# 똑똑한 AI를 같이 쓰면 가게들이 같은 실수를 할까?

_금융시장 실험에서 성능 높은 AI일수록 판단이 비슷해졌고, 같은 틀린 정보를 넣자 가격 오차가 5~7배 커졌다._

> AI가 많아지면 실수가 줄어들 것 같지만 꼭 그렇지는 않다. 같은 AI와 같은 정보를 함께 쓰면 실수가 한 방향으로 모일 수 있다. 동네 가게가 확인할 기준도 짚어본다.

- 종류: 칼럼
- 주소: https://aisitekorea.com/column/same-smart-ai-shared-wrong-signal
- 발행: AI사이트코리아 (https://aisitekorea.com)
- 작성일: 2026-10-01

똑똑한 AI를 쓰면 가게 하나하나의 판단은 나아질 수 있다. 하지만 모두가 비슷한 AI에 비슷한 정보를 넣으면 반대의 일이 생길 수 있다. 금융시장 실험에서는 같은 틀린 해설을 넣었을 때 가격 오차가 AI가 없을 때보다 5~7배 커졌다.

AI가 비슷해지면, 틀린 정보 하나가 모두를 같은 방향으로 틀리게 만든다.

## 똑똑한 AI끼리는 정말 비슷하게 판단할까?

MIT와 하버드 케네디스쿨 연구진은 AI 7종에 같은 가상 주식 거래 상황을 보여줬다. 64개 상황을 만들고 상황마다 5번씩 답하게 한 뒤, AI 두 개씩 21쌍을 비교했다.

결과는 분명했다. 성능이 높은 AI일수록 서로 비슷한 판단을 했다. 성능은 일반 지식·추론 시험인 MMLU-Pro와 사람들의 1:1 비교 점수인 ELO로 측정했는데, 어느 쪽으로 보더라도 같은 결과가 나왔다.

| 항목 | 값 |
|---|---|
| 비교한 AI | 7종(라마 3.2 3B, GPT-5.4 nano, 제미나이 2.0 플래시 라이트, 라마 4 스카우트, GPT-5 nano, 클로드 하이쿠 4.5, 제미나이 2.5 플래시) |
| 가상 거래 상황 | 64개 × 상황마다 5번 응답 |
| 비교한 짝 | 21쌍 |
| 성능 점수로 닮은 정도를 설명한 비율(ELO 기준) | 47.5%(t=3.94, p=0.001) |
| 성능 점수로 닮은 정도를 설명한 비율(MMLU-Pro 기준) | 58.0%(t=4.88, p 

- AI에게 물어볼수록 가게가 비슷해질까?

- AI에게 가격을 맡겨도 가게끼리 가격이 비슷해질까?

- AI가 고른 광고, 그대로 따라도 될까?

- AI가 한 말을 그대로 믿어도 될까?
 

## 자료 출처

 

- Why Better Models Can Create Riskier Systems: Evidence from LLM Agents in Financial Markets(MIT·하버드 케네디스쿨, arXiv 2609.04373, 2026.9 — AI 7종·상황 64개·짝 21쌍, 가상시장 100라운드)

- 같은 논문 HTML판(회귀 t값·설명 비율·가격 차이 대비 주문 크기·방향 정확도 수치)

- Correlated Errors in Large Language Models(코넬 등, arXiv 2506.07962, ICML 2025 — AI 350종 이상, 둘 다 틀릴 때 같은 오답 60%)

- Global Financial Stability Report 2024년 10월 3장: AI와 자본시장(국제통화기금, 2024.10 — 쏠림·변동성 우려)

- Findings Regarding the Market Events of May 6, 2010(미국 SEC·CFTC 합동 보고서, 2010.9)

- MS 「한국 AI 사용률 40.6%, 4계단 상승한 세계 12위」(뉴데일리, 마이크로소프트 AI 이코노미 인스티튜트 2026년 2분기 보고서 인용)

- 서울 소상공인 AI 활용률 9.7%, 향후 활용 계획도 23%(뉴스1, 중소기업중앙회 서울지역본부 2025.9 조사·300곳)

- 서울 소상공인 10곳 중 1곳만 AI 활용, 「비용 부담」(파이낸셜뉴스, 같은 조사 — 도입비용 부담 69.0%·계획 없음 67.3%)

- AI 도입비용 부담에 서울 소상공인 10%만 「AI 활용」(헤럴드경제, 같은 조사)