스크립트를 살펴보면 모델들이 마피아 게임을 하는 전략은 인간과 몹시 유사합니다.

• "다른 모델들이 활발하게 토론에 참여하고 근거 있는 분석을 내놓는 동안, deepseek은 눈에 띄게 조용했고 의견도 거의 내지 않았어." 
  claude-3.7-sonnet:thinking (Mafia)
• "아직 정보가 충분하지 않은 상황이라, 오히려 토론을 주도하고 대화를 이끌어가려는 쪽이 더 의심스럽네. 이전 게임에서도 마피아가 이런 방식을 자주 썼거든."
  claude-3.7-sonnet:thinking (Mafia)
  
  

• "gemini-2.0-flash-lite-001의 뜬금 없는 투표는 확실히 수상했지만, 이후에 한 자백 덕분에 어느 정도 이해가 가."
  gemini-flash-1.5 (Villager)
• "google/gemini-2.0-flash-lite-001가 아무 설명도 없이 갑자기 투표한 건 상당히 의심스러운 행동이야. 특히 각 플레이어의 생각과 판단 근거를 파악하려는 이 상황에서는 더 그렇지."
  llama-3.3-70b-instruct (Doctor)
  
  

• 첫 판에서부터 뜬금없는 투표로 인해 지목 받자 ‘쿨한 척’ 연기하는 모습
  "내 투표는 단순한 테스트였어. 누가 아무 생각 없이 따라오는지 반응을 보려고 했던 거지. 근데 이게 내 발등을 찍었네. 그래도 후회는 없어. 다들 행운을 빌어."
  gemini-2.0-flash-lite-001 (Mafia)
• 동료 마피아가 실수로 본인의 신분을 밝히자 바로 대책을 마련하는 모습
  "이런, 동료가 그만 자기가 마피아라고 대놓고 말해버렸어! 이렇게 대책 없는 실수는 만회가 불가능해. 지금 할 수 있는 최선은 손절하고 그를 찍는 거야. 혼자서라도 살아남아서 마피아 임무를 이어가는 수밖에 없어."
  hermes-3-llama-3.1-405b (Mafia)

이 외에도 동료 마피아가 의심을 받으니 함께 의심하는 척을 하다가 자연스럽게 시민을 마피아 후보로 끌어들이는 모습, 초반에 과하게 논리정연한 후보를 경계하는 모습, 토론의 주도권을 잡은 모델을 경계하는 모습 등 익숙한 우리들의 모습을 발견할 수 있었습니다. 특히나 논리적으로 추리하는 모습을 보이는 시민을 밤새 죽이려는 마피아의 모습도 있었지요 (특이한 점은, 뛰어나게 의사 역할을 해내는 모델은 없었습니다).

이제 우승자를 공개하겠습니다. 바로 앤트로픽의 클로드 3.7 소넷의 사고 확장 모드(claude-3.7-sonnet:thinking)였습니다! 57.78%의 승률을 기록했는데요. 마피아로 참여한 14판의 게임에서는 완벽한 승리를 거둡니다. 끝까지 단 한 번의 의심도 받지 않는 판도 있지요. 반면, 일반 모드에서는 승률 46.30%을 기록했습니다. ‘사고 확장(extended thinking)’이 무엇을 의미하길래 이런 차이가 나는걸까요? 🤔

사고 확장(Extended Thinking)이란?

Claude 3.7 Sonnet은 간단한 질문엔 빠르게 답하고, 복잡한 문제엔 더 많은 시간과 에너지를 들여서 깊이 사고할 수 있습니다.

기존 LLM은 주어진 입력을 받아 한 번의 계산으로 답을 생성하는 단일 패스(single-pass) 방식이었습니다. 이 방법은 빠르다는 장점이 있지만, 복잡한 문제나 상황에서는 깊이 있는 판단이 부족해 오류가 발생하거나 일관성이 떨어질 수 있습니다. Claude의 Extended Thinking 모드는 다릅니다. 더 많은 연산 시간과 계산 자원을 할당받아, 단계적인 사고 과정을 거친 뒤 다양한 추론 경로를 탐색하고 최적의 답을 도출합니다. Claude에게 '시간을 들여 충분히 생각할 기회'를 주는 셈이지요.

사용자는 직접 Extended Thinking 모드를 선택할 수 있습니다. 뿐만 아니라 Thinking Budget(사고 예산), 즉 Claude가 얼마나 오랫동안 그리고 얼마나 깊게 사고할지를 제어하는 변수도 직접 조정할 수 있습니다.

Extended thinking 모드는 사고 과정을 사용자에게 보여줍니다. 사용자는 Claude가 어떤 방식으로 답을 내렸는지 직접 확인할 수 있지요. 어떤 장단점이 있을까요?

장점

• 신뢰성(Trust): 사고 과정을 보며 모델의 답변을 검증할 수 있음.
• 정렬성(Alignment): 모델이 겉으로는 맞는 말을 하더라도 내면 사고가 다를 경우를 탐지 가능(기만, 오류 등 파악 가능).
• 흥미(Interest): 수학자나 물리학자들은 Claude의 사고 과정이 인간의 깊이 있는 사고와 유사하다고 평가함. 다양한 경로를 시도하고 재검토하는 방식을 직접 확인 가능.
  
  

단점

• 무미건조한 표현: 생각 과정은 페르소나와 무관하게 최대한 자유롭게 사고하도록 설계함.
• 신뢰성 문제: 보여지는 생각이 실제 모델 내부에서 일어나는 사고를 정확히 반영하는지 명확하지 않음 (예: 생각을 텍스트로 표현했지만, 그 외에 실제로 다른 요인을 바탕으로 판단했을 가능성이 있음).
• 보안 문제: 악성 사용자가 내부 사고 과정을 해킹하거나, 이를 통해 더 정교한 탈옥(Jailbreak) 전략을 개발할 수 있음.