본 논문은 7개의 주요 대규모 언어 모델(LLM)의 재정적 의사결정 방식을 전 세계 인간 참가자들의 반응과 체계적으로 비교 분석합니다. GPT 시리즈 5개 모델(GPT-4o, GPT-4.5, o1, o3-mini), Gemini 2.0 Flash, DeepSeek R1을 포함한 7개의 LLM에 일반적으로 사용되는 재정적 의사결정 질문들을 제시하고, 53개국 데이터를 기반으로 한 인간의 반응과 비교 분석했습니다. 분석 결과, 첫째, LLM은 일반적으로 위험 중립적인 의사결정 패턴을 보이며 복권 유형 질문에 직면했을 때 기대값 계산과 일치하는 선택을 선호합니다. 둘째, 현재와 미래의 상충 관계를 평가할 때 LLM은 규범적 추론과 일치하지 않는 반응을 생성하는 경우가 있습니다. 셋째, 국가 간 유사성을 조사한 결과, LLM의 집계된 반응은 탄자니아 참가자들의 반응과 가장 유사한 것으로 나타났습니다. 이러한 결과는 LLM이 인간과 유사한 의사결정 행동을 어떻게 모방하는지 이해하는 데 기여하며, 그 출력에 내재된 잠재적인 문화적 및 훈련적 영향을 강조합니다.
