하늘은 내 실험실이었다

나는 부자되기 위해 Aviator 예측 코드를 만들지 않았다. 과거 시뮬레이션 프로젝트에서 본 비행 궤적과 닮아서 시작했다.

비행은 통제가 아니라, 적절한 순간을 읽고 놓는 것이다.

그래서 공개된 Aviator 데이터를 기반으로 TensorFlow 모델을 훈련시켰다. 정확도는 약 62%—랜덤 숫자 생성에도 나쁘지 않은 수준.

하지만 진짜 문제는 여기서 시작됐다: 모델이 ‘승리’라고 말할 때마다 나는 더 현명해진 기분이 들었지만, 그건 단지 착각이었다.

알고리즘이 거짓말하는 이유

모델은 장기 미출현 후 급등 또는 원숫자 근처 하락 같은 패턴을 학습했다. 하지만 실제 게임은 순전히 RNG다.

AI는 “연속 3패 후 고변동성 모드 기다려”라고 조언했다. 나는 그 말을 들었다. $180을 잃었다.

그때야 깨달았다: 머신은 미래를 예측하지 않았고, 단지 나의 편향을 반복하고 있었던 것이다.

Aviator는 꼬임 없지만, 인간은 의미 없는 곳에도 의미를 찾으려 한다.

진짜 승리는 승수에 있지 않다

윤리적 제약(자동 베팅 금지, 감정 자극 제거)을 적용해 모델을 재구성한 후 이렇게 사용했다:

• Matplotlib으로 비행 경로 시각화하기.
• 개인의 리스크 성향 시간 추적하기.
• 기분과 수면 상태에 따라 하한선 설정하기.

그러자 게임은 더 이상 승리를 위한 도구가 아니라, 흐름을 이해하는 연습이 되었다—실제 항공기 조종처럼 말이다.

지금 내 세 가지 원칙 (코드 필요 없음)

1. 손해를 쫓지 마라 — 화가 났다면 노트북을 닫아라. 너의 뇌는 예측엔 못 쓰고 피로 감지용이다.
2. aviator 트릭은 오직 즐기기 위해 — 네가 트렌드를 보일 수 있지만, 날씨 예보처럼 취급하라; 예보처럼 믿지는 마라.
3. 자존심이 들어오기 전에 인출하라 — +3x에서 출금? 좋다. +10x면 더 좋지만, +50x를 바라며 기다리진 마라.* 당신이 시스템을 이겼다고 생각하는 순간… 이미 통제력을 잃고 있다.

낙하 속 아름다움

The 가장 아름다운 순간 Aviator에서 100x에 도달하는 것이 아니다.
구름 사이로 천천히 오르며 사라지는 비행기 한 대.

그 조용함? 그것이 자유다.

나는 이제 AI에게 언제 멈춰야 할지를 물어보지 않는다.

내 직감만으로도 충분하다—때론 오히려 더 잘 된다.