Agentic World Analysis (AWA) - an alternative way to explore systems and support decision making
이 논문은 에이전트 기반 AI 시뮬레이션과 전문가 엘리시테이션(expert elicitation)을 결합하여 복잡한 환경적 불확실성을 탐색하는 새로운 프레임워크인 에이전틱 월드 분석(Agentic World Analysis, AWA)을 소개하며, 이는 네덜란드의 질소 위기에 대한 미래 경로를 모델링하는 과정에서 WEGA 시스템의 성공적인 적용을 통해 입증되었습니다.
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수 세기 동안 인류는 기후, 경제, 사회와 같은 복잡한 시스템이 어떻게 변화할지 예측하려 노력하며 희망과 불안이 뒤섞인 시선으로 미래를 바라보아 왔습니다. 이러한 불확실성을 이해하기 위해 과학자들은 오랫동안 두 가지 주요 도구에 의존해 왔습니다. 하나는 엄격한 수학적 규칙을 따르는 컴퓨터 시뮬레이션이고, 다른 하나는 자신의 경험을 바탕으로 미래를 추측하는 인간 전문가 패널입니다. 두 방법 모두 강점이 있지만, 상당한 약점도 가지고 있습니다. 컴퓨터 모델은 경직되어 있어 새로운 정보가 들어왔을 때 업데이트하기 어렵고, 인간 전문가는 편향되거나 일관성이 없거나 급변하는 사건에 반응하는 속도가 느릴 수 있습니다. 오염부터 자원 부족에 이르기까지 지속 가능성에 대한 긴급한 과제들이 고조됨에 따라, 가능한 미래를 탐색하기 위한 더 유연하고 투명한 방법의 필요성이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
'에이전틱 월드 분석(Agentic World Analysis)'이라 불리는 새로운 접근 방식은 이 간극을 메우기 위해 양쪽의 장점을 결합하고자 합니다. 이 방법은 정적인 방정식이나 단일한 인간 컨설턴트 그룹에만 의존하는 대신, 전문화된 전문가 팀처럼 행동하는 인공지능 에이전트를 활용합니다. 이 디지털 에이전트들은 단순히 숫자만을 계산하는 것이 아니라, 문서를 읽고, 증거를 수집하며, 다양한 관점을 토론하고, 세상이 어떻게 진화할지에 대한 상세한 이야기를 구성합니다. 목표는 완벽한 정확도로 미래를 예측하는 것(이는 불가능합니다)이 아니라, 특정 결정이 어떻게 다른 결과로 이어질 수 있는지를 보여주는 명확하고 감사 가능한 가능성의 지도를 만드는 것입니다. 이를 통해 의사 결정권자들은 단순히 무엇이 일어날 것인가를 넘어, 왜 그런 일이 일어나는지를 파악하고, 다양한 잠재적 시나리오에 맞서 자신들의 전략을 테스트할 수 있습니다.
최근 연구에서 용차오 쳉(Yongchao Zeng)과 그의 동료들은 이 새로운 프레임워크를 소개하고 이를 실제 위기 상황인 네덜란드의 질소 오염 문제로 테스트했습니다. 농업에서 발생하는 질소 배출량은 수년 동안 환경 한계치를 초과하여 생물 다양성을 위협하고 농민, 환경 단체, 정부 관계자 사이의 정치적 갈등을 유발해 왔습니다. 연구진은 '생성형 에이전트에 의한 월드 엔진(World Engine by Generative Agents, WEGA)'이라는 시스템을 구축하여 이 위기가 향후 15년 동안 어떻게 전개될지를 시뮬레이션했습니다. 그들은 농민이나 정치인이 어떻게 행동할지에 대한 고정된 규칙을 시스템에 프로그래밍하지 않았습니다. 대신, AI에게 현재의 위기 상태와 축산 농가 연합 대표, 유럽 위원회 관료, 환경 과학자, 우파 미디어 편집자, 네덜란드 농업부 장관을 포함한 주요 이해관계자 목록을 제공했습니다.
시스템은 5년 단위의 시간 흐름을 모방하여 사이클을 돌리기 시작했습니다. 각 사이클에서 이해관계자 에이전트들은 상황을 논의하고 새로운 규제나 농가에 대한 재정 지원과 같은 정책을 제안합니다. 일단 결정이 내려지면, 전문가 에이전트들은 그 결정이 향후 5년 동안 가져올 예상 결과를 분석합니다. 그들은 증거를 찾고, 불확실성을 식별하며, 그 불확실성이 어떻게 해결되느냐에 따라 다른 가능한 미래들을 생성합니다. 예를 들어, 새로운 정책이 도입된다면 시스템은 "대중이 이 정책을 수용한다면?" 대 "대중이 이 정책을 거부한다면?"과 같은 질문을 던집 수 있습니다. 이 과정은 브랜차링 트리(branching tree) 형태의 시나리오를 만들어내어, 연구자들이 매번 새로운 컴퓨터 모델을 처음부터 구축하지 않고도 다양한 경로를 탐색할 수 있게 했습니다.
시뮬레이션 결과는 질소 위기에 대한 두 가지 뚜렷한 경로를 보여주었습니다. 첫 번째 경로에서 시스템은 새로운 정책에 대한 사회적 수용도가 낮게 유지된다고 가정했습니다. 이는 감시 장비가 파괴되고 보고가 조작되는 갈등의 시나리오로 이어져 상황이 악화되었습니다. 그러나 이 어려운 시나리오에서도 시스템은 상황을 안정시킬 방법을 찾아냈습니다. 모니터링 시스템의 무결성을 회복할 수 있다면 농가에 재정적 지원을 제공한다는 새로운 합의가 제안되었습니다. 시스템이 이 모니터링의 성공적인 복구를 시뮬레이션하자, 갈등은 완화되었고 초점은 정치적 싸움에서 기술적 문제 해결로 전환되었습니다.
두 번째 대안 경로에서 연구진은 모니터링 시스템을 복구하려는 시도가 실패할 경우 어떤 일이 벌어질지를 탐구했습니다. 이 시나리오에서 실패는 신뢰의 붕괴로 이어졌으며, 유럽 연합이 막대한 벌금을 부과하고 농업 보조금을 삭감하게 만들었습니다. 이러한 외부 압력은 농업 공동체를 더욱 급진화시켜 깨뜨리기 훨씬 어려운 교착 상태를 만들었습니다. 이 두 경로를 비교함으로써 시스템은 핵심적인 통찰을 강조했습니다. 즉, 어떤 정책의 성공 여부는 신뢰와 데이터의 무결성을 유지하는 능력에 크게 달려 있다는 것입니다. 만약 데이터가 신뢰할 수 있는 것으로 간주된다면 협력이 가능하지만, 그렇지 않다면 아무리 잘 설계된 정책이라도 실패할 수 있습니다.
연구진은 또한 AI가 생성한 이야기의 품질을 평가하기 위한 특별한 도구를 구축했습니다. 이 도구는 시나리오의 논리성, 사용된 증거의 강도, 그리고 캐릭터 행동의 일관성을 점검했습니다. 그 결과 시스템이 일관성 있고 잘 뒷받침된 내러티브를 생성한다는 것을 발견했지만, 동시에 한계점도 지적했습니다. 예를 들어, 시뮬레이션은 시스템이 때때로 현실적이지 않을 수 있는 안정성을 가정한다는 점을 보여주었으며, 생성된 특정 정책들은 실행을 위한 완벽한 청사진이라기보다는 예시적인 사례라는 점을 언급했습니다. 이 평가는 시스템의 가치가 정확한 결과를 예측하는 데 있는 것이 아니라, 성공과 실패를 이끄는 메커니즘을 식별하는 데 있음을 강조했습니다.
이 연구는 인공지능이 복잡한 문제를 탐구하기 위한 유연하고 투명하며 협력적인 방법을 만드는 데 사용될 수 있음을 보여줍니다. 경직된 구조에 갇혀 있는 전통적인 모델과 달리, 이 접근 방식은 과학적 데이터부터 정치적 내러티브에 이르기까지 다양한 유형의 지식을 통합할 수 있게 해줍니다. 연구진은 이 방법이 인간 전문가를 대체하는 것이 아니라, 복잡한 상황을 깊이 생각할 수 있도록 돕는 보조 도구라고 주장합니다. 추론 과정을 가시화하고 검토할 수 있게 함으로써, 이 시스템은 의사 결정권자들이 자신들의 선택에 따른 상충 관계(trade-offs)를 이해하도록 돕습니다. 기술은 아직 초기 단계에 있지만, 이는 미래의 불확실성을 항해하는 유망한 새로운 방법으로서, 점술가의 수정구슬을 명확하고 감사 가능한 가능성의 지도로 바꾸어 놓았습니다.
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