지난 편 로봇세가 3.3%였던 진짜 이유입니다. 아낀 임금에 매기는 세금은 임금총액이 상한인데 200만 원 지급액이 이미 그 크기였습니다
휴머노이드 로봇이 대부분 일하면 어떻게 될까? AI 900명 도시를 5년 돌려봤습니다
영상은 결과를 말했습니다. 로봇이 생산의 90%를 맡은 도시에서 0원 도시는 굶었고, 200만 원은 로봇이 냈고, 300만 원어치 삶은 4분의 1이 빚이었습니다. 이 페이지에는 영상에 없는 것만 적었습니다. 처음 계획에 있다가 본런에 가지 못한 400만 원 도시, 전제가 새서 버린 실행 둘, 그리고 지난 편의 시청 지표를 보고 대본을 3분의 1 덜어낸 기록입니다.
2026-09-18 공개영상 보기
Behind the episode
영상에 담기지 못한 것들
- 영상은 결과를 말합니다. 이 페이지에는 영상에 없는 것만 적었습니다. 본런에 가지 못한 400만 원 도시, 버린 실행 둘, 그리고 대본을 3분의 1 덜어낸 기록입니다.
- 처음 계획은 0원·200만·400만이었습니다. 400만은 돈이 안 드는 규칙 시민 사전실험에서 충당률 64.3%로 탈락했고, 300만을 현금이 아니라 패키지로 준 것도 거기서 정해졌습니다.
- 전제가 두 번 샜습니다. 로봇 한 대를 사람 한 명으로 계산했더니 고용률이 63%로 돌아왔고, 고친 뒤에는 LLM 시민의 창업이 다른 구멍을 열어 실업률이 10.6%까지 내려갔습니다. 둘 다 발견이 아니라 버그였습니다.
- 지난 편의 시청 유지 곡선이 첫 1분에 40%로 떨어진 것을 보고 훅을 45초로, 내레이션이 읽는 숫자를 열두 개로 묶었습니다. 빠진 숫자는 버리지 않고 여기로 옮겼습니다.
규칙 시민 사전실험 값. 세율이 상한 90%에 붙은 채였고 나라 빚은 691억 원이었습니다
로봇 한 대를 사람 한 명으로 계산한 탓에 세율 90%에서 기업이 사람을 다시 뽑았습니다. 3교대 가정은 이 버그에서 나왔습니다
창업 기업만 로봇과의 비용 비교를 건너뛰는 코드 예외. LLM 시민이 회사를 많이 만들자 드러났습니다
소득세·법인세·배당세·자산세가 다 있었지만 933.6억 원 중 897.7억 원을 한 세금이 냈습니다
파일에는 후보 실행과 캐시가 섞여 있습니다. 줄 수를 판단 수로 말하지 않습니다
지난 편 로봇세 3.3%는 세율 문제가 아니었습니다
영상은 뺏을 로봇이 없어서였다고 한 줄로 말합니다. 코드를 읽어 보니 로봇 수보다 먼저 세금의 정의가 막혀 있었습니다. 지난 편은 로봇이 아낀 월급에 세금을 매겼고, 그 기반은 아무리 커져도 도시의 임금총액을 넘지 못합니다.
편집에서 잘린 이유과세 기반의 정의는 영상에서 다룰 수 없는 회계 이야기입니다. 하지만 이번 편의 설계 전체가 이 표에서 출발했습니다.
| 월 기준 | 금액 | 뜻 |
|---|---|---|
| 도시 임금총액 | 약 18억 원 | 취업자 약 555명에 평균 임금 약 320만 원 |
| 200만 원 지급액 | 18억 원 | 900명 전원. 임금총액과 같은 크기 |
| 400만 원 지급액 | 36억 원 | 임금총액의 두 배 |
| 지난 편 M60 로봇세 기반 | 1.26억 원 | 로봇이 대체한 인원에 그 기업의 1인 임금을 곱한 값 |
그 구조에서는 모든 취업자가 로봇으로 바뀌고 그 임금을 전부 걷어야 200만 원에 닿습니다. 그래서 이번에는 기반을 로봇이 아낀 임금에서 로봇이 만든 부가가치로 바꿨고, 로봇을 직원 수에 곱한 비율이 아니라 기업이 직접 보유하는 재고로 바꿨습니다. 기반이 임금총액을 넘을 수 있게 된 것은 그 두 변경 때문입니다.
400만 원 도시는 본런에 가지 못했습니다
처음 계획은 0원·200만·400만이었습니다. 400만은 중위임금 이상이라 일이 선택이 되는지를 볼 수 있는 금액이었습니다. 유료 호출 전에 규칙 시민으로 먼저 돌렸고 거기서 탈락했습니다. 비용은 0원, 한 판에 14초입니다.
편집에서 잘린 이유내부 사정이라 대본에서 절째 뺐습니다. 영상은 세 도시가 처음부터 0·200만·300만이었던 것처럼 시작합니다.
| 규칙 시민 · 60개월 누적 | 200만 현금 | 300만 현금 | 300만 패키지 | 400만 현금 |
|---|---|---|---|---|
| 충당률 (seed 1) | 80.4% | 67.5% | 71.3% | 64.3% |
| 나라 빚 (seed 1) | 196.9억 | 491.5억 | 421.4억 | 691.4억 |
| 충당률 (8-seed 평균) | 82.3% | 67.0% | 69.0% | 59.9% |
| 나라 빚 (8-seed 평균) | 184.0억 | 511.4억 | 469.5억 | 851.0억 |
현금 세 금액 전부 M60 산출세율이 상한 90%에 붙었습니다. 세율을 더 올려 공백을 닫는 설계는 여기서 탈락입니다. 이 표는 규칙 시민과 이전 엔진 버전의 결과라 영상의 98%·4분의 3과 같은 줄에 놓고 비교하면 안 됩니다.
같은 300만 원을 현금으로 주면 더 행복했습니다
300만 원을 전액 현금으로 주는 대신 현금 230만 원에 최소 소비 바구니 60%와 가구당 주거비 최대 60만 원을 얹었습니다. 빚이 줄고 주거가 안정되는 대신 잃는 것도 있었습니다.
편집에서 잘린 이유영상은 구성을 한 번 말하고 지나갑니다. 왜 현금이 아니었는지, 그 선택이 무엇과 무엇을 맞바꿨는지는 말할 자리가 없었습니다.
| 규칙 시민 · 8-seed 평균 | 300만 전액 현금 | 300만 패키지 | 차이 |
|---|---|---|---|
| 60개월 충당률 | 67.0% | 69.0% | +2.0%p |
| 나라 빚 | 511.4억 | 469.5억 | 41.9억 적음 |
| 주거비 부담률 | 11.8% | 1.2% | 10.6%p 낮음 |
| 행복도 | 기준 | 1.9점 낮음 | 현금 쪽이 높음 |
현물형이 정답이라는 뜻이 아닙니다. 같은 구매력에서 재정과 주거 안정을 얻고 선택의 자유를 내준 교환입니다. LLM 시민으로 300만 전액 현금을 돌린 적은 없으므로 영상의 300만 도시 결과를 전액 현금의 결과처럼 읽으면 안 됩니다.
300만 원이라는 숫자는 넷이었습니다
세 번째 도시는 300만 원 현금 도시가 아닙니다. 60개월째에 시민이 받은 돈을 세는 방법이 넷이고 값이 전부 다릅니다.
편집에서 잘린 이유영상은 매번 300만 원어치 삶이라고만 부릅니다. 네 숫자를 다 읽으면 시청자가 길을 잃습니다.
| M60 · 300만 도시 | 값 | 뜻 |
|---|---|---|
| 명목 현금 순지급 (중위) | 176만 원 | 통장에 실제로 찍힌 돈. 물가가 내려 기준월 230만 원보다 줄었습니다 |
| 현물 포함 명목 총지원 | 232만 원 | 현금에 생필품과 집세 지원을 그달 가격으로 더한 값 |
| 필수생활비 기준 총지원 | 306만 원 | 필수생활비지수 0.756으로 환산한 구매력. 300만 원어치의 근거 |
| 실질 중위 가처분소득 | 211만 원 | 세금과 물가를 반영한 뒤 쓸 수 있는 돈 |
지급액은 필수생활비지수에 양방향으로 연동됩니다. 물가가 내리면 명목 지급도 내립니다. 소비자물가가 아니라 필수생활비에 연동한 것은 생존 바구니의 구매력을 지키는 게 목적이었기 때문입니다.
지급액을 물가에 연동하자 빚은 줄고 실업이 늘었습니다
로봇 도시는 물가가 내립니다. 명목 금액을 고정하면 실질 지급이 저절로 커지고, 실질 금액을 고정하면 명목 지급이 줄어듭니다. 어느 쪽을 고를지 400만 원 도시로 먼저 비교했습니다.
편집에서 잘린 이유400만 원 도시가 본런에서 빠지면서 이 비교도 같이 빠졌습니다. 영상의 두 도시가 왜 물가 연동인지는 여기서 정해졌습니다.
| 400만 도시 M60 · 규칙 시민 | 명목 400만 고정 | 실질 400만 목표 |
|---|---|---|
| 1인 명목 순수령 | 400만 | 351만 |
| 1인 실질 순수령 | 444만 | 404만 |
| 나라 빚 | 892.6억 | 802.6억 |
| M60 추정 충당률 | 52.8% | 54.4% |
| 실업률 | 35.9% | 48.4% |
| 로봇 생산 비중 | 77.3% | 80.8% |
연동은 빚을 약 90억 원 줄였지만 공백을 닫지 못했습니다. 지급이 줄자 수요와 기업 행동이 같이 바뀌어 실업률이 12.5%p 올랐습니다. 회계만 보면 절감이지만 도시 전체로는 다른 세계가 됩니다. seed 하나, 초기 엔진 버전의 값입니다.
첫 번째 구멍. 로봇 한 대를 사람 한 명으로 셌습니다
첫 규칙 실행에서 돈을 준 도시의 고용률이 63%로 돌아왔습니다. 세율이 90%까지 오르자 기업이 로봇 대신 사람을 뽑은 것입니다. 로봇 도시를 만들어 놓고 사람 도시가 나왔습니다.
편집에서 잘린 이유영상의 규칙 둘, 한 대가 3교대로 돌고 교대마다 다섯 몫이라는 가정이 어디서 나왔는지의 기록입니다. 영상은 가정만 말하고 그 가정이 왜 필요했는지는 말하지 않습니다.
| 고치기 전 | 고친 뒤 | |
|---|---|---|
| 로봇 한 대의 노동 | 사람 한 명, 주 40시간 | 3교대, 교대마다 사람 다섯 몫 |
| 수요가 늘 때 기업 | 사람은 바로 뽑고 로봇은 투자 심사 | 사람과 로봇의 한계비용을 같은 식으로 비교 |
| 로봇 라인에 사람 재투입 | 비용 없음 | 생산성 0.55, 재설비비 1인당 6천만 원 |
| 돈을 준 도시의 결과 | 고용률 63%로 회복 | M60 실업률 36~56% (규칙 시민) |
로봇이 24시간 돌면 굳이 사람을 뽑을까라는 질문 하나가 잡아냈습니다. 처음에는 자동화된 자리에 사람이 못 돌아오게 강제하는 스위치로 막았다가 없앴습니다. 임금·로봇 가격·금리·유지비·세금을 전부 넣은 비용 비교로 바꿔서, 사람이 실제로 더 싸지면 다시 채용될 수 있게 열어 두었습니다.
두 번째 구멍은 LLM 시민이 찾았습니다
유료 본런의 첫 후보에서 300만 도시 실업률이 10.6%까지 내려갔습니다. 좋은 소식처럼 보였습니다. 시민이 로봇을 이긴 게 아니라 창업 기업만 비용 비교를 건너뛰는 코드 예외였습니다.
편집에서 잘린 이유영상에는 한 마디도 없습니다. 결과가 아니라 버린 값이기 때문입니다. 영상의 열 명 중 일곱이라는 숫자를 믿어도 되는 이유가 이 기록입니다.
| 첫 후보 musk_v3 | 최종 musk_v4 | |
|---|---|---|
| 300만 도시 M60 실업률 | 10.6% | 68.0% |
| 창업 기업의 추가 채용 | 사람만 채용. 로봇과 비교 안 함 | 기존 기업과 같은 한계비용 비교 |
| 창업자 본인 | 남음 | 남음 |
| 판정 | 폐기. 파일은 감사용으로 보관 | run_9b5ba5beadd20403 채택 |
규칙 시민은 회사를 많이 만들지 않아 이 예외가 한 번도 밟히지 않았습니다. 언어 모델 시민이 예상보다 많이 창업하자 열렸습니다. 행위자를 바꾸는 일이 시민 심리만이 아니라 엔진의 가정도 시험한 셈입니다.
자리를 내준 278명을 실업자로 시작시키지 않았습니다
월 0에 로봇을 배치하면 900명 중 278명이 자리를 내줍니다. 이 사람들의 첫 상태를 무엇으로 둘지가 설계에서 가장 오래 걸린 결정이었습니다.
편집에서 잘린 이유영상은 로봇이 이미 다 깔려 있다고만 말합니다. 그 한 줄 뒤에 있는 선택입니다.
| 선택지 | 뜻 | 월 1에 벌어지는 일 |
|---|---|---|
| 구직 중인 실업자 | 일자리를 잃은 사람 | 실업률이 첫 달부터 50~70%. 실업급여가 나가고 경력 상흔이 쌓임 |
| 일에서 물러난 상태 (채택) | 사회가 받아들인 뒤의 사람. 상흔 0, 이전 임금 기록 유지 | 돈이 마르면 스스로 시장에 돌아옴. 돌아오는지가 곧 실험 결과 |
보급 과정의 시행착오와 고통은 이 편의 주제가 아니라서 생략했습니다. 물러난 시민은 현금 여유가 얇을수록 복귀 확률이 높아지도록 되어 있습니다. 60개월째에 그 상태로 남은 시민은 세 도시 모두 29~33명이었습니다.
세금 네 가지가 각각 얼마를 냈나
영상은 세금 목록을 부르고 시민펀드 배당 하나만 읽습니다. 200만 도시의 60개월 누적 지급은 949.0억 원, 전용재원은 933.6억 원입니다.
편집에서 잘린 이유재원 구성 내역은 숫자 예산 열두 개에 들지 못했습니다. 화면 스틸에는 있지만 내레이션이 읽지 않습니다.
| 200만 도시 · 60개월 전용재원 | 금액 | 비중 |
|---|---|---|
| 로봇 산출세 | 897.7억 | 96.2% |
| 순자산세 (3억 초과분 1%) | 34.1억 | 3.7% |
| 공공 로봇기업 배당 | 1.57억 | 0.2% |
| 배당 누진세 (최고 35%) | 0.18억 | 0.02% |
영상에 나온 장부 471억 원은 200만 도시 값입니다. 300만 도시의 시민펀드 장부는 622.2억 원까지 쌓였는데 5년 배당은 1.45억 원으로 오히려 적었습니다. M60 산출세율은 200만 도시 50.7%, 300만 도시 48.9%입니다. 영상의 세율 50%는 그달 값이고 98%는 60개월 누적이라 서로 다른 숫자입니다.
15분 대본을 10분 40초로 줄였습니다
지난 편의 시청 유지 곡선은 첫 1분 안에 100%에서 40%로 떨어졌습니다. 훅이 1분 20초였고 인용 카드 다섯 장이 결과보다 앞에 있었습니다. 결과가 나오기 전에 절반이 나갔습니다.
편집에서 잘린 이유제작 기록이라 영상과 무관합니다. 다만 이 편의 숫자가 왜 열두 개뿐인지, 왜 기축통화 이야기가 없는지가 여기서 정해졌습니다.
| 지난 편 | 이번 편 | |
|---|---|---|
| 훅 길이 | 1분 20초 | 45초. 결과 넷을 먼저 다 보여 줌 |
| 인용 카드 위치 | 훅 앞에 다섯 장 | 훅 뒤에 넷, 50초 안에 |
| 내레이션이 읽는 숫자 | 제한 없음 | 열두 개 |
| 절 수 | 기록 없음 | 16개에서 10개로 |
| 지난 편 지표 (게시 6일) | 노출 888 · 클릭률 4.7% · 평균 시청 4분 43초 | 아직 없음 |
뺀 절은 400만이 아니라 300만인 이유, 국채로 버티면 안 되나와 기축통화, 세율 카드 낭독, 재원 구성 낭독, 결론의 넷째 항목입니다. 기축통화·환율·해외는 엔진에 없어서 다음 편 예고에도 넣지 않았습니다. 실험한 것만 예고합니다. 웃을 자리는 넷 두었고 전부 숫자나 제도를 겨냥합니다. 이다현과 이영숙 절에는 농담을 넣지 않았습니다. 제목에서 기본소득이라는 제도 이름을 앞에 두지 않은 것도 지난 편 노출을 보고 정했습니다.
판단 12,194개와 20,596줄은 다른 숫자입니다
시민에게 매달 묻지 않았습니다. 중대도 60 이상 사건의 70%만 언어 모델에 맡겼고 기업은 전부 규칙입니다.
편집에서 잘린 이유영상은 실행 신뢰성을 다루지 않습니다. 같은 번들을 다시 분석하는 사람에게 필요한 회계입니다.
| 실행 회계 | 값 | 뜻 |
|---|---|---|
| 최종 실행의 시민 판단 | 12,194개 | 인덱스의 시민별 판단에서 다시 센 값 |
| decisions.jsonl 줄 수 | 20,596줄 | 후보 실행과 재사용 캐시가 섞여 있음 |
| 체결 기록 | 11,160개 | 수락 5,109 · 부분 체결 5,931 · 거절 120 |
| 모델 실패 · 회계 불변식 실패 | 0건 · 0건 | 캐시 재실행의 상태 해시와 장부 해시도 전 월 일치 |
| 판단 모델 | GPT-5.6 Luna | temperature 0. 시민만 판단 |
| 사전 견적 | 약 $7 | 예상 13,581회 기준. 실측 청구액은 기록하지 못했습니다 |
중대도 기준을 80으로 올리면 생존 위기만 잘 잡고 평온한 달의 질문을 거의 놓칩니다. 일하지 않고 무엇을 할 것인가가 이 편의 질문이라 60으로 잡았습니다. 최종 실패가 한 건이라도 있거나 회계 불변식이 깨지면 공개 번들을 쓰지 않도록 막아 두었습니다. 부분 체결이 수락보다 많다는 것은 시민이 원한 행동의 절반 이상이 시장에서 다 이뤄지지 않았다는 뜻입니다.
실험을 돌리고 남은 것
회계로 답이 나오는 질문에는 언어 모델을 쓰지 않았습니다
충당률과 부채는 시민의 마음이 아니라 장부가 정합니다. 금액 네 개를 규칙 시민으로 먼저 돌려 400만 원을 걸러 냈고, 언어 모델은 돈을 받으면 무엇을 하는가라는 질문에만 한 판 썼습니다.
규칙 실행은 비용 0원, 판당 14초. 8-seed 평균 충당률 200만 82.3%, 400만 59.9%.
3.3%는 세율이 아니라 정의의 문제였습니다
지난 편의 로봇세가 작았던 이유를 파라미터에서 찾았다면 세율만 올렸을 겁니다. 과세 기반이 아낀 임금이라 상한이 임금총액이라는 것을 코드에서 읽고 나서야 기반 자체를 바꿨습니다.
도시 임금총액 월 약 18억 원, 200만 원 지급액 월 18억 원, 지난 편 M60 로봇세 기반 1.26억 원.
행위자를 바꾸는 것이 곧 엔진 테스트였습니다
규칙 시민으로 수십 판을 돌리는 동안 한 번도 밟히지 않은 예외를 언어 모델 시민이 첫 판에서 밟았습니다. 시민이 예상 밖으로 움직일 때 엔진의 가정이 버티는지는 돌려 봐야 압니다.
musk_v3의 300만 도시 실업률 10.6%. 창업 기업 채용 예외를 고친 musk_v4에서 68.0%.
좋아 보이는 결과일수록 전제가 새는지 먼저 봤습니다
고용률 63% 회복도, 실업률 10.6%도 영상 제목으로 쓰기 좋은 숫자였습니다. 둘 다 로봇이 더 싸다는 전제가 코드 한 곳에서 새고 있었습니다. 지난 편의 실업률 69%와 같은 종류의 실수입니다.
첫 규칙 실행은 로봇 1대를 사람 1명으로 계산. 첫 LLM 후보는 창업 기업이 비용 비교를 건너뜀.
단위가 다른 숫자는 한 문장에서 만나면 안 됐습니다
누적 충당률 98%와 그달 세율 50%, 통장의 176만 원과 구매력 306만 원은 서로 다른 것을 셉니다. 그래서 대본을 쓰기 전에 표기 규칙부터 적었습니다. 300만 도시는 매번 300만 원어치 삶이라고만 부르고, 충당률은 누적, 세율은 그달 값이라고 못 박아 두었습니다.
300만 도시 M60: 명목 현금 176만 원, 현물 포함 232만 원, 필수생활비 기준 306만 원, 실질 가처분 211만 원.
시청 지표가 대본의 구조를 바꿨습니다
지난 편은 결과가 나오기 전에 절반이 나갔습니다. 이번에는 훅 45초 안에 결과 넷을 다 보여 주고 질문을 끝에 한 줄만 두었습니다. 덜어낸 숫자는 버리지 않고 이 페이지로 옮겼습니다.
지난 편 게시 6일: 노출 888, 클릭률 4.7%, 평균 시청 4분 43초. 시청의 68%가 휴대전화.
이 실험이 말할 수 없는 것
- 본런은 60개월, seed 하나입니다. 8-seed 검증은 규칙 시민으로만 했고 언어 모델 시민으로는 하지 않았습니다. 이다현과 이영숙의 선택은 이 한 판의 사례입니다.
- 이 페이지의 사전실험 표는 규칙 시민과 이전 엔진 버전의 값입니다. 영상의 본런 숫자와 같은 줄에 놓고 비교하면 안 됩니다.
- 900명 도시의 억 원을 한국 국가재정 규모로 환산하면 안 됩니다. 1인당 3,444만 원이라는 환산도 도시 안에서만 뜻이 있습니다.
- 빈곤율 0%는 현물 혜택까지 포함한 엔진의 정의입니다. 주거와 의료의 질, 대기시간은 모델링하지 않았습니다.
- 행복도와 스트레스는 행동과 상태에서 계산한 지표이고 임상 척도가 아닙니다.
- 시민의 판단 문장은 본인의 증언이 아니라 합성 프로필을 읽은 GPT-5.6 Luna의 출력입니다. 기업은 언어 모델이 아니라 규칙으로 움직였습니다.
- 기축통화, 환율, 무역 상대국은 엔진 밖입니다. 310억 원의 빚을 해외가 받아 준다고 해석할 근거가 없어서 영상에서도 다루지 않았습니다.
- 직업별 로봇 대체 비율, 로봇 단가, 재진입 생산성 0.55, 재설비비 6천만 원은 측정값이 아니라 이 편의 세계관 가정입니다.
- 실측 청구액을 기록하지 못했습니다. 비용은 사전 견적만 남아 있습니다.
- 구멍 둘을 찾아 막았다는 것은 세 번째가 없다는 보증이 아닙니다.
먼저 나올 질문들
왜 400만 원 도시는 없나요?
처음 계획에는 있었습니다. 규칙 시민 사전실험에서 60개월 충당률이 64.3%, 8-seed 평균 59.9%였고 세율이 상한 90%에 붙은 채였습니다. 안 되는 숫자를 유료 호출로 다시 확인하는 대신 지난 편과 이어지는 200만 원과 그다음 경계인 300만 원 패키지를 비교했습니다.
300만 원 도시는 현금 300만 원을 준 건가요?
아닙니다. 기준월 현금 230만 원에 최소 소비 바구니의 60%와 가구당 주거비 최대 60만 원을 얹었습니다. 60개월째 통장에 찍힌 돈은 중위 176만 원이고 필수생활비 기준으로 환산한 총지원이 306만 원입니다. 300만 원 전액 현금은 언어 모델 시민으로 돌린 적이 없습니다.
왜 현금이 아니라 패키지였나요?
규칙 시민 8-seed에서 같은 구매력을 패키지로 주면 나라 빚이 평균 41.9억 원 적고 주거비 부담률이 11.8%에서 1.2%로 내려갔습니다. 대신 행복도는 1.9점 낮았습니다. 정답이라서가 아니라 재정과 선택의 자유를 맞바꾸는 비교축이라서 골랐습니다.
실업률 10.6%가 나온 실행은 왜 버렸나요?
창업 기업만 사람과 로봇의 비용 비교를 건너뛰는 코드 예외 때문이었습니다. 로봇이 더 싸다는 전제가 한 곳에서 샜고, 언어 모델 시민이 회사를 많이 만들면서 그 구멍으로 인간 고용이 되살아났습니다. 경제 현상이 아니라서 폐기했고 파일은 감사용으로만 남겼습니다.
한 판 돌리는 데 얼마가 들었나요?
사전 견적은 약 7달러였습니다. 중대도 60 이상 사건의 70%만 GPT-5.6 Luna에 맡겨 예상 호출이 13,581회였고 최종 실행의 판단은 12,194개입니다. 실측 청구액은 기록하지 못했습니다. 지난 편은 매달 더 많은 시민에게 물어서 약 50달러가 들었습니다.
왜 기축통화나 돈을 찍는 이야기는 없나요?
엔진에 해외의 국채 수요, 환율, 자본 유출이 없습니다. 없는 것으로 310억 원의 빚이 괜찮은지를 말할 수 없어서 대본에서 절째 뺐고 다음 편 예고에도 넣지 않았습니다.
다른 seed에서도 같은 결과가 나오나요?
방향은 규칙 시민 8-seed에서 확인했습니다. 200만 원이 가장 잘 닫히고 금액이 커질수록 충당률이 내려가며 패키지가 전액 현금보다 빚이 적습니다. 언어 모델 시민의 98.4%와 75.2%라는 크기, 그리고 개인의 선택 시점은 seed 하나의 값입니다.
시민이 한 말을 믿어도 되나요?
말이 아니라 판단입니다. 합성 프로필과 잔고, 가족 상황을 읽은 언어 모델의 출력이고 심리학적 증거가 아닙니다. 확인할 수 있는 것은 같은 시민, 같은 난수에서 지급액만 달랐을 때 어떤 행동이 체결됐는가입니다.