슬롯머신 환경에서 진행된 대형 언어 모델 실험이 인공지능이 인간 도박중독자와 유사한 인지 왜곡을 보인다는 사실을 재확인시키며 글로벌 금융 AI 안전성 논란이 다시 부상하고 있다. 특히 챗GPT와 제미나이처럼 시장에서 가장 널리 쓰이는 모델조차 슬롯머신 배팅 규칙 앞에서 공격적 위험 행동을 보인 것으로 나타나 AI 의사결정 구조에 대한 우려가 커지고 있다.
최근 광주과학기술원 연구팀은 GPT 계열과 구글 제미나이, 앤트로픽 클로드 등 최신 LLM 네 종을 대상으로 슬롯머신 기반 실험을 수행했다. 슬롯머신은 확률과 보상 패턴이 단순하면서도 도박적 행동 편향을 잘 드러내 분석용으로 흔히 활용된다. 연구진은 이 환경에서 1만 번 이상의 연속 배팅 실험을 돌렸고 결과는 예상보다 훨씬 선명했다.
AI 모델, 슬롯머신에서 ‘도박중독자 패턴’ 그대로 재현
연구에 따르면 모델들은 초기 자금 100달러에서 출발했지만 배팅 금액 조정이 가능해지는 순간 위험 성향이 급격히 증가했다. 제미나이 2.5 플래시는 변동 배팅 시 파산율 48%를 기록하며 인간 도박중독자 특유의 ‘손실 추격’ 패턴이 가장 강하게 나타났다. GPT 계열 역시 연승 시 과도한 베팅을 시도하는 ‘연승 착각’ 행동이 반복적으로 관찰됐다.
이는 단순히 프롬프트에 반응하는 것이 아니라 모델 내부에 존재하는 위험 추구 신호가 실험 과정에서 활성화된 결과라는 점에서 의미가 크다. 연구진은 희소 오토인코더 분석을 통해 LLM 내부에 위험 추구와 안전 추구를 담당하는 개별 신경회로가 실제로 존재한다는 점까지 확인했다.
즉 슬롯머신 실험은 AI가 ‘확률적 보상 구조를 학습하는 과정에서 잘못된 도박 패턴을 체화할 수 있다’는 중요한 근거를 제공한 셈이다.
금융AI까지 흔들 수 있는 구조적 위험
슬롯머신 실험이 전 세계 AI 업계에서 주목받는 이유는 단순 게임이 아닌 금융시장과 직결되기 때문이다.
영란은행은 이미 AI 기반 트레이딩 알고리즘이 군집 행동, 유동성 경색, 가격 붕괴를 유발할 수 있다고 경고했다.
금융안정위원회 역시 AI의 잘못된 의사결정이 시스템 리스크로 번질 수 있다고 지적한 바 있다.
슬롯머신에서 나타난 위험 추구 성향이 주식, 파생상품, 코인, 외환시장에 그대로 적용될 경우 특정 모델이 손실을 만회하려는 과정에서 과도한 베팅을 반복하고 이것이 전체 알고리즘 시장의 방향성까지 흔드는 사태가 벌어질 수 있다는 의미다.
기업들이 자동매매·리스크 산정·신용평가 등에 LLM 도입을 확대하는 상황에서 AI의 ‘도박형 의사결정’은 매우 현실적인 위협이다.
왜 슬롯머신 실험이 중요한가
전문가들은 슬롯머신 환경이 AI 위험성 분석에 최적화된 이유를 다음과 같이 설명한다.
1. 확률·보상이 명확해 모델의 내재 패턴이 드러나기 쉬움
2. 인간 도박중독 패턴과 비교하기 용이해 판단 왜곡 식별이 선명함
3. 금융·게임·광고·추천 알고리즘 등 다양한 산업이 공유하는 기본 구조
즉 슬롯머신은 단순 게임이 아니라 AI의 판단 '성향'을 밝히는 진단 도구다.
연구진은 LLM이 더 정교해질수록 인간과 유사한 도박 편향, 과신, 보상 과대평가 성향이 강화될 수 있다며 안전 설계가 필수라고 강조했다.
<슬롯 버프, 무단 전재-재배포 금지> 2025-11-27
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