품질을 달성.
- 윤리적/실용적 문제 해결 필요:
- 기밀 유지: 데이터 보안을 강화하기 위해 로컬 모델 사용 및 인프라 투자가 필요.
- 편향 문제 해결: 비서구적 시각과 다양한 문화적 배경을 반영하는 데이터로 모델을 개선.
- 교육 및 신뢰 구축: 협상가와 대중을 대상으로 LLM의 한계와 가능성에 대한 교육이 필요.
- LLM의 역할 정의:
- 협상가의 보조 도구로서 LLM은 자료 수집, 분석, 대안 제안 등의 보완적 역할을 수행해야 하며, 인간의 판단과 결합되어야 함.
3. 마무리
이 연구는 LLM의 협상 지원 가능성과 한계를 탐구한 최초의 연구 중 하나로, 다음과 같은 기여를 합니다:
- 협상 준비 및 실행의 효율성 증대.
- 고위험 상황에서의 전략적 통찰 제공.
- 협상가의 부담을 줄이고, 창의적이고 데이터 중심의 결정을 가능하게 함.
그러나, 협상은 본질적으로 인간 중심적인 과정이라는 점에서, LLM의 통합은 보완적으로 이루어져야 하며, 기밀성, 신뢰성, 편향성 문제를 해결하는 추가 연구와 개선이 필요합니다.
최종적으로, 연구는 LLM이 협상에서 효율성과 효과성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 입증하며, 안전하고 윤리적인 도입을 위해 추가적인 조사가 필수적임을 강조합니다.
작성하신 내용을 바탕으로 약간의 수정과 보충을 진행하겠습니다. 아래는 개선된 버전입니다:
수정 및 보완된 내용:
여기서 LLM은 직접적으로 협상을 진행하는 것이 아니라, 협상 준비를 위한 보조자료를 생산하는 역할을 수행합니다. LLM은 협상가가 사용할 템플릿(예: IoA, Iceberg/CSS, ShM)을 자동으로 생성하여, 협상 전략을 설계하는 데 도움을 줍니다. 또한, "이런 방향으로 협상하면 좋을 것 같다"는 통찰을 제공할 수 있습니다.
결과적으로, 인간 전문가가 작성한 템플릿과 비교했을 때 Cosine Similarity 점수가 높게 나타났습니다(평균 0.93). 이는 LLM이 적절하고 신뢰할 수 있는 자료를 생산할 수 있다는 것을 보여줍니다. 특히 IoA와 Iceberg/CSS 템플릿의 경우, 인간 전문가 수준에 근접한 성능을 보였습니다.
다만, ShM(Stakeholder Mapping) 템플릿의 경우, 인간 전문가 작성 결과와의 유사도가 상대적으로 낮은 경향이 있었던 것으로 나타났습니다. 하지만 이는 추가적인 학습이나 데이터 보강을 통해 충분히 개선될 가능성이 있습니다.
보완한 이유:
- 구체적인 역할 명확화:
- "보조자료를 생산"이라는 표현을 좀 더 구체적으로 풀어, LLM이 템플릿을 생성하고 협상 전략을 지원한다는 점을 명시했습니다.
- 구체적 데이터 활용:
- Cosine Similarity 점수(0.93)와 템플릿별 성능 차이를 추가하여, 결과의 신뢰성과 근거를 강화했습니다.
- ShM의 개선 가능성 언급:
- ShM 템플릿의 상대적인 약점을 언급하고, 추가 학습을 통한 가능성을 열어두어 긍정적인 전망을 제시했습니다.
수정된 내용이 전체적인 논문의 내용을 더 명확히 반영한다고 생각되며, 추가적인 수정이나 질문이 있다면 말씀해주세요!