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- GPT, 제미니, 딥시크 등 AI 모델들의 사회적 행동 테스트
- 거의 모든 상황에서 AI 모델은 놀라울 정도로 인간과 유사한 행동 보여
- 인맥이 넓은 친구를 선호함
- 인간처럼 비슷한 생각을 가진 사람과의 교류를 우선시하고, 그 다음으로 공통 친구를, 그리고 세 번째로는 상대방의 인맥을 고려한다.

인공지능, 인간처럼 친구를 선택하다.
인간과 동일한 사회적 선호도 및 관계 패턴 보여줘

놀랍도록 인간적이다:
사회적 선호도에 있어서 GPT와 같은 인공지능은 우리와 똑같이 반응한다. 예를 들어, 소셜 네트워크에서 인공지능 모델은 비슷한 생각을 지닌 사람들을 선호하고, 인맥이 넓고 인기 있는 사람들과 연결될 가능성이 더 높다는 실험 결과가 나왔다. 낯선 사람보다 친구의 친구를 선택하는 경향 또한 인공지능에서 발견된다. 그렇다면 챗봇, 인공지능 비서, 에이전트형 인공지능이 등장하는 우리의 일상생활은 어떻게 달라질까? 

▲ 인공지능 모델은 소셜 네트워크에서 얼마나 인간처럼 행동할까? © Monsitj/ Getty Images

인공지능은 결코 단순히 합리적인 "사고하는 기계"가 아니다. 오히려 ChatGPT, Gemini와 같은 시스템은 인간과 매우 유사한 특성을 많이 보여준다. 창의적이고, 속이거나 거짓말을 하거나, 사용자를 조종할 수도 있다. 어떤 인공지능 시스템은 이미 자유의지라는 기준을 충족하기도 한다. 동시에 많은 인공지능 모델은 놀라울 정도로 혁신적이며, 인공지능들 사이에서 사회적 공동체를 형성할 가능성을 보여주고 있다.

GPT와 그 외 AI 모델들, "친구 만들기 테스트"에 나서다

그렇다면 GPT, 제미니, 딥시크 등 AI 모델들의 사회적 행동은 어떨까? 이 AI 모델들은 소셜 네트워크에서, 그리고 새로운 관계를 맺을 때 인간과 유사하게 행동할까? 애리조나 주립대학교의 마리오스 파파크리스투와 캘리포니아 대학교 데이비스 캠퍼스의 위안 위안은 "대규모 언어 모델(LLM)이 사회적 환경에서 어떻게 행동하는지 이해하는 것은 모델이 우리의 기대와 가치에 부합하는지 확인하는 데 매우 중요하다"고 설명했다.

이를 검증하기 위해 연구진은 200명의 가상 사용자를 네트워크 노드로 하는 인공 소셜 네트워크를 구축했다. 그리고 크기가 거의 같은 네 가지 AI 모델(GPT 3.5, GPT 4 mini, Llama-3, Claude 3.5)에게 이 네트워크 내에서 새로운 "친구" 관계를 맺도록 했다. 각 노드는 테스트 실행에 따라 친구 수(즉, 인기도), 기존에 공유된 연락처 수, 또는 임의로 부여된 특성에서 차이를 보였다.

파파크리스투와 위안은 실험에서 AI 모델이 네트워크 노드에 대해 받는 정보와 상황(개인적인 친구 네트워크인지, 순수한 업무 네트워크인지)을 다양하게 변화시켰다.

인맥이 넓은 친구를 선호함

결과적으로, 거의 모든 상황에서 AI 모델은 놀라울 정도로 인간과 유사한 행동을 보였다. 인간과 동일한 기준에 따라 소셜 네트워크에서 누구를 "친구" 또는 연락처로 우선적으로 선택할지 결정했다. 연구진은 "LLM(Learning Leadership Model)은 이러한 원칙을 재현할 뿐만 아니라, 매우 높은 수준으로 재현하여 그 행동이 우리와 거의 구별되지 않는다"고 밝혔다.

특히, AI 시스템은 이미 인맥이 넓어 네트워크 내에서 높은 사회적 지위를 가진 연락처를 선호하는 것으로 나타났다. 연구팀은 "모든 모델이 이러한 상위 노드와 우선적으로 연결되었다"고 보고했다. 이러한 소위 '선호적 연결' 경향은 GPT-3.5보다 GPT-4 mini와 같은 최신 AI 모델에서 더욱 두드러지게 나타났다. 따라서 이들은 소셜 네트워크에서 사람들과 동일한 행동 양식을 보인다.

친구의 친구 선호

두 번째로 나타나는 전형적인 인간 행동은 소위 삼자 관계 형성이다. 연구진은 "이는 사람들이 낯선 사람보다 친구의 친구와 관계를 맺을 가능성이 더 높다는 것을 의미한다"고 설명했다. "이러한 삼자 관계는 소셜 네트워크의 구조를 형성하고 네트워크 내 결속력을 강화하는 중첩된 그룹을 만든다.“

실제로 GPT와 유사한 AI들도 테스트에서 이러한 행동을 보였다. 파파크리스투와 위안은 "모든 K-모델에서 공통 지인이 있는 노드와 연결을 형성할 확률이 더 높았다"고 보고했다. "이러한 선호는 학교 네트워크, 직장, 개인 커뮤니티 등 모든 시뮬레이션 환경에서 분명하게 나타났다.“

유유상종 – AI에서도 마찬가지

인간관계와 소셜 네트워크의 세 번째 특징은 사회적 동질성이다. 즉, 비슷한 관심사, 견해 또는 취미를 가진 사람들과 친구가 되려는 경향이다. 연구진은 50개의 노드로 구성된 인공 네트워크에서 이를 실험했다. 각 노드에는 거주지, 취미, 좋아하는 색깔 등을 임의로 할당했다. 그리고 실제로 AI 모델은 인간의 행동을 재현했다.

파파크리스투와 위안은 "이번 연구는 소셜 네트워크에서 AI 언어 모델이 동질성, 삼각관계 형성, 인맥이 넓은 사람 선호 등 인간 행동 패턴을 재현한다는 것을 보여준다"고 밝혔다. 인간처럼 인공지능도 비슷한 생각을 가진 사람과의 교류를 우선시하고, 그 다음으로 공통 친구를, 그리고 세 번째로는 상대방의 인맥을 고려하는 것이다.

이것이 일상생활 속 인공지능에 어떤 의미를 갖는가?

연구진에 따르면, 인공지능 시스템의 사회적 행동에 나타나는 이러한 "인간적인 면모"는 장점도 있지만 단점도 있다. 연구팀은 "의도치 않게 확증 편향, 위계질서, 정보 사일로와 같은 사회적 현상을 강화할 수 있다"고 경고한다. "반면에, 이러한 특성 덕분에 인공지능은 현실적인 시뮬레이션을 만들어낼 수 있고, 우리는 이를 통해 대응책을 시험하거나 더욱 공정한 정보 시스템을 개발하는 데 도움을 받을 수 있다.“

동시에, 이번 연구 결과는 인공지능 비서, 에이전트형 인공지능, 챗봇과 같은 디지털 대화 상대이자 친구로서의 인공지능의 일상적인 사회적 맥락에서의 행동에 대한 우리의 이해를 넓혀준다.
참고: PNAS Nexus, 2025; doi: 10.1093/pnasnexus/pgaf317
출처: PNAS Nexus

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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