본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 자율 에이전트와 인간의 경쟁적 협력 상호작용에 대한 연구를 다룬다. 30명의 참가자를 대상으로, 인간, 규칙 기반 AI, LLM 에이전트로 위장된 에이전트와 반복적인 죄수의 딜레마 게임을 진행하여 인간의 협력 행동을 조사했다. 그 결과, 에이전트의 특징과 참가자 성별 간의 상호작용 효과에 따라 협력 행동에 유의미한 차이가 있음을 밝혔다. 게임 완료 시간, 능동적 호의적 행동, 수리 노력 수용 등 인간의 반응 패턴을 분석하여 LLM 에이전트에 대한 인간의 편향과 미래 인간-AI 협력 역학에 미치는 영향을 강조했다. 이는 가상 아바타 또는 미래의 물리적 개체와 같은 경쟁적 협력 환경에서 인간과 LLM 에이전트의 상호작용에 대한 새로운 관점을 제공한다.
