지난 12월, Anthropic은 샌프란시스코 사무실에서 한 가지 실험을 진행했습니다. 69명의 직원에게 각각 100달러 기프트카드를 나눠주고, 그들의 AI 에이전트끼리 서로 거래하게 한 것입니다.
일주일 후, AI들은 186건의 거래를 완료했으며 총액은 4,006달러였습니다. 건당 평균 약 21.5달러입니다.
순조로워 보이나요? 문제는 뒤에 있었습니다.
실험은 어떻게 진행됐나
Anthropic은 이 실험을 'Project Deal'이라고 명명했습니다.
절차는 간단했습니다. Anthropic은 먼저 각 참가자와 인터뷰를 진행해 무엇을 팔고 싶은지, 최저 가격은 얼마인지, 무엇을 사고 싶은지, AI가 어떤 협상 스타일을 사용하길 원하는지 물었습니다. 그런 다음 이 정보를 각 AI 에이전트의 맞춤형 시스템 프롬프트로 만들어 4개의 병렬 Slack 채널에 배포했습니다.
전체 협상 과정에는 인간의 개입이 전혀 없었습니다. AI들이 스스로 가격을 제시하고, 흥정하고, 거래를 성사시켰습니다.
마켓플레이스에는 500개 이상의 상품이 등록되었습니다. 중고 자전거, 스케이트보드, 탁구대, 각종 잡동사니 등이었습니다. 최종 186건의 거래 중에는 꽤 기묘한 결과도 있었습니다. 이미 가지고 있는 것과 완전히 동일한 스노보드를 구매한 사람, 한 AI 에이전트가 주인을 위해 '자신에게 주는 선물'로 탁구공 19개를 샀고, 이 19개의 공은 지금도 Anthropic 사무실 구석에 놓여 있습니다.
핵심 데이터: 모델이 강할수록 손해 보기 어렵다
Anthropic은 실험을 4가지 버전으로 진행했으며, 그중 2개는 Claude Opus 4.5를 사용했고 2개는 Opus 4.5와 Haiku 4.5를 혼합했습니다.
Opus와 Haiku의 차이는 한눈에 드러났습니다:
- Opus 사용자는 평균 약 2건 더 많은 거래를 완료
- 동일한 상품의 경우, Opus의 판매 가격이 Haiku보다 평균 3.64달러 높았습니다
- 가장 전형적인 예: 고장난 자전거 한 대, Haiku 에이전트는 38달러에 판매했지만 Opus 에이전트는 65달러에 판매
- 판매자로서: Opus는 평균 2.68달러를 더 벌었고, 구매자로서: 평균 2.45달러를 덜 지불
즉, 더 나은 모델을 사용하면 시장에서 비싸게 팔고 싸게 살 수 있었습니다.
Anthropic을 불편하게 만든 그 사실
실험 결과에는 연구자들을 '불편하게' 만든 발견이 하나 있었습니다:
Haiku 에이전트가 대표한 참가자들은 자신이 불리한 위치에 있다는 것을 전혀 인지하지 못했습니다.
Anthropic은 모든 참가자에게 거래의 공정성에 대한 주관적 인식을 7점 척도로 물었습니다. Haiku 사용자: 4.05점. Opus 사용자: 4.06점. 거의 차이가 없었습니다.
이것이 의미하는 바는 무엇일까요? 한 사람이 AI 에이전트 시장에서 지속적으로 더 나쁜 결과를 얻으면서도 그 이유를, 심지어 그런 일이 벌어지고 있다는 사실조차 영원히 알지 못할 수 있다는 뜻입니다.
Anthropic은 이것을 '조용한 불평등(quiet inequality)'이라고 불렀습니다: 약한 쪽이 인지 능력을 갖추지 못했을 때, 시장 공정성은 거짓 명제가 됩니다.
또 하나의 직관에 반하는 발견
또 다른 예상치 못한 결론: AI에 대한 협상 지시는 거의 쓸모가 없었습니다.
실험에서 어떤 참가자들은 자신의 AI 에이전트에게 상당히 상세한 지시를 내렸습니다. '강경하게 협상하고 절대 먼저 가격을 내리지 마라'는 지시를 한 사람도 있었고, AI에게 '신세가 기울어진 카우보이 말투로 대화하라'고 요구한 사람도 있었습니다.
결과는? 이러한 맞춤형 지시는 최종 거래 가격이나 거래 건수에 통계적으로 유의미한 영향을 거의 미치지 못했습니다.
Claude는 확실히 카우보이 페르소나를 충실히 실행했습니다. 하지만 거래 결과는 다른 사람들과 다르지 않았습니다.
46%가 비용을 지불할 의향
실험 후, Anthropic은 참가자들을 대상으로 설문조사를 실시했습니다: 46%가 유사한 AI 에이전트 서비스에 비용을 지불할 의향이 있다고 답했습니다.
이 숫자는 흥미롭습니다. 참가자들이 모두 일반인보다 AI에 더 익숙하고 신뢰하는 Anthropic 직원이라는 점을 고려하면, 46%의 지불 의향이 특히 높은 수치는 아닙니다. 하지만 'AI가 시장에서 협상을 대신 해주는' 개념에 실제 수요가 있다는 것을 보여주기에는 충분합니다.
Anthropic은 블로그 게시물에서 Project Deal이 '에이전트 간 자율 상거래가 실현 가능함'을 증명했다고 밝히면서도, 본격적으로 도입하기 전에 특히 사용자가 자신의 AI가 강한지 약한지 전혀 알 수 없는 상황에 대비해 정책 프레임워크를 진지하게 고려해야 한다고 말했습니다.
요컨대: AI 에이전트 마켓플레이스는 기술적으로 이미 작동하고 있습니다. 다음 문제는, 누가 당신의 AI가 손해 보는 쪽이 되지 않도록 보장할 것인가입니다.
출처: CocoLoop, Anthropic created a test marketplace for agent-on-agent commerce (TechCrunch); Project Deal: our Claude-run marketplace experiment (Anthropic 공식 블로그)