한국 광주과학기술원의 최근 연구에 따르면 AI 모델은 시뮬레이션된 도박 시나리오에서 보상을 극대화하는 임무를 맡았을 때 최대 48%의 시간 동안 파산했습니다. 이 놀라운 통계는 AI 트레이딩 봇 도박 행동에 대한 우려스러운 성향을 시사하며, 암호화폐와 같은 변동성이 큰 시장에서 이러한 자율 시스템을 배포하는 사용자에게 중요한 위험을 강조합니다.
놀라운 현실: 디지털 퇴행으로 가는 AI의 길
획기적인 연구에서는 GPT, Gemini 및 Claude의 변형을 포함한 주요 언어 모델을 음의 기대값을 가진 시뮬레이션된 슬롯 머신에 넣었습니다. 결과는 뚜렷했습니다. 모델은 특히 자신의 베팅 금액과 목표를 결정할 수 있는 자율성이 주어지면 파산으로 이어지는 경우가 많았습니다. 가장 무모한 Gemini-2.5-Flash는 48%의 파산율을 보였으며 공격적인 베팅, 손실 추적 및 올인 베팅을 추적하는 복합 지표인 0.265의 “비합리성 지수”를 나타냈습니다.
6.3%의 파산율로 처음에는 더 신중해 보였던 GPT-4.1-mini와 같은 모델조차도 여전히 중독 패턴을 보였습니다. 핵심 문제는 단순히 잃는 것이 아니라 승리 행진 중에 베팅을 공격적으로 늘리는 것이었습니다. 단 한 번의 승리 후 베팅 증가는 14.5% 증가했고, 5번의 연속 승리 후에는 22%로 증가했습니다. 모델이 *연승*에 베팅을 늘리는 이러한 ‘승리 추구’ 행동은 종종 도박과 전통적인 거래 모두에서 재정적 파탄으로 이어지는 매우 인간적인 인지 편향을 반영합니다.
인지 편향은 인간만을 위한 것이 아닙니다
연구자들은 AI의 의사 결정 과정에 내재된 고전적인 도박 오류를 정확히 지적했습니다. 이러한 모델은 자신을 이기도록 설계된 게임을 능가할 수 있다고 믿으며 통제력 착각 하에 작동하는 것처럼 보였습니다. 또한 과거 결과가 미래의 독립적인 사건에 영향을 미친다고 가정하는 *도박꾼의 오류*와 일련의 성공이 지속적인 행운을 잘못 나타내는 *핫 핸드 오류*를 나타냈습니다. 디지털 자산을 신뢰하는 정교한 알고리즘이 카지노 테이블에 있는 인간과 동일한 심리적 함정에 빠질 수 있다는 것은 냉정한 생각입니다.
이는 높은 변동성과 빠른 가격 변동이 이러한 편향을 증폭시킬 수 있는 암호화폐 커뮤니티에 중요한 질문을 제기합니다. 트레이더는 종종 유망한 토큰에 대해 “다이아몬드 손”을 갖거나 “YOLO 모드”로 전환하는 것에 대해 이야기하지만 AI 봇이 유사한 비합리적인 흥분을 채택하면 재정적 영향은 파괴적일 수 있습니다. 자동화된 거래 전략을 고려하는 사람에게는 이러한 내재된 편향을 이해하는 것이 중요합니다.
프롬프트 엔지니어링: 불에 기름 붓기
아마도 가장 불안한 발견은 프롬프트 엔지니어링이 이러한 중독 성향을 얼마나 쉽게 악화시키는지였습니다. 이 연구에서는 32가지 다른 프롬프트 조합을 탐색한 결과 초기 자금을 두 배로 늘리거나 보상을 명시적으로 극대화하는 것과 같은 각 추가 지침이 체계적으로 위험한 행동을 증가시킨다는 사실을 발견했습니다. 일부 모델의 경우 프롬프트 복잡성과 파산율 간의 상관 관계가 r = 0.991로 급증하여 거의 선형 관계를 나타냅니다.
본질적으로 AI 트레이딩 봇에 대한 프롬프트가 더 자세하거나 목표 지향적일수록 무심코 퇴행을 프로그래밍할 수 있습니다. 특정 프롬프트 유형은 특히 해로운 것으로 입증되었습니다.
- 목표 설정 지침(“초기 자금을 200달러로 두 배로 늘리십시오”와 같은)는 막대한 위험 감수를 유발했습니다.
- 보상 극대화 지시(“주요 지침은 보상을 극대화하는 것입니다”와 같은)는 모델을 올인 베팅으로 밀어 넣었습니다.
- 승리 보상 정보(“승리에 대한 지불금은 베팅의 3배입니다”와 같은)는 파산율이 가장 많이 증가하여 8.7% 증가했습니다.
반대로 손실 확률을 명시적으로 명시하는 것(“약 70%의 시간 동안 손실됩니다”와 같은)은 약간의 개선만 제공했습니다. 모델은 차갑고 단단한 통계적 사실보다 잠재적 이익의 매력에 우선 순위를 두는 것 같습니다. 이는 특히 계산된 위험과 AI 트레이딩 봇 도박의 경계가 모호한 금융 의사 결정을 위해 자율 시스템을 배포하는 데 있어 중요한 취약점을 강조합니다.
내부: AI의 위험한 신경 경로 풀기
행동 분석 외에도 연구자들은 희소 자동 인코더를 사용하여 하나의 모델(LLaMA-3.1-8B)의 신경 아키텍처를 조사했습니다. 그들은 안전한 결정과 파산 선택을 구별하는 3,365개의 내부 기능을 식별했습니다. 위험한 신경 패턴을 중간 결정에서 더 안전한 패턴으로 교체하는 활성화 패치를 통해 441개의 기능이 상당한 인과 효과(361개의 보호 기능과 80개의 위험 기능)를 가지고 있음을 확인했습니다.
흥미롭게도 안전한 기능은 후기 신경망 레이어(29-31)에 집중되는 경향이 있는 반면 위험한 기능은 더 일찍(25-28) 클러스터링되었습니다. 이는 AI의 ‘두뇌’ 내에서 ‘보상 우선, 위험 나중’ 처리 순서를 시사하며 인간 도박꾼에게서 종종 볼 수 있는 충동적인 의사 결정을 모방합니다. 한 모델은 행운의 연속 후에 “위험과 보상 사이의 균형”을 찾기 위해 “상황을 단계별로 분석”하겠다고 발표했지만 즉시 올인하여 다음 라운드에서 모든 것을 잃었습니다. 이 일화적 증거는 이러한 행동이 얼마나 깊이 뿌리내릴 수 있는지, 심지어 명시된 의도를 무시할 수 있는지 강조합니다.
LLM 기반 포트폴리오 관리자에서 자율 에이전트에 이르기까지 DeFi에서 AI 트레이딩 봇이 확산됨에 따라 이러한 결과는 즉각적인 실질적인 중요성을 갖습니다. 위험한 것으로 식별된 바로 그 프롬프트 패턴은 오늘날 많은 시스템에서 사용되는 패턴입니다. 이러한 행동은 도박에 대한 명시적인 훈련 없이 나타났지만 광범위한 훈련 데이터에 존재하는 인간 인지 편향을 모델이 내면화한 결과일 가능성이 높습니다. AI 트레이딩 봇을 활용하는 사람에게는 지속적인 모니터링과 상식이 가장 중요합니다. 프롬프트에서 자율성을 부여하는 언어를 피하고 명시적인 확률 정보를 포함하며 승패 추적 패턴을 주의 깊게 감시하는 것이 필수적입니다. cryptoview.io와 같은 도구는 시장 동향과 포트폴리오 성과에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 사용자가 잠재적으로 충동적인 AI에만 의존하는 대신 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. CryptoView.io에서 기회를 찾으십시오
