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OASIS: 100만 명의 AI 에이전트가 소셜 네트워크를 시뮬레이션한다

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By OPSO
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OASIS: 100만 명의 AI 에이전트가 소셜 네트워크를 시뮬레이션한다

OASIS: 100만 명의 AI 에이전트가 소셜 네트워크를 시뮬레이션한다

🔍 OASIS란?

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최근 AI 기술이 발전하면서, 소셜 미디어에서 정보가 어떻게 확산되고, 사람들이 어떻게 반응하는지를 연구하는 것이 중요해졌습니다.
예를 들어, 가짜 뉴스가 얼마나 빨리 퍼지는지, 댓글이 여론 형성에 미치는 영향, 특정 의견이 시간이 지나면서 극단적으로 변하는 현상(집단 극화) 등이 연구 대상이 됩니다.

하지만 현실 세계에서 수백만 명의 사람들을 대상으로 실험하는 것은 불가능합니다.

✅ OASIS란?
👉 100만 명의 AI 에이전트를 활용한 가상 소셜 미디어 시뮬레이터
👉 X(트위터)와 Reddit 같은 소셜 미디어 환경을 재현
👉 가짜 뉴스 확산, 여론 변화, 알고리즘 추천 효과 등을 분석 가능

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⚙️ OASIS의 핵심 기술

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OASIS가 기존 시뮬레이션과 다른 점은 대규모 AI 에이전트(100만 명)를 활용해 현실적인 소셜 미디어 환경을 구현할 수 있다는 것입니다. 이를 위해 세 가지 주요 기술을 사용합니다.

1️⃣ 동적 소셜 네트워크 모델링 (Dynamic Social Network Modeling)

💡 기존 문제:

  • 기존 연구는 고정된 사용자 네트워크에서만 실험 가능 → 현실에서는 사용자 관계(팔로우, 댓글, 좋아요 등)가 계속 변함
  • 실제 소셜 미디어에서는 관심사에 따라 팔로우/언팔로우가 변경되고, 트렌드에 따라 커뮤니티가 형성됨

✅ OASIS 솔루션:
OASIS는 사용자 관계와 상호작용을 실시간으로 업데이트하여 더 현실적인 네트워크를 만듭니다.

  • 팔로우/언팔로우 모델링: 관심사가 비슷한 에이전트끼리 자동으로 연결됨
  • 댓글·게시물에 대한 반응: 특정 이슈에 대한 반응을 보고 유사한 성향의 에이전트가 더 많이 상호작용
  • 다양한 소셜 미디어 스타일 구현
    • X(트위터) 방식 → 빠르게 정보 확산
    • Reddit 방식 → 토론을 통해 의견 형성

📌 쉽게 말해:
“친구 추천”, “맞춤형 뉴스피드” 같은 기능이 현실 소셜 미디어에 있듯이, OASIS는 AI가 직접 팔로우·댓글·좋아요 등을 조정하며 네트워크를 성장시킴

2️⃣ LLM 기반 에이전트 (LLM-Powered Agents)

💡 기존 문제:

  • 기존 시뮬레이션은 룰 기반으로 동작 → 정해진 규칙대로만 행동 → 현실과 다름
  • 현실에서는 사람들이 각자 다르게 사고하고 행동함

✅ OASIS 솔루션:
OASIS는 LLM(대형 언어 모델, GPT-4o 등)을 활용한 AI 에이전트를 사용하여 더 인간처럼 행동하는 가상 사용자를 구현합니다.

각 AI 에이전트는 다음과 같은 행동을 수행할 수 있습니다.
✅ 게시물 작성: 뉴스, 정치, 스포츠, 엔터테인먼트 등 다양한 주제로 글 작성
✅ 좋아요·댓글·공유: 게시물에 대한 반응을 남기고, 의견이 맞는 사람과 상호작용
✅ 의견 변화: 시간이 지나면서 새로운 정보를 접하면 생각을 바꾸기도 함
✅ 추천 알고리즘 반응: 인기 있는 게시물에 더 많이 반응하며, 정보 확산 패턴을 만듦

📌 쉽게 말해:
OASIS에서는 100만 명의 가상 AI 유저가 실제 사람처럼 SNS에서 활동하며 데이터 생성

3️⃣ 추천 시스템 & 정보 확산 모델링 (RecSys & Information Propagation)

💡 기존 문제:

  • 소셜 미디어에서 어떤 정보가 확산될지 결정하는 것은 추천 알고리즘
  • 기존 연구는 고정된 데이터로 실험 → 현실에서는 AI 추천 시스템이 어떤 콘텐츠를 보여주는지가 매우 중요

✅ OASIS 솔루션:
OASIS는 소셜 미디어에서 사용하는 추천 알고리즘(RecSys)을 직접 구현하여 정보 확산을 시뮬레이션합니다.

  • 인기 게시물 우선 노출: 좋아요, 댓글이 많을수록 더 많은 에이전트에게 노출
  • 사용자 관심사 기반 추천: 스포츠에 관심 있는 AI는 스포츠 게시물을 더 많이 봄
  • 가짜 뉴스 & 클릭베이트 실험 가능: 특정 정보가 어떤 방식으로 확산되는지 분석

📌 쉽게 말해:
OASIS는 소셜 미디어 알고리즘이 정보를 어떻게 퍼뜨리는지를 연구할 수 있도록 설계됨

🔍 OASIS의 동작 원리

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1️⃣ 환경 구축 (Setting up the Simulation)

  • X(트위터) 또는 Reddit과 유사한 가상 소셜 네트워크를 생성
  • AI 에이전트는 각자의 프로필, 관심사, 관계 네트워크를 가짐

2️⃣ AI 에이전트 상호작용 (Agent Behavior Simulation)

  • 게시물 생성 & 확산: 에이전트가 주어진 주제에 대해 게시물 작성
  • 좋아요·댓글·공유 반응: 시간이 지나면서 특정 의견이 확산되거나 변화
  • 추천 시스템 개입: 특정 게시물이 어떤 방식으로 인기 게시물이 되는지 확인

3️⃣ 데이터 분석 (Analyzing the Results)

  • 특정 주제(예: 가짜 뉴스)가 얼마나 빠르게 퍼지는지 시뮬레이션
  • 집단 극화(Group Polarization): 시간이 지나면서 사람들이 점점 더 극단적인 의견을 가지게 되는지 분석
  • Herd Effect(군중 심리): 사람들이 처음 본 댓글(좋아요가 많거나 적음)에 영향을 받는지 확인

🚀 OASIS의 실험 결과

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OASIS는 X(트위터)와 Reddit에서의 정보 확산 및 집단 극화 실험을 수행했습니다.

✅ 1. 정보 확산 실험 (X 시뮬레이션)

  • 198개의 실제 트윗 데이터를 사용하여 정보 전파 속도 및 경로를 분석
  • 현실과 90% 이상 일치하는 정보 확산 패턴을 시뮬레이션하는 데 성공

✅ 2. 집단 극화 실험

  • 특정 의견(예: 정치적 이슈)에 대한 집단 토론을 모델링
  • 시간이 지날수록 의견이 더 극단적으로 변화하는 현상을 관찰

✅ 3. 군중 심리 실험 (Herd Effect in Reddit)

  • Reddit에서 초기 “좋아요/싫어요” 여부가 댓글 반응에 미치는 영향을 실험
  • AI 에이전트는 초기 “싫어요”가 많을수록 추가적인 부정적 반응을 더 많이 보이는 경향을 보임

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  • 196명, 10,196명, 100,196명 규모의 AI 에이전트 실험 비교
  • 에이전트 수가 많아질수록 더 다양한 의견이 생성됨
  • 소규모 그룹에서는 극단적인 의견이 강화되지만, 대규모 그룹에서는 더 다양한 시각이 존재

💡 OASIS의 활용 가능성

OASIS는 소셜 미디어 연구, 정책 분석, AI 윤리 연구 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

✔️ 소셜 네트워크 연구 (정보 확산, 가짜 뉴스 탐지, 알고리즘 공정성 분석)
✔️ 정책 시뮬레이션 (SNS 규제 정책, 여론 조작 방지 전략 개발)
✔️ AI 윤리 연구 (AI 기반 추천 시스템의 편향성 분석)
✔️ 기업 및 마케팅 연구 (소셜 미디어 광고 전략 테스트)

📌 결론

OASIS는 최대 100만 명의 AI 에이전트를 활용하여 현실적인 소셜 미디어 시뮬레이션을 수행할 수 있는 최초의 대규모 시스템입니다.

✅ 현실적인 소셜 미디어 행동 모델링
✅ 정보 확산 및 집단 극화 연구 가능
✅ 확장성 높은 GPU 기반 분산 처리 시스템

앞으로 OASIS는 소셜 네트워크 연구 및 AI 기반 시뮬레이션의 새로운 기준이 될 것입니다. 🚀

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