AI로 아비에이터 비행 경로 예측해봤더니… 실제로 배운 것

지친 마음으로 기숙사 창밖을 내다보며, 바람 소리는 마치 고장 난 항공기 엔진 같았다. 그래서 또 다시 아비에이터 게임을 켰다.

돈도, 즐거움도 아니었다. 오직 데이터만을 위한 것이었다.

대학에서 ‘플라잉 게임’ 프로젝트를 진행하던 중, 아비에이터가 세계적으로 인기를 끌자 이를 실시간 신호 흐름으로 보았다.

12만 건의 공개 비행 데이터를 활용해 가벼운 LSTM 신경망 모델을 학습시켰다.

결과? $5만 달러는커녕, 오히려 관점이 달라졌다.

첫 번째 비행: 모델은 자만했다

최근 일주일의 실시간 데이터로 테스트를 시작했다. 모델은 ‘x3.4에서 탈출’이라며 87% 확신을 보였다. 저위험 발사 후 패턴 분석 결과였다.

나는 x3.5에 $2를 베팅했다… 하지만 게임은 x1.8에서 종료됐다.

오류도, 시뮬레이션 문제도 없었다. 순수한 무작위성의 반격이었다.

그 순간 나는 알고리즘보다 더 깊은 것을 배웠다:

좋은 모델은 운과 싸우는 것이 아니라, 그 한계를 드러내는 것이다.

아비에이터가 진짜 작동하는 방식 (스포일러)

아비에이터는 독립 감사기관(eCOGRA, TST) 검증된 공정한 RNG 시스템을 사용한다. 매번 승수는 독립적으로 생성되며 이전 결과와 무관하다.

하지만 인간은 항상 없던 패턴을 찾는다—고난의 순간에 구름 모양 속 ‘추세’를 읽으려 한다.

내 모델도 통계적 이상점을 찾아냈지만, 실질적인 전략적 활용 가능성은 거의 없었다(예: 평균 수익 ~2.1x).

even if you use aviator tricks to win, the core mechanic resists manipulation—because that’s the point: fairness over predictability.

왜我还是 사용 AI (그리고 당신도 사용해야 하는 이유)

certainly don’t trust AI to tell you when to cash out—no matter how shiny the dashboard looks or how many green arrows point upward. The real value? Using AI to track your own behavior—not predict fate. to that end, I built a simple Python script that logs every play:

• 베팅 금액 – 타임스탬프 – 도달한 승수 – 조기 인출 여부 – 실패 여부 – 기분 태그 (평온 / 충동적 / 좌절) in just three weeks, this logged dataset revealed my emotional bias toward chasing losses—and why I always wait too long before cashing out at x4+, due to false hope fueled by one lucky streak five days ago, something my model flagged as statistically irrelevant but emotionally powerful, a warning sign no algorithm should ignore, as much as we’d like them to be infallible, those models are mirrors—not prophets.