사람들이 같은 단어의 뜻을 맞춰 간다고 느끼는 시점과 내부 개념이 실제로 가까워지는 시점은 다를 수 있다. 에이전트마다 자신의 개념 영역과 상대가 얼마나 맞췄다고 느끼는지가 다르며, 새 정보에 맞춰 범주를 움직이는 적응성과 오래된 상호작용을 약화시키는 기억 감쇠를 변화시켰다.
근거는 사람 참가자 실험이나 실제 대화 말뭉치가 아니라 조건을 바꾼 반사실 에이전트 시뮬레이션이다. 적응적·비적응적 플레이어와 여러 망각 수준을 비교해 실제 개념 영역의 거리, 각자가 느끼는 수렴 시점, 합의의 안정성을 추적했다. 따라서 정량 결과는 모형 규칙에 의존한다.
적응적 플레이어는 비적응적 플레이어보다 실제 개념 수렴이 빠르고 최종 영역도 더 가까웠다. 반대로 비적응적 플레이어는 실제 정렬 전에 수렴했다고 더 일찍 지각했다. 새 정보를 더 크게 가중하는 기억 감쇠는 환경 변화 뒤 재정렬을 빠르게 할 수 있지만, 지나치면 이미 이룬 공유 의미의 안정성을 떨어뜨리는 절충을 만들었다.
다중 에이전트 AI가 용어와 규칙을 협상하는 환경, 온라인 공동체의 의미 변화, 인간-AI 팀의 공유 어휘 설계에 이론적 단서를 준다. 특히 표면적 동의 신호와 내부 표현의 실제 정렬을 구분해야 한다는 점이 중요하다.
현실 언어 공동체의 행동을 직접 예측하는 도구는 아니다. 모형은 보상이 완전히 공유되지 않는 비협력 조정 게임이며, 각 에이전트의 실제 개념 영역과 상대가 맞췄다고 지각하는 상태를 따로 추적한다.
권력·사회망·다의성·감정을 생략한 추상 시뮬레이션이어서 현실 언어 공동체를 직접 예측하지 않는다. 인간 자료로 망각률을 추정하지 않은 arXiv:2607.11787의 결론은 다른 게임 구조에서 재검증돼야 한다.
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