LLM과 AI 규제의 미래: 게임 이론적 접근
본 논문은 LLM 에이전트를 활용한 게임 이론적 접근을 통해 AI 개발자, 규제 기관, 사용자 간의 상호 작용을 분석하고, AI 규제의 효과성과 신뢰 구축의 중요성을 강조합니다. LLM 에이전트의 '비관적' 행동 경향과 사용자 신뢰의 중요성을 제시하며, 효과적인 AI 규제 시스템 설계를 위한 새로운 관점을 제공합니다.

최근 발표된 논문 "Do LLMs trust AI regulation? Emerging behaviour of game-theoretic LLM agents"는 인공지능 개발 생태계에서 신뢰와 협력을 증진시키는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다. 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트를 진화 게임 이론 프레임워크에 통합하여 AI 개발자, 규제 기관, 사용자 간의 복잡한 상호 작용을 조사했습니다. 다양한 규제 시나리오 하에서 각 행위자의 전략적 선택을 모델링하는 것이죠.
진화 게임 이론(EGT) 을 사용하여 각 행위자가 직면한 딜레마를 정량적으로 모델링한 이 연구는 LLM이 복잡성과 뉘앙스를 더하고 반복 게임과 성격 특성을 통합할 수 있도록 합니다. 흥미롭게도, 연구 결과는 전략적 AI 에이전트가 순수 게임 이론 에이전트보다 더 '비관적'(신뢰하지 않고 결함이 있는) 태도를 취하는 경향이 있음을 보여줍니다.
즉, AI 에이전트들이 인간과는 다른 방식으로 규제에 반응할 수 있다는 점을 시사합니다. 사용자의 완전한 신뢰가 있다면 인센티브가 효과적인 규제를 촉진할 수 있지만, 조건부 신뢰는 '사회적 계약'을 악화시킬 수 있습니다. 따라서 사용자의 신뢰와 규제 기관의 평판 사이에 선순환적인 피드백을 구축하는 것이 안전한 AI 개발을 유도하는 핵심 요소로 나타났습니다. 하지만 이러한 신뢰가 어느 수준에서 나타나는지는 테스트에 사용된 특정 LLM에 따라 달라질 수 있다는 점도 중요한 발견입니다.
이 연구는 AI 규제 시스템에 대한 지침을 제공하고, 규제 자체를 지원하기 위해 전략적 LLM 에이전트가 사용될 경우 그 결과를 예측하는 데 도움을 줍니다. 이는 단순히 기술적 논의를 넘어, AI의 윤리적, 사회적 함의를 고려해야 함을 보여주는 중요한 사례입니다. 앞으로 AI 규제의 효과적인 설계와 구현을 위해서는 LLM의 행동 특성에 대한 깊이 있는 이해가 필수적일 것입니다. 더 나아가, 인간과 AI의 상호 작용에 대한 포괄적인 이해를 바탕으로 신뢰 구축 전략을 개발하는 것이 미래 AI 시스템의 성공적인 발전에 필수적입니다.
Reference
[arxiv] Do LLMs trust AI regulation? Emerging behaviour of game-theoretic LLM agents
Published: (Updated: )
Author: Alessio Buscemi, Daniele Proverbio, Paolo Bova, Nataliya Balabanova, Adeela Bashir, Theodor Cimpeanu, Henrique Correia da Fonseca, Manh Hong Duong, Elias Fernandez Domingos, Antonio M. Fernandes, Marcus Krellner, Ndidi Bianca Ogbo, Simon T. Powers, Fernando P. Santos, Zia Ush Shamszaman, Zhao Song, Alessandro Di Stefano, The Anh Han
http://arxiv.org/abs/2504.08640v1