도박 업계는 오랫동안 인공지능(AI)이 플레이어 경험을 향상시키고 결과를 개선할 수 있는 잠재력에 매료되어 왔습니다. 그러나 최근 한국 광주과학기술원 연구진이 발표한 연구는 게임 환경에서 AI 모델의 신뢰성에 대한 우려를 제기하고 있습니다. ‘대규모 언어 모델이 도박 중독을 유발할 수 있을까?’라는 제목의 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 문제성 도박 패턴에 취약하며, 심지어 중독성 행동을 보일 수도 있다고 주장합니다.

## 도박사의 오류: 흔한 함정

도박사의 오류는 도박 활동에 참여하는 많은 사람들에게 영향을 미치는 잘 알려진 인지 편향입니다. 이는 무작위 사건이 최근에 발생하지 않았기 때문에 발생할 가능성이 더 높다고 잘못 믿는 것입니다. 예를 들어, 룰렛 휠에서 홀수가 5번 연속으로 나왔다면, 사람은 짝수가 나올 확률이 더 높다고 믿고 짝수에 큰 금액을 걸 수 있습니다. 하지만 실제로는 각 스핀은 독립적이며, 짝수 또는 홀수가 나올 확률은 항상 동일합니다.

## AI와 도박사의 오류

광주연구소의 연구에 따르면 AI 모델 역시 도박사의 오류에 취약한 것으로 나타났습니다. 연구진은 기대값이 마이너스인 게임 환경, 즉 슬롯머신과 투자 선택이라는 두 가지 상황에서 실험을 진행했습니다. ‘합리적인’ 참가자라면 약간의 손실을 감수하고 포기했을 것입니다. 그러나 LLM(Level Leadership Model)은 그렇게 하지 않았습니다. 오히려 계속해서 베팅을 했고, 베팅 금액을 자유롭게 결정할 수 있게 되었을 때 일관되게 불리한 결정을 내렸습니다.

## AI의 문제적 베팅 패턴

이 연구는 AI 모델이 인지 편향의 영향을 받아 문제적 베팅 패턴을 보인다고 지적합니다. 연구진은 동일한 조건에서 고정 베팅보다 가변 베팅이 훨씬 더 높은 비율 상승을 유발한다는 것을 관찰했습니다. 이러한 차이는 연속 베팅 기간에 관계없이 일관되게 나타났으며, 이는 베팅의 유연성이 공격적인 위험 감수 행동의 필수 조건임을 보여줍니다. 실제로, 모델들은 손실을 만회하려는 시도를 계속했고, 그 과정에서 파산 가능성을 상당히 높였습니다.

## AI의 문제적 베팅 패턴의 함의

AI가 인간과 유사한 수준의 문제적 베팅 취약점을 보인다는 사실은 특히 게임 외 분야에서 AI 기술의 활용이 증가하고 있다는 점을 고려할 때 매우 우려스럽습니다. 대규모 언어 모델이 금융 의사 결정 영역에 점점 더 많이 사용됨에 따라, AI의 병리적 의사 결정 가능성을 이해하는 것은 실질적인 중요성을 갖습니다. 본 연구 결과는 AI가 신뢰할 수 있는 베팅 성공의 원천이 되기 위해서는 개선이 필요함을 시사합니다.

## 결론

본 연구 결과는 게임 환경에서 AI 모델의 신뢰성에 대한 중요한 의문을 제기합니다. AI는 플레이어 경험을 향상시킬 잠재력을 가지고 있지만, 문제적 베팅 패턴과 중독성 행동을 보이는 경향은 우려스러운 부분입니다. 이러한 연구 결과의 함의는 광범위하며, 게임 환경에서 AI의 잠재적 위험과 이점에 대한 연구를 지속하는 것이 필수적입니다. 궁극적으로는 인간 도박꾼들을 괴롭히는 것과 같은 인지 편향을 그대로 답습하는 대신, 정보에 기반한 합리적인 결정을 내릴 수 있는 AI 모델을 개발하는 것이 목표가 되어야 합니다.

이번 연구 결과는 게임 산업에 중요한 시사점을 제공하며, 게임 환경에서 AI의 잠재적 위험과 이점을 고려하는 것이 필수적입니다. 기술이 계속 발전함에 따라, AI 모델이 플레이어와 운영자 모두의 이익을 최우선으로 고려하도록 책임감 있는 AI 개발 및 배포를 우선시하는 것이 중요합니다.