코드 붕괴에서 하늘로 승리하기까지: 나의 3가지 실패한 AI 모델이 알려준 아비에이터 게임의 진실

20세, 브루클린 거주. 취미는 새벽 2시에 망가지는 파이썬 스크립트 쓰기. 작년, 나는 이 열정을 아비에이터 게임에 적용해보기로 했습니다. 단순한 도박자가 아니라, 예측 가능성의 한계를 시험하는 개발자로서 말이죠.

결론: 전부 실패했습니다.

첫 번째 모델: 과신한 회귀분석

역사적 배수 데이터를 활용해 간단한 선형 회귀 모델을 만들었습니다. 과거 라운드 패턴을 학습할 수 있다고 믿었죠. 결과? 신뢰도 94%… 그 후 커피 예산보다 긴 손실 연속.

“잡음 속에서 곡선을 맞출 수 없습니다. 이건 기계학습이 아니라 괜히 기대만 하는 것입니다.” 진실은 엔진 정지처럼 다가왔습니다. 아비에이터는 RTP(약 97%) 기반 독립 사건입니다. 매 라운드마다 리셋되며 기억하지 않습니다.

두 번째 모델: 과적합된 악몽

그래서 딥러닝 시도했습니다. 몬테카를로 방법으로 수천번 시뮬레이션한 신경망입니다. 정밀하게 ‘안전 종료 지점’을 예측했지만, 실시간 데이터와 만나자 무너졌습니다. 결국 소음만 외워냈죠. 구조가 없던 곳에서 구조를 상상했던 겁니다.

“과적합은 실패가 아니라 정확함처럼 보이는 자만입니다.” 모델은 현실보다 훈련 데이터를 더 잘 알았습니다. 여기서 배운 깊은 교훈: 상관관계와 인과관계의 차이 — 그리고 잘못된 신호에 집착하면 감정 소모와 빈손뿐입니다.

세 번째 모델: 행동 패턴 탐지기 (진짜 존재했어요)

두 번째 실패 후 전략 바꿨습니다. 배수 예측 대신, 포럼에서 익명화된 세션 로그로 사용자 행동 분석했습니다. “감정 거래” 단계(고배수 후 갑작스럽게 떨어졌을 때 계속 추격하는 순간)를 탐지하는 알고리즘 제작. 강한 상관관계 발견… 하지만 결과 예측력은 여전히 없습니다. 전략으로 쓸 수 있나요? ‘탐욕이 수학보다 앞서지 않게 하라’는 의미라면 가능합니다. 결국 진짜 강점은 게임을 이기는 것이 아니라, 스스로를 다스리는 법을 익히는 것입니다.

실제로 효과적인 것은?

The answer isn’t magic code or apps promising “100% accuracy.” It’s discipline:

• 일일 손실 한도 설정 (플랫폼 도구 활용)
• 작은 베팅으로 리듬 확인 — profit 목적이 아니야!
• 변동성 폭등 후 손절하지 마세요 (무작위니까)
• 각 세션은 코드 감사처럼 평가하세요 — 결정 기록하고, 감정 분석하고, 무리하게 행동하는 원인 조사하고, 다음 시간용 통찰 저장하기 — 돈 대신! The real win? Not winning at all—but knowing when to stop before losing everything you’ve earned in mental clarity. The most powerful script I’ve ever written? The one that says “exit now” when your fingers start trembling over the mouse button.