Agora: 인공지능 페르소나를 활용하여 인간의 목소리를 기반으로 합의 도출 기술을 가르치는 방법

Agora: Teaching the Skill of Consensus-Finding with AI Personas Grounded in Human Voice

숙고적 민주주의 이론에 따르면, 시민적 역량, 즉 의견 불일치를 해결하고, 상충되는 가치를 평가하며, 집단적 의사 결정을 내리는 능력은 선천적인 것이 아니라 훈련을 통해 발전하는 것입니다. 그러나 시민들의 의사결정 과정과 같은 전통적인 숙고 과정은 인구의 일부에만 국한되어 이러한 역량을 키울 기회는 여전히 제한적입니다. 본 논문에서는 LLM을 사용하여 정책 문제에 대한 진정한 인간의 목소리를 정리하고, 사용자가 정책 제안을 수정하고, 지지 및 반대 의견을 경청하며, 정책 변경이 예측되는 지지에 미치는 영향에 대한 피드백을 받음으로써 합의 도출 기술을 향상시키는 데 도움을 주는 초기 단계의 AI 기반 플랫폼인 Agora를 소개합니다. 44명의 대학생을 대상으로 한 예비 연구에서, 전체 인터페이스(음성 설명 접근 권한 포함)를 사용한 참가자들은 문제 해결 능력, 내부 숙고 수준이 더 높았으며, 통제 조건(단순한 지지 분포만 표시)에 비해 더 높은 품질의 합의문을 작성했습니다. 이러한 초기 결과는 시민 교육의 확대를 위한 유망한 방향을 제시합니다.

Deliberative democratic theory suggests that civic competence: the capacity to navigate disagreement, weigh competing values, and arrive at collective decisions is not innate but developed through practice. Yet opportunities to cultivate these skills remain limited, as traditional deliberative processes like citizens' assemblies reach only a small fraction of the population. We present Agora, an early-stage AI-powered platform that uses LLMs to organize authentic human voices on policy issues, helping users build consensus-finding skills by proposing and revising policy recommendations, hearing supporting and opposing perspectives, and receiving feedback on how policy changes affect predicted support. In a preliminary study with 44 university students, participants using the full interface (with access to voice explanations) reported higher levels of problem-solving skills, internal deliberation, and produced higher quality consensus statements compared to a control condition showing only aggregate support distributions. These initial findings point toward a promising direction for scaling civic education.