가위바위보의 과학
물리학자, 심리학자, 생물학자, 컴퓨터 과학자가 모두 이 게임을 연구했습니다. 그리고 뭔가를 찾아냈습니다.
가위바위보가 연구 대상이 되는 것은 이기는 순수 전략이 없는 가장 작은 게임이어서, 사람이 무작위롭지 못하다는 사실을 측정할 수 있게 해 주기 때문입니다. 기계는 그 틈을 파고듭니다. Iocaine Powder는 2000년 첫 국제 프로그래밍 대회에서 우승했고, 요즘 신경망은 33%라는 기준선에 대해 사람의 다음 수를 대략 60% 확률로 맞힙니다. 2012년 도쿄대학의 로봇은 승률 100%에 이르렀는데, 이는 만들어지는 손 모양을 읽어 내는 것이므로 예측이 아니라 반응입니다.

네, 이건 진짜 학문 분야입니다
가위바위보는 수십 편의 동료 심사 논문의 주제가 되어 왔습니다. 베이징에서 런던까지, 여러 대학이 인간의 의사결정, 사회적 행동, 전략적 사고를 연구하는 모형으로 RPS를 씁니다. 이걸로 박사 학위를 받은 사람들이 있습니다. 저희는 농담하는 게 아닙니다. 그분들도 농담이 아니고요.
저장대학교 연구 (2014)
가장 많이 인용되는 RPS 연구 중 하나는 중국 저장대학교에서 나왔습니다. 연구진은 학생 360명에게 각각 300라운드를 하게 하고 모든 수를 하나하나 기록했습니다. 결과는 이렇습니다.
- 이기면 유지: 한 라운드를 이긴 선수는 다음 라운드에 같은 손동작을 반복하는 경향이 있었습니다. 바위가 통했으면 또 바위인 거죠. 고장 나지 않은 걸 왜 고치냐고요? 바로 그 생각이 고장을 만듭니다.
- 지면 변경(순환형): 진 선수는 자신이 냈던 수를 이겼을 손동작으로 바꾸는 경향이 있었고, 바위에서 보, 보에서 가위로 이어지는 순환을 따랐습니다. 인간의 뇌는 바위로 졌을 때의 답이 무작위화가 아니라 보라고 생각하는 모양입니다.
- 비기면 변경: 무승부 뒤에는 수를 바꾸는 경향이 있었습니다. 무승부는 지루하고, 지루하면 사람은 안절부절못하니까요.
조건 반응 전략이라 불리는 이 패턴들은 내시 균형(각각 1/3 무작위)에서 크게 벗어납니다. 그리고 공략 가능한 패턴을 만들죠. 상대가 "이기면 유지"를 따른다는 걸 알면, 상대가 이긴 뒤에 무엇이 올지 알 수 있습니다. 답안지를 건네받는 셈입니다.
Wang, Xu & Zhou (2014), Scientific Reports, doi:10.1038/srep05830
바위 편향
여러 독립적인 연구가 바위가 가장 많이 나오는 손동작임을 확인했습니다. 기대치 33.3%에 비해 대략 35~37% 나옵니다. 왜 그럴까요?
- 신체적 기본값: 주먹은 손가락을 움직일 필요가 없습니다. 손의 휴식 상태죠. 시간에 쫓기면 사람은 힘이 가장 덜 드는 쪽으로 갑니다. 인생의 대부분의 결정도 그렇게 굴러가고요.
- 심리적 연상: 바위는 강하고 공격적으로 느껴집니다. 남성 선수는 바위를 더 자주 내는데, 이 손동작이 감정적 무게를 지닌다는 뜻입니다.
- 첫 수 편향: 바위의 우세는 전략적 사고가 작동하기 전인 경기 첫 수에서 가장 강합니다. 첫 수는 사실상 무의식이 자기소개를 하는 셈이죠.
진화생물학
여기서부터 좀 기묘해집니다. RPS의 역학이 실제 자연에 나타납니다.
- 옆줄무늬도마뱀(Uta stansburiana): 세 가지 수컷 형태가 RPS 순환 구조로 짝짓기를 두고 경쟁합니다. 공격적인 주황목이 협력적인 파랑목을, 파랑목이 몰래 다가가는 노랑목을, 노랑목이 주황목을 이깁니다. 이 도마뱀들은 경쟁 RPS를 하고 있으면서 그 사실조차 모릅니다. 손도 없고요.
- 세균: 독소를 만드는 균주, 독소에 저항하는 균주, 독소에 약한 균주인 대장균은 비추이적 우열 관계로 공존합니다. 세균이 RPS를 하는 겁니다. 비유가 아닙니다.
- 산호초 물고기: 산호 종 사이의 경쟁 역학도 RPS 같은 위계를 따릅니다. 바다는 사실상 하나의 거대하고 축축한 토너먼트인 셈입니다.
진화 게임 이론가들은 이 사례들로 비추이적 경쟁이 생물 다양성을 촉진한다는 것을 보여 줍니다. 어느 한 전략도 지배하지 못하니 여러 전략이 공존하죠. RPS는 단순한 놀이가 아닙니다. 하나가 영원히 이기는 일 없이 생명이 공간을 나눠 쓰는 근본적인 방식입니다.
인공지능
사람을 상대로 RPS를 하도록 훈련된 AI는 한결같이 이깁니다. 더 똑똑해서가 아니라, 사람이 예측 가능한데도 그걸 인정하지 않기 때문입니다.
- 도쿄대학 로봇 (2012): 고속 카메라로 상대의 손 모양이 만들어지는 첫 몇 밀리초를 포착해 1,000분의 1초도 안 되어 이기는 손을 내놓았습니다. 승률은 100%였습니다. 그리고 반칙이었습니다. 다만 아주 멋진 반칙이었죠.
University of Tokyo Ishikawa Group: Janken robot project
신경과학
뇌 영상 연구에 따르면 RPS의 한 판단은 여러 영역을 동시에 활성화합니다.
Kikuchi et al. (2007): prefrontal activity during a 15-person RPS task
게임을 넘어선 활용
RPS 연구에는 RPS를 하는 것과 아무 상관 없는 실용적 활용처가 있습니다.
- 행동경제학: 불확실성 속에서 사람이 어떻게 결정하는지 이해하기
- 보안: 예측 가능한 인간 행동에 견디는 시스템 설계
- 교육: 확률, 게임 이론, 통계적 사고 가르치기
- 경매와 메커니즘 설계: 비추이적 구조에 기반한 공정한 배분 절차
세상에서 가장 단순한 게임이 계속 새로운 것을 알려 줍니다. 존중할 수밖에 없는 종류의 과잉 성취죠.
출처
- Social cycling and conditional responses in the Rock-Paper-Scissors game
- The rock–paper–scissors game and the evolution of alternative male strategies
- Local dispersal promotes biodiversity in a real-life game of rock–paper–scissors
- Prefrontal cerebral activity during a simple “rock, paper, scissors” task
