AI가 쇼핑부터 투자까지 알아서 해주는 세상을 상상해보세요. 편리하긴 하지만 한편으론 묘한 불안감이 들지 않나요? AI가 우리 취향을 제대로 이해할까요? 수많은 AI 에이전트가 동시에 움직이면 시장은 어떻게 변할까요?

MIT Sloan 경영대학원 박사과정에 있는 Benjamin Manning은 바로 이런 질문들을 연구하고 있습니다. 그는 경제학자이자 컴퓨터과학 연구자로서, AI 에이전트가 사람을 대신해 행동할 때 시장과 제도가 어떻게 변화하는지 탐구합니다. MIT News가 그의 연구와 전망을 소개했습니다.

출처: Exploring how AI will shape the future of work – MIT News

AI가 우리를 대신할 때 생기는 문제들

Manning의 연구는 단순히 “AI가 일을 더 잘하게 만드는 법”을 넘어섭니다. 그가 묻는 건 이겁니다: AI 시스템이 우리 선호를 제대로 이해하도록 설계하려면 어떻게 해야 할까? AI가 많은 결정을 내리기 시작하면 무슨 일이 벌어질까?

예를 들어볼까요. 수백만 명이 각자의 AI 쇼핑 에이전트를 사용한다고 가정해봅시다. 이 에이전트들이 동시에 최저가를 찾아 움직이면 가격 경쟁은 어떻게 될까요? 혹은 AI 투자 에이전트들이 비슷한 패턴으로 주식을 사고팔면 시장 변동성은 어떻게 바뀔까요?

Manning은 이런 AI 에이전트를 어떻게 설계하고 평가해야 하는지, 그리고 이들의 행동이 시장과 제도를 어떻게 형성하는지 연구합니다. 이건 기술 문제가 아니라 경제학과 정책의 문제죠.

사회과학 연구를 몇 분 만에

Manning의 또 다른 연구는 더욱 흥미롭습니다. AI가 인간 행동을 얼마나 잘 시뮬레이션할 수 있는지 탐구하는 거예요.

그는 이런 미래를 그립니다. “연구자들이 몇 분 만에 수백만 건의 행동 시뮬레이션을 테스트하고, 실험 설계를 빠르게 프로토타입하고, 비용이 많이 드는 인간 대상 연구에 투자하기 전에 유망한 연구 방향을 찾아내는 세상이요.”

이게 실현되면 사회과학 연구의 속도가 근본적으로 바뀝니다. 지금은 가설을 세우고, 실험 참가자를 모집하고, 데이터를 수집하고, 분석하는 데 몇 달씩 걸리죠. 하지만 AI 시뮬레이션을 활용하면 수십 가지 가설을 빠르게 테스트하고 가장 유망한 것만 실제 인간 연구로 검증할 수 있습니다.

Manning은 강조합니다. “이건 인간의 통찰을 대체하는 게 아니라 증폭시키는 거예요. 과학자들은 더 나은 질문을 던지고, 이론을 개발하고, 결과를 해석하는 데 집중할 수 있고, AI는 계산적으로 무거운 작업을 처리하죠.”

변화의 속도를 따라잡기

Manning이 가장 흥분하는 부분은 이겁니다. “우리는 이해의 속도가 경제 변화의 속도에 훨씬 더 가까워지는 세상으로 나아가고 있을지 모릅니다.”

지금까지 사회과학은 늘 현실보다 한 발 늦었어요. 새로운 기술이나 시장 변화가 일어나면, 그 영향을 이해하고 연구하는 데 몇 년이 걸렸죠. 하지만 AI 시뮬레이션이 연구를 가속화하면 변화를 실시간에 가깝게 이해하고 대응할 수 있습니다.

물론 이건 아직 비전입니다. AI가 인간 행동을 얼마나 정확히 시뮬레이션할 수 있는지, 그 한계는 무엇인지는 앞으로 연구해야 할 과제죠. 하지만 Manning의 연구는 AI가 단순히 자동화 도구가 아니라 우리가 세상을 이해하는 방식 자체를 바꿀 수 있음을 보여줍니다.

MIT에서 4년째 공부하고 있지만 여전히 비현실적으로 느껴진다는 Manning. 그는 박사학위를 마친 후 비즈니스 스쿨 교수가 되어 경제학과 AI 교차점에서 연구를 계속하고 싶다고 합니다. AI 에이전트 시대의 경제학, 앞으로 더 주목해야 할 분야입니다.

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