게임 이론이란 무엇인가?

게임 이론(Game Theory)은 개인이 환경에서 최적의 결정을 내리는 방법을 연구하는 이론 체계입니다. 이는 경제학, 정치학, 진화 생물학, 심지어 인공지능에 이르기까지 널리 적용되며, 그 핵심 논리는 각 참여자의 행동 선택이 단순히 자신에 의해 결정되는 것이 아니라 다른 사람의 행동에 영향을 받는다는 것입니다.
하나의 게임은 일반적으로 세 가지 요소로 구성됩니다: 참여자(플레이어), 전략(선택 가능한 행동) 및 수익(결과). 만약 참여자들이 모두 자신의 이익을 극대화하려고 한다면, 게임의 결과는 최적이 아닌 어떤 "균형 상태"로 나아가게 되며, 이는 더 이상 누구도 일방적으로 전략을 변경하고 싶어하지 않는 상태입니다. 이것이 유명한 내시 균형(Nash Equilibrium)입니다.

다음으로, 두 가지 일반적인 게임 이론의 예를 통해 게임 이론이 무엇인지, 구체적인 게임 사고가 무엇인지 이해하고, 이러한 메커니즘이 CyberCharge에서 어떻게 실제로 반영되는지 살펴보겠습니다.
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1. 죄수의 딜레마(Prisoner's Dilemma)

두 명의 용의자(A와 B)가 함께 경찰서에 잡혔고, 경찰은 그들에게 각각 말합니다:

• 당신이 자백(동료를 배신)하고 상대방이 침묵(협력)하면, 당신은 즉시 석방되고 상대방은 10년형을 선고받습니다.
• 만약 두 사람 모두 자백하면, 각자 5년형을 선고받습니다.
• 만약 두 사람 모두 침묵하면, 증거가 부족하여 각자 1년형을 선고받습니다.

그들이 직면한 선택 매트릭스:

개인적인 이성으로 보면, 자백은 더 나은 전략입니다. 왜냐하면 상대방이 무엇을 하든 자백하면 더 가벼운 처벌을 받을 수 있기 때문입니다. 그러나 두 사람 모두 그렇게 생각하면 결국 결과는: 모두 배신 → 각자 5년형이 되어, 모두 침묵 → 각자 1년형보다 나빠집니다. 이것이 내시 균형을 형성합니다: 아무도 일방적으로 전략을 변경하고 싶어하지 않으며, 결과가 최적이 아닐지라도 말입니다.
전체적인 관점에서 보면, 두 사람이 모두 침묵(협력)하는 것이 사실상 최적의 해입니다. 그들은 각자 1년형을 선고받으며, 이는 모든 조합 중 처벌 총합이 가장 적은 방안입니다. 게임 이론에서 이러한 상태는 파레토 최적(Pareto Optimal)이라고 불리며, 이는 즉: 당신이 다른 사람을 더 나쁘게 만들지 않고는 어떤 사람을 더 좋게 만들 수 없다는 것을 의미합니다. 그러나 파레토 최적은 반드시 실현될 수 있는 것은 아닙니다. 그것은 집단적으로 가장 이상적인 결과일 뿐, 개인의 이성적인 최선의 선택은 아닙니다. 모든 사람이 "조금 덜 하려" 하다 보니 모두 배신으로 기울어져 결국 더 나쁜 균형으로 나아갑니다. 이것이 죄수의 딜레마의 아이러니입니다: 협력이 더 좋다는 것을 알면서도, 모두가 "너무 똑똑해" 결국 함께 바보가 됩니다.
CyberCharge에서는 다양한 사용자들이 유사한 전략적 딜레마에 직면합니다: 생태계에 자주 들어가 더 많은 보상을 얻을 것인가, 아니면 매일 저빈도로 충전하여 수익을 얻을 것인가? 장기적으로 동반하여 성장할 것인가, 아니면 단기적으로 현금을 인출할 것인가? 각 선택은 자신의 수익에만 영향을 미치는 것이 아니라 시스템의 피드백 메커니즘에도 영향을 미칩니다. 이것이 바로 체인상의 "죄수의 딜레마 변형"입니다.

2. 사슴 사냥 게임(Stag Hunt Game)

두 명의 사냥꾼이 함께 사냥을 합니다. 그들은 사냥꾼 A와 B입니다. 그들은 다음을 선택할 수 있습니다:

• 협력하여 사슴을 사냥: 두 사람이 협력해야 하며, 큰 사냥감을 잡을 수 있습니다(수익이 높음).

• 혼자서 토끼를 사냥: 한 사람이면 충분하지만, 수익이 적습니다.

• 한 사냥꾼이 사슴을 사냥하고 다른 사냥꾼이 토끼를 사냥하면, 양쪽 모두 아무것도 얻지 못합니다.
  
  이 게임의 핵심은 상대방이 사슴을 사냥할 것이라고 믿는다면 협력을 선택할 의향이 있다는 것입니다. 그러나 상대방이 보수적으로 토끼를 사냥할 것이라고 걱정하면, 당신도 보수적으로 선택하게 되므로 이는 신뢰와 협력 의지를 시험하는 것입니다.
  죄수의 딜레마에서는 모두가 협력하면 모든 사람이 더 높은 수익을 얻을 수 있지만(파레토 최적), 배신이 각 개인에게 더 이성적인 자기 보호 선택이기 때문에 게임의 결과는 전부 배신으로만 멈추게 됩니다. 반면, 사슴 사냥 게임에서는 서로 신뢰하고 협력할 의지가 있다면 전부 협력 상태로 안정될 수 있지만, 서로 신뢰하지 않으면 전부 보수적으로 기울어질 수 있습니다. 따라서 사슴 사냥 게임에는 두 개의 균형점(협력, 보수)이 있는 반면, 죄수의 딜레마에는 하나의 비이상적이지만 안정적인 균형점(양쪽 배신)만 존재합니다.
  
  구체적으로 말하자면:

• 죄수의 딜레마는 일부 Web3 채굴 메커니즘과 같습니다: 모든 사용자가 장기적으로 안정적인 스테이킹을 선택하면 전체 네트워크의 수익 구조가 더 지속 가능해지지만, 사용자가 다른 사람들이 조기에 탈퇴할 것이라고 걱정하기 시작하면, 자기 보호를 위해 조기에 환매하게 되어 시스템의 리듬이 어지럽혀지고, 결국 전체 수익이 감소합니다.

• 사슴 사냥 게임은 DAO 거버넌스의 투표 메커니즘과 더 유사합니다: 모든 사람이 적극적으로 참여하면 규칙의 설계가 더 합리적이지만, 다른 사람들이 참여하지 않을 것이라고 생각하면 자신도 관망할 수 있습니다. 시간이 지나면서 시스템은 낮은 참여에서 낮은 피드백의 악순환에 빠지게 되며, 최적의 해가 아닙니다.

때때로 협력이 어려운 것은 의지가 아니라 신뢰의 기반입니다. 사용자가 다른 사람의 행동에 대한 확신이 없을 때, 더 보수적인 선택으로 돌아가기 쉽습니다. 이것이 바로 죄수의 딜레마와 사슴 사냥 게임의 근본적인 차이입니다: 전자는 다른 사람이 "먼저 도망칠까" 걱정하고, 후자는 아무도 "함께 하기를 원하지 않을까" 걱정합니다. 두 경우 모두 협력을 어렵게 만들며, 모두가 협력이 더 좋다는 것을 알더라도 말입니다.
CyberCharge는 이러한 딜레마를 극복하고자 합니다. 명확한 리듬 유도와 안정적인 보상 구조를 통해, 사용자가 "남을 것인가, 떠날 것인가" 사이에서의 망설임을 줄입니다. 지속적으로 참여하고, 개를 먹이고, 성장하는 것을 선택할지는 사실 사용자가 모두가 계속 놀 것이라고 믿는지에 달려 있습니다. 만약 이러한 신뢰가 구축된다면, 전체 생태계는 활발해지고 피드백이 안정될 것입니다. 반대로, 대부분의 사람들이 단기 수익을 추구하면 시스템의 리듬이 깨지고 장기적인 행동을 유지하기 어려워질 것입니다.

전략 게임에서 시스템 합의로: 행동 ≠ 과제, 인센티브 ≠ 에어드랍

결국 CyberCharge가 달성하고자 하는 것은 단순히 사용자가 "충전 체크인"을 하도록 하는 것이 아니라, 전략적 행동이 자연스럽게 침전되는 생태계를 구축하는 것입니다. 전통적인 Web3 제품에서 인센티브는 종종 선형적이며, 과제를 완료하면 보상을 받을 수 있습니다. 그러나 이러한 "과제 기반 게임"은 종종 단기적인 유입만 가져올 뿐, 장기적인 전략적 행동을 기르지 못합니다.
CyberCharge에서는 행동의 가치는 "완료 여부"에서 오는 것이 아니라, 시스템 내에서 발생하는 피드백에서 옵니다. 다시 말해:

• 한 번의 충전은 아마도 가치가 없을 수 있습니다; 그러나 열 번의 충전과 개를 먹이는 과정에서 침전된 안정적인 행동 리듬이 진정으로 시스템에 의해 인식됩니다.
• 전략의 피드백은 즉각적인 보상이 아니라 성장, 레벨, 참여감의 형태로 지연되어 방출됩니다.
• 최종적으로 형성되는 것은 "인센티브 구조가 행동 리듬을 유도하는 것"이며, 과제 목표가 사용자를 클릭하도록 유도하는 것이 아닙니다.

따라서 CyberCharge는 규칙을 지속적으로 조정하고 행동을 관찰하며 피드백 인센티브를 실험하는 게임 샌드박스와 같습니다. 이 시스템에서 생존하고 혜택을 받을 수 있는 것은 가장 빠르게 달리는 "노가다 플레이어"가 아니라, 전략적으로 가장 이성적이고 리듬적으로 가장 안정적이며 신뢰적으로 가장 장기적인 건설자입니다.