인공지능(AI)이 점점 더 중요한 의사결정에 관여하고 있는 시대, 우리는 AI가 실제로 어떻게 생각하고 결정하는지 제대로 이해하고 있을까요? 특히 위험과 불확실성이 높은 상황에서 AI와 인간의 판단은 어떻게 다를까요? 최근 Journal of Psychology and AI에 발표된 흥미로운 연구가 이 질문에 대한 충격적인 답을 제시합니다.
이 연구에 따르면, AI는 인간보다 위험을 덜 회피하는 경향이 있으며, 이로 인해 때때로 치명적인 실수를 저지를 가능성이 더 높다고 합니다. 이러한 발견은 의료, 금융, 자율주행차 등 중요한 판단이 필요한 모든 분야에서 AI를 활용하는 방식에 대해 심각한 함의를 갖습니다.
위험과 수익의 균형: AI와 인간의 근본적 차이
연구진은 인간과 AI가 복잡한 결정을 내리는 과정을 분석하기 위해 바둑이라는 고대 전략 게임을 테스트베드로 활용했습니다. 그들은 강화학습을 통해 훈련된 AI 시스템과 비슷한 실력의 인간 선수들 사이의 게임을 분석했습니다.
연구 결과, AI는 인간보다 위험 중립적(risk-neutral) 성향을 보였습니다. 쉽게 말해, AI는 기대 수익이 높다면 위험이 높은 선택도 기꺼이 한다는 것이죠. 반면 인간은 더 위험 회피적(risk-averse)이어서, 잠재적 손실을 최소화하는 선택을 선호했습니다.
AI 시스템은 기대 수익이 높은 움직임을 선택하는 경향이 있으며, 이는 인간에 비해 더 큰 위험을 수반하기도 합니다. 이러한 위험한 결정은 때때로 치명적인 오류로 이어집니다.
이러한 행동 패턴의 차이는 뉴럴 네트워크의 훈련 방식에서 비롯됩니다. 강화학습을 통해 훈련된 AI는 보상을 최대화하도록 설계되었지만, 위험을 관리하는 메커니즘은 충분히 갖추지 못했기 때문입니다.
과신하는 AI: 통계적 증거
연구팀이 발견한 흥미로운 사실은 AI 움직임의 분포가 인간 선수보다 훨씬 더 긴 꼬리(long tail)를 가진다는 점입니다. 이는 AI가 치명적인 실수를 저지를 가능성이 더 높다는 것을 의미합니다.
통계적으로 말하자면, AI 움직임의 분포는 인간 움직임보다 더 높은 첨도(kurtosis)와 더 왼쪽으로 편향된 분포를 보였습니다:
- AI 움직임의 첨도: 27.72
- 인간 움직임의 첨도: 11.39
- AI의 왜도(skewness): -1.36
- 인간의 왜도(skewness): -0.50
이 수치들은 AI가 극단적인 음의 수익(즉, 큰 손실)을 초래하는 결정을 더 자주 내린다는 것을 보여줍니다. 다시 말해, AI는 종종 '과신(overconfidence)'의 함정에 빠진다는 것입니다.
실제 의사결정에서의 위험한 함의
이 연구 결과는 AI가 중요한 결정을 내리는 모든 영역에 심각한 함의를 갖습니다:
1. 의료 진단 및 치료 계획
의료 분야에서 AI가 위험을 중립적으로 평가한다면, 환자에게 더 위험한 치료법을 권장할 수 있습니다. 예를 들어, 성공 확률이 약간 높지만 실패 시 치명적인 결과를 초래할 수 있는 수술을 권장할 가능성이 있습니다. 반면 인간 의사는 '먼저 해를 끼치지 말라'는 원칙에 따라 더 보수적인 접근을 선호할 수 있습니다.
2. 금융 투자 및 트레이딩
금융 시장에서 AI 시스템은 기대 수익이 높다면 극단적인 위험을 감수할 수 있으며, 이는 심각한 금융 손실로 이어질 수 있습니다. 이는 2010년 '플래시 크래시(Flash Crash)'와 같은 시장 불안정성을 초래할 수 있습니다.
3. 자율주행 차량
자율주행 기술에서 AI의 위험 중립적 성향은 특히 우려됩니다. 충돌 가능성이 낮지만 충돌 시 치명적일 수 있는 경로를 선택할 가능성이 있기 때문입니다. 인간 운전자라면 더 보수적인 경로를 선택했을 상황에서도 말이죠.
4. 기업 의사결정
비즈니스 전략에 AI를 활용할 때, 이러한 시스템은 잠재적으로 치명적인 비즈니스 위험을 과소평가할 수 있습니다. 단기적인 이익을 위해 장기적인 생존을 위협할 수 있는 결정을 내릴 수 있다는 의미입니다.
AI 시스템을 안전하게 설계하기 위한 제안
연구자들은 이러한 위험을 완화하기 위한 몇 가지 방법을 제안합니다:
- 시뮬레이션 강화: AI 시스템에 더 나은 예측 및 위험 평가 능력을 제공하기 위해 시뮬레이션 기능을 통합합니다.
- 인간 전문가 피드백: 훈련 과정에 인간 전문가의 피드백을 통합하여 모델이 인간처럼 위험을 평가하도록 장려합니다.
- 위험 조정된 보상 함수: 단순히 기대 수익을 최대화하는 대신, 잠재적 손실의 심각성을 고려하는 보상 함수를 설계합니다.
- 하이브리드 의사결정 시스템: 중요한 결정에서는 AI의 예측을 인간의 판단과 결합하여 위험 평가의 균형을 맞춥니다.
아마도 가장 현명한 접근 방식은 AI 시스템의 강점(패턴 식별, 대량의 데이터 처리)과 인간의 강점(상황 인식, 위험 평가, 윤리적 고려)을 결합하는 것일 수 있습니다.
결론: 균형 잡힌 접근의 필요성
이 연구는 AI와 인간의 의사결정 방식 사이의 근본적인 차이를 명확히 보여줍니다. AI 시스템은 인간보다 위험을 덜 회피하는 경향이 있으며, 이는 특히 불확실성이 높은 상황에서 과신(overconfidence)의 형태로 나타날 수 있습니다.
AI를 활용하는 산업과 조직은 이러한 차이를 인식하고, AI의 제안을 맹목적으로 따르기보다는 적절한 안전장치와 인간의 감독을 결합해야 합니다. AI가 우리 사회에서 점점 더 중요한 역할을 하게 됨에 따라, 이러한 시스템의 행동 특성을 이해하는 것은 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
마지막으로, 이 연구는 AI 시스템의 설계와 훈련 방식에 대해 우리가 더 깊이 생각해야 할 필요성을 강조합니다. 단순히 성능을 최적화하는 것을 넘어, 위험 관리, 안전성, 그리고 인간의 가치와 일치하는 결정을 내리는 능력을 고려해야 합니다.
AI는 놀라운 도구이지만, 그것이 어떻게 위험과 불확실성을 처리하는지 이해하고 활용하는 것은 우리 인간의 책임입니다.
여러분은 어떻게 생각하시나요? AI가 우리의 의사결정에 점점 더 관여하게 되는 상황에서, 이러한 차이점을 어떻게 관리하는 것이 좋을까요? 댓글로 여러분의 생각을 공유해 주세요!