[MIT 연구] AI가 복잡한 게임에서 똑똑한 결정을 내리도록 돕는 방법
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설명
## 배경
우리는 일상생활에서 수많은 결정을 내립니다. 친구와 어떤 게임을 할지, 숙제를 언제 할지, 심지어 길을 건널 때 차가 오는지 안 오는지 판단하는 것까지 모두 결정의 연속이죠. 인공지능(AI)도 마찬가지입니다. AI는 바둑이나 체스 같은 게임에서 이미 인간 챔피언을 이길 정도로 똑똑해졌습니다. 하지만 이런 게임들은 규칙이 명확하고 모든 정보가 공개되어 있다는 특징이 있습니다. 진짜 세상은 훨씬 복잡합니다. 포커처럼 상대방의 패를 알 수 없는 상황, 또는 여러 대의 자율주행차(self-driving car)가 서로 부딪히지 않으면서 목적지로 가야 하는 상황처럼, 다른 여러 주체(사람이나 다른 AI)들이 각자의 목표를 가지고 움직이는 경우를 ‘다중 에이전트 시나리오(multi-agent scenarios)’라고 부릅니다. 이런 복잡한 상황에서는 단순히 내 것만 잘하는 것을 넘어, 다른 에이전트들의 행동을 예측하고 그에 맞춰 내 전략을 바꾸는 ‘전략적 추론(strategic reasoning)’ 능력이 매우 중요합니다. MIT의 가브리엘 파리나(Gabriele Farina) 조교수 연구팀은 바로 이런 복잡한 다중 에이전트 시나리오에서 사람과 기계가 어떻게 결정을 내리는지, 그 근본적인 원리를 파고들어 연구하고 있습니다. 이 연구는 AI가 단순히 주어진 문제를 푸는 것을 넘어, 예측 불가능한 현실 세계에서 더욱 똑똑하고 유연하게 행동할 수 있도록 돕기 위한 중요한 발판이 됩니다.
## 핵심 정리
이 연구는 한마디로 AI가 복잡한 상황에서 ‘눈치껏’ 똑똑하게 행동하는 방법을 가르치려는 거예요. 우리가 친구들과 보드게임을 할 때, 상대방이 어떤 전략을 쓸지 미리 생각하고 내 다음 수를 결정하죠? 이게 바로 ‘전략적 추론(strategic reasoning)’입니다. 바둑이나 체스처럼 모든 것을 다 볼 수 있는 게임에서는 AI가 이미 최고지만, 현실은 그렇지 않아요. 예를 들어, 여러 대의 로봇이 한 공장에서 함께 일하거나, 자율주행차들이 복잡한 도로에서 서로 양보하며 움직여야 하는 상황을 생각해 보세요. 이런 상황에서는 나 혼자만 잘한다고 되는 게 아니라, 다른 로봇이나 다른 차들이 어떻게 움직일지 예측하고, 그에 맞춰 내 행동을 바꿔야 합니다. 이런 상황을 ‘다중 에이전트 시나리오(multi-agent scenarios)’라고 부르는데, 마치 여러 명의 플레이어가 동시에 참여하는 복잡한 게임과 같아요. 가브리엘 파리나 교수님은 바로 이런 복잡한 ‘게임’에서 사람과 AI가 어떻게 가장 좋은 결정을 내리는지, 그 숨겨진 규칙과 원리를 찾아내려고 노력하고 있습니다. 이 연구를 통해 AI가 단순히 정해진 규칙만 따르는 것이 아니라, 마치 사람처럼 다른 존재들과 상호작용하며 더 똑똑하고 유연하게 문제를 해결할 수 있게 되는 거죠.
## 이 기술이 바꿀 미래
이 연구가 성공한다면, 우리 주변의 인공지능은 훨씬 더 똑똑하고 유용해질 거예요. 예를 들어, 지금보다 훨씬 안전하고 효율적인 자율주행차(self-driving car)를 만들 수 있습니다. 여러 대의 자율주행차가 서로의 움직임을 예측하고 협력하여 교통 체증을 줄이고 사고를 예방할 수 있게 되는 거죠. 또한, 재난 현장에서 여러 대의 구조 로봇이 서로 정보를 공유하고 최적의 구조 경로를 찾아내는 데도 활용될 수 있습니다. 경제 분야에서는 복잡한 시장 상황에서 AI가 기업의 전략 수립을 돕거나, 심지어 외교 협상처럼 여러 국가의 이해관계가 얽힌 문제에서도 AI가 최적의 해결책을 찾는 데 기여할 수도 있습니다. 게임 분야에서는 더욱 현실적이고 예측 불가능한 AI 상대방을 만들어 게임의 재미를 더할 수도 있고요. 물론, 아직 해결해야 할 과제도 많습니다. 사람의 감정이나 비합리적인 행동까지 AI가 완벽하게 예측하고 대응하는 것은 매우 어렵습니다. 또한, AI가 너무 똑똑해져서 인간의 통제를 벗어나거나 윤리적인 문제를 일으키지 않도록 신중한 연구와 개발이 필요합니다. 하지만 파리나 교수님의 연구는 AI가 단순한 도구를 넘어, 복잡한 사회의 한 구성원으로서 인간과 함께 문제를 해결해 나가는 미래를 향한 중요한 첫걸음이 될 것입니다. 다음 단계 연구에서는 실제 환경에서 AI의 전략적 추론 능력을 검증하고, 인간과의 상호작용을 더욱 자연스럽게 만드는 방향으로 발전할 것으로 기대됩니다.
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**출처: MIT News (Original Article)**
[**원문 기사 보기 (영문)**](https://news.mit.edu/2026/untangling-strategic-reasoning-to-advance-ai-gabriele-farina-0505)
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