본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 게임 플레이 능력을 탐구합니다. GPT-4o-Mini-2024-08-17을 사용하여 가위바위보(RPS)와 죄수의 딜레마(PD) 게임을 진행하며, LLM의 무작위성과 전략적 적응 능력을 평가합니다. 실험 결과, LLM은 무작위 출력 생성에 어려움을 보이며, 반복 게임에서는 손실 회피 전략을 개발하는 경향을 보이는 것으로 나타났습니다. RPS 게임에서는 교착 상태에 도달하고, PD 게임에서는 프롬프트 디자인에 따라 협력적 또는 경쟁적 결과가 나타났습니다. LLM 간 상호 작용을 위한 프로그래밍 도구와 구현 과정에서 발생하는 문제점도 논의하며, LLM이 게임을 플레이할 수는 있지만 그 능력이 제한적임을 보여줍니다.
