본 논문은 소비자 대면 애플리케이션에서 제품 검색, 협상, 거래 실행과 같은 작업을 돕는 데 AI 에이전트가 점점 더 많이 사용됨에 따라, 소비자와 판매자가 모두 AI 에이전트가 협상과 거래를 완전히 자동화하도록 허용하는 미래 시나리오를 탐구합니다. 연구는 다양한 LLM 에이전트가 사용자에게 유리한 거래를 성사시키는 능력이 어떻게 다른지, 그리고 AI 에이전트를 사용한 거래 자동화가 소비자 시장에 어떤 위험을 초래하는지 두 가지 주요 질문에 답하고자 합니다. 실제 거래 협상 환경에서 다양한 LLM 에이전트의 성능을 평가하는 실험적 프레임워크를 개발하여, AI 중개 거래가 본질적으로 불균형적인 게임임을 밝히고, 다양한 에이전트가 사용자에게 상당히 다른 결과를 가져온다는 것을 발견했습니다. 또한, LLM의 비정상적인 행동은 과소비나 불합리한 거래 수락과 같은 소비자와 판매자 모두에게 재정적 손실을 초래할 수 있다는 것을 보여줍니다. 결론적으로 자동화는 효율성을 향상시킬 수 있지만 상당한 위험도 도입한다는 것을 강조합니다.
