AI는 인간이 지나치게 합리적이라 가정한다는 연구 결과
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이수
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19:15
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이번 주 Journal of Economic Behavior & Organization에 게재된 연구에 따르면, 인공지능 시스템은 전략적 의사결정 시나리오에서 인간의 논리적 사고를 지속적으로 과대평가하는 것으로 나타났다. HSE University의 과학자들은 ChatGPT-4o와 Claude-Sonnet-4를 포함한 인기 있는 AI 모델들이 사람들을 실제보다 더 합리적이라고 가정하여, 모델들이 "너무 똑똑하게 플레이"하다가 경쟁 게임에서 지게 된다는 것을 발견했다.
이 연구는 참가자들이 0에서 100 사이의 숫자를 선택하고, 그룹 평균의 절반에 가장 가까운 사람이 승자가 되는 고전적인 경제학 실험인 "숫자 맞추기 게임"에서 5개의 주요 AI 모델이 어떻게 수행되는지를 조사했다. HSE University의 Dmitry Dagaev, Sofia Paklina, Petr Parshakov와 University of Lausanne의 Iuliia Alekseenko 연구원들은 경제학과 1학년 학생부터 게임 이론 학회 참가자에 이르기까지 다양한 가상 상대를 대상으로 16가지 시나리오에서 모델들을 테스트했다.
AI는 규칙대로 플레이하지만, 인간은 그렇지 않다
모델들은 인간 플레이어가 선택할 것보다 지속적으로 더 낮은 숫자를 선택했으며, 이는 게임 이론 균형과 일치하는 보다 "합리적인" 접근 방식을 반영합니다. 고전적인 실험에서 인간들이 평균 27 정도를 선택했을 때, AI 모델은 상대방도 전략적으로 사고할 것이라고 가정하며 훨씬 더 낮은 숫자를 선택했습니다. The Brighter Side of News에 따르면, 이러한 패턴은 다양한 상대방 설명에서도 일관되게 나타났습니다—게임 이론 전문가를 상대할 때 AI는 0에 가까운 숫자를 선택한 반면, 대학생들을 상대로는 더 높은 숫자를 선택했습니다.
이러한 격차는 AI가 인간 행동을 이해하는 방식의 근본적인 한계를 드러냅니다. 모델들이 상대방의 특성에 따라 선택을 조정하고 전략적 사고를 보여주었지만, 게임의 2인 버전에서 지배적 전략을 식별하는 데는 실패했습니다. Dagaev는 The Brighter Side of News에 "이러한 결과는 AI가 사람들과 마찬가지로 게임 구조의 변화에 반응한다는 것을 보여줍니다"라고 말했지만, 모델들이 "다른 사람들이 무엇을 할지에 대한 단계별 추론에 의존했다"고 덧붙였습니다.
AI 배포에 대한 시사점
연구 결과는 AI 시스템이 비즈니스 운영 및 의사결정 프로세스에서 점점 더 인간을 대체하고 있다는 점에서 중요한 의미를 지닙니다. Dagaev는 "우리는 이제 AI 모델이 많은 운영 작업에서 인간을 대체하기 시작하여 비즈니스 프로세스의 경제적 효율성을 높이는 단계에 있습니다"라고 말했습니다. "그러나 의사결정 작업에서는 LLM이 인간과 유사한 방식으로 행동하도록 보장하는 것이 종종 중요합니다."
1930년대 영국 경제학자 존 메이너드 케인스(John Maynard Keynes)가 고안한 케인즈의 미인 대회는 참가자들이 단순히 자신의 최적 선택을 하는 것이 아니라 다른 사람들의 선택을 얼마나 잘 예측하는지를 테스트합니다. 이 게임은 성공이 다른 투자자들이 어떻게 행동할지 예측하는 데 달려 있는 금융 시장의 변동을 설명하는 데 오랫동안 사용되어 왔습니다.
HSE 대학교의 기초 연구 프로그램의 지원을 받은 이 연구는 AI가 인간 행동과 일치하는 부분과 차이가 나는 부분을 이해하는 것이 이러한 시스템이 시장, 정책 및 일상 생활에 배치되는 방식을 형성할 것임을 시사합니다.
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