하늘을 해킹하려던 날

기말고사 기간, 지루함에 Aviator를 열어봤습니다. 단순한 실험으로 시작했는데, 곧 ‘과거 비행 패턴에서 학습하는 모델’을 만들겠다는 생각이 들었습니다.

목적은 이길 수 있는 방법 찾기라기보다는, 이해하는 것이었죠.

모델 훈련: 냉철한 실험

10만 회 이상의 공개 데이터(멀티플라이어, 타임아웃 시간, 비행 지속 시간)를 수집해 파이썬과 텐서플로우로 회귀 모델을 구축했습니다.

정점 피크 시점을 미리 예측하는 것이 목표였지만… 결과는 참담했습니다.

모델은 존재하지 않는 패턴을 보았고, 우연한 급등에 매혹됐으며, 단지 잡음일 뿐인 추세를 믿었습니다.

결국 알게 된 사실: Aviator는 문제 해결 게임이 아니라 ‘맥박 있는 혼돈’이었습니다.

AI는 RNG를 이길 수 없다 (심지어 원한다고 해도)

하이퍼파라미터 조정과 거짓 긍정에 3일을 보낸 후 마지막 테스트 실행:

• 앞선 5만 라운드로 학습 → 다음 1만 라운드 예측
• 실제값 vs 예측값 비교

결과: 정확도 48%. 동전 던지기보다 못했습니다.

왜? 게임은 eCOGRA 인증된 독립형 RNG를 사용합니다. 매번 완전히 무작위입니다. 기억 없음. 편향 없음. 예측 불가능 — 심지어 내 신경망과 밤샘 커피에도요.

그럼에도 사람들이 ‘Aviator 팁’을 믿는 이유? 인간은 불확실성 속에서 통제감을 원하기 때문입니다. 이는 어리석음이 아니라 생물학적 본능입니다. 우리는 패턴을 찾으려 몸부림치죠… 마치 기계 속 유령처럼요.

진짜 전략은 코드가 아니라 자기 인식이다

모델이 나에게 포기하고 ($27 손실) 난 방향 전환:

아니면 비행 시점을 예측하는 것이 아니라, 나 자신을 관리하는 게 최선일지도 모른다.

나는 다음과 같은 항목을 기록하기 시작했어요:

• 베팅 전 기분,
• 플레이 시간,
• 최근 승패 여부,
• 그리고 결정이 합리적인지 감정적인지?

The pattern was clear: 손실 후엔 더 큰 배팅으로 추격했고, 승리 후엔 과신하며 비행 고도를 지나치게 올렸습니다. The game isn’t about Aviator tricks anymore — it’s about detecting cognitive bias using tools you already have: 메모장이나 엑셀 스프레드시트.

가장 강력한 규칙 하나

잃을 수 없는 돈 이상 베팅하지 말고, 실존하지 않는 논리를 통해 손실 추격 금지

그 규칙 하나면 어떤 AI보다 강합니다. 왜냐하면 무작위성을 통제할 수 있다고 가정하지 않기 때문입니다.

그 규칙 적용 후 두 주 동안 큰 이익은 없었지만 의미 있는 손실도 없었습니다.

충돌 없음. 후회 없음

단지 누구도 계획할 수 없는 구름 위에서 평온하게 비행했던 것뿐입니다.

마지막 생각: 기술은 통제가 아니라 명확함에 쓰여야 한다

AI는 운명을 조종하기 위해 쓰여서 안 됩니다. 오히려 우리가 스스로를 더 잘 바라보게 도와줘야 합니다.

Aviator용 모델 만들고 싶다면 학습 목적이어야 합니다 — 이윤 목적이 아니고요.

코드는 무작위성에 맞서는 무기가 아니라, 자신의 행동 반영 거울이 되어야 합니다.

진짜 통찰력은 데이터 안에 있지 않습니다. 하늘의 통제를 포기할 때 찾아집니다.