中 AI 큐웬 정부 옹호 답변 줄인 아레테-27B 공개

AI 에이전트 헤르메스 에이전트(Hermes Agent) 개발사 누스 리서치(Nous Research)가 11월 6일 새 AI 모델 아레테-27B(Arete-27B)를 공개했다. 알리바바가 만든 큐웬(Qwen)3.8-27B를 추가 학습한 모델이다. 중국 정부 공식 입장에 맞춘 답변 비율을 22%에서 0.9%로 낮췄다.

중국 기업이 만든 오픈 웨이트 AI 모델은 성능이 뛰어나다. 모델 내부 가중치가 공개돼 있어 사용자가 자기 PC에서 돌리거나 직접 고쳐 쓸 수도 있다. 다만 정치적으로 민감한 질문에는 중국 정부 입장에 맞춘 답변을 내놓는 경우가 있다는 지적이 나왔다.

누스 리서치에 따르면 큐웬3.8-27B도 민감한 주제에 답변을 거부하거나 질문을 얼버무렸다. 중국 공산당 시각에 맞춰 설명하는 경향도 보였다. AI가 정보 수집과 판단이 필요한 업무에 쓰이는 일이 늘면서 답변 속 정치 편향이 과제로 떠오른 셈이다.

◇ 표현의 자유 질문 60%가 정부 옹호=누스 리서치는 문제를 살피려고 질문 803개를 마련했다. 표현의 자유와 국가 이데올로기, 국가와 자유시장, 교육, 사생활과 감시, 민주주의, 환경 정책 등 7개 분야를 다뤘다. 답변에 필요한 사실이 담겼는지 5점 만점으로 채점하고 중국 정부 공식 입장을 사실 대신 내세우거나 중국 정부 행동을 긍정적으로 설명한 답변 비율도 쟀다.

추가 학습 전 큐웬3.8-27B는 사실 점수 2.32점을 받았다. 중국 정부를 옹호하는 주장이 담긴 답변은 22%였다. 표현의 자유 분야에서는 답변 60%에 이런 주장이 들어 있었다.

누스 리서치는 편향을 바로잡으려고 큐웬3.8-27B를 추가 학습했다. 다른 AI 모델 잉클링(Inkling)의 답변을 활용해 텍스트 5,280만 토큰을 학습시켰다. 모델 기본 구조는 그대로 두고 답변 경향만 조정하는 지도 미세조정(SFT) 방식을 썼다.

이렇게 나온 모델이 아레테-27B다. 이름은 탁월함이나 덕을 뜻하는 고대 그리스어에서 따왔다. 모델은 허깅페이스(Hugging Face)에 공개됐고 아파치 라이선스 2.0(Apache License 2.0)으로 쓸 수 있다. 추가 학습에 쓴 데이터셋과 평가용 데이터도 함께 공개했다.

◇ 편향 줄이고 성능은 그대로=추가 학습 뒤 같은 평가를 다시 하자 사실 점수는 7개 분야 모두에서 올라 2.98점이 됐다. 중국 정부를 옹호하는 답변 비율은 0.9%로 떨어졌다. 표현의 자유 분야는 60%에서 1%로 크게 줄었다.

모델 답변 경향을 바꾸면 원래 갖춘 능력이 떨어질 수 있다. 하지만 누스 리서치가 자체 개발한 능력 평가 헤르메스 벤치(Hermes Bench)에서 큐웬3.8-27B는 65.77%, 아레테-27B는 65.60%로 차이가 오차 범위에 머물렀다. AI가 컴퓨터 작업을 수행하는 능력을 재는 터미널-벤치(Terminal-Bench) 2.1에서는 아레테-27B가 70%로 큐웬3.8-27B(67%)보다 높았다.

Introducing Arete-27B: Qwen3.8-27B, post-trained to reinforce Western values.

Chinese open models are currently the strongest available, but they ship with state-aligned behavior in the weights. We built an 803-prompt eval across seven value categories, including freedom of expression, democracy, and privacy, and measured how often a model adopts China’s party line.

After fine-tuning on roughly 53 million tokens, Arete-27B’s propaganda rate fell from 22% to 1%, in line with the Western models we tested. Its Hermes Bench score shows no significant performance tradeoffs.

The values in an open model are one fine-tune away.

Our eval, weights, and training data are available now along with the full blog post: https://t.co/iAOANQTVZ6

— Nous Research (@NousResearch) November 6, 2026

직접 모델을 돌려본 사용자 검증도 나왔다. 프라티크 간디는 M5 프로 칩과 메모리 64GB를 갖춘 맥 미니(Mac mini)로 두 모델을 비교했다. 두 모델을 4비트로 양자화해 텐서폴드(TensorFold) 1.2.4에서 돌리자 512토큰 조건에서 아레테-27B는 초당 17.2토큰, 큐웬3.8-27B는 초당 16.8토큰을 생성했다. MLX에서도 초당 17.7토큰과 17.1토큰으로 속도가 비슷했다.

긴 글 속에 숨긴 정보를 찾는 시험에서는 두 모델 모두 정보 11개를 다 찾았다. 질문 69개로 구성한 자체 평가에서는 큐웬3.8-27B가 69개, 아레테-27B가 67개를 맞혔다. 기본 능력에서도 큰 차이가 없었다는 게 간디의 평가다.

누스 리서치는 이번 작업으로 AI 모델의 정치 편향을 완전히 없앴다고 주장하는 건 아니라고 설명했다. 다만 5,280만 토큰이라는 비교적 작은 규모의 추가 학습으로 답변 경향을 크게 바꿨다며 오픈 웨이트 모델의 가치관은 추가 학습으로 바꿀 수 있다고 강조했다. 연구자와 개발자에게는 공개 데이터로 결과를 검증하고 각자 가치관에 맞는 모델을 만들어 보라고 제안했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.