[뉴스스페이스=이종화 기자] 인공지능(AI) 모델은 전략적 의사결정 게임에서 인간의 논리적 사고를 지나치게 과대평가하는 것으로 나타났다.

최근 HSE University(국립연구대학교 하이스쿨 오브 이코노믹스)의 연구진이 발표한 논문에 따르면, 이 연구는 챗GPT-4o, 클로드(Claude) Sonnet-4 등 주요 AI 모델들이 경제학에서 유명한 '숫자 맞추기 게임'(Guess the Number)에서 인간 플레이어보다 훨씬 더 낮은 숫자를 선택하며, 게임 이론상의 최적 해법인 '균형점'에 근접하려는 경향을 보였다.
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인간 vs AI, 숫자 맞추기 게임 실험 결과

EurekAlert, Techxplore, The Brighter Side of News, HSE University, McKinsey에 따르면, 숫자 맞추기 게임은 참가자들이 0~100 사이의 숫자를 선택하고, 그룹 평균의 절반에 가장 가까운 사람이 승자가 되는 전형적인 게임 이론 실험이다. 실제 실험에서 인간들은 평균적으로 27 정도의 숫자를 선택하는 반면, AI 모델들은 상대방도 전략적으로 행동할 것이라 가정하고 10 이하의 매우 낮은 숫자를 선택하는 경우가 많았다.

특히, 게임 이론 전문가를 상대할 경우 AI는 0에 가까운 숫자를 선택했고, 대학생을 상대할 때는 다소 높은 숫자를 선택했지만, 여전히 인간보다 훨씬 더 낮은 수치를 고수했다.
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AI, 인간 행동의 비합리성 이해 부족

이러한 결과는 AI가 인간 행동의 비합리성, 즉 감정, 편향, 실수 등에 대한 이해가 부족하다는 점을 보여준다. HSE University의 Dmitry Dagaev 교수는 "AI 모델들은 단계별로 다른 사람이 어떻게 행동할지 추론하는 데 의존한다"며, "사람들은 종종 최적의 전략이 아닌 감정이나 경험에 따라 결정을 내리기 때문에 AI가 예측에 실패할 수밖에 없다"고 설명했다.
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비즈니스 및 정책 적용 시사점

이번 연구는 AI가 비즈니스 의사결정, 금융시장, 정책 수립 등 다양한 분야에서 인간을 대체할 때 발생할 수 있는 문제점을 경고한다. AI 모델이 인간보다 더 합리적이라고 가정하면, 실제 시장 상황이나 소비자 행동을 잘못 예측할 수 있으며, 이는 경제적 손실이나 사회적 위험을 초래할 수 있다.

McKinsey의 최근 보고서도 AI가 인간 행동을 정확히 이해하지 못하면, 예측 및 전략 수립에서 심각한 오류가 발생할 수 있다고 지적했다.
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미래 AI 개발 방향

전문가들은 AI 모델이 인간의 비합리성, 감정, 사회적 맥락 등을 반영할 수 있도록 학습 데이터와 알고리즘을 개선해야 한다고 강조한다. HSE University의 연구는 AI가 인간과 유사하게 행동하도록 설계하는 것이 중요하다고 제안하며, 특히 금융, 마케팅, 정책 분야에서 인간 행동의 복잡성을 반영하는 AI 개발이 필요하다고 주장했다.