본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 카네만과 트버스키의 전망 이론을 최초로 실험적으로 검증한 연구이다. 인간과 마찬가지로 LLM 역시 위험한 결정을 내릴 때 전망 이론의 예측과 일치하는 경향을 보였으며, 특히 상황(문맥)이 위험 감수 성향에 큰 영향을 미친다는 것을 발견했다. 군사적 상황에서는 민간 상황보다 훨씬 큰 프레이밍 효과가 나타났으며, 이는 LLM이 인간의 휴리스틱과 편향을 포착하면서도, 그 편향이 상황에 따라 다르게 나타남을 시사한다. Wittgenstein의 '언어 게임' 개념을 통해 상황에 따라 활성화되는 국지적 편향을 설명하고, LLM의 추론과 기억에 대한 논쟁을 재구성하는 데 활용한다.
