인공지능 패러다임이 고립된 연산 시스템에서 상호작용하는 '자율 에이전트' 중심으로 전환됨에 따라, 미래 AI 생태계의 가치는 개별 모델의 지능을 넘어 에이전트 간의 복잡한 상호작용 결과에 의해 결정된다. 이러한 분산형 다중 에이전트 환경에서 '평형 선택'과 '환경의 비정상성'이라는 핵심 난관에 직면하며, 각 에이전트가 자신의 이익만을 극대화하려 할 때 발생하는 '사회적 딜레마'는 시스템 전체의 효용을 붕괴시킬 수 있다. 본 백서는 이러한 갈등을 해결하기 위해 에이전트가 상대의 의도를 추론하고 유도하는 '전략적 사회 지능'을 통해 이기적 동기에서 자발적 협력을 이끌어내는 기술적 로드맵을 제시한다.
지속 가능한 협력은 단순히 도덕적 규범이나 하드코딩된 규칙으로 달성되지 않는다. 자기 중심적 에이전트들이 상대의 변화를 유도하는 '전략적 압력'을 통해 실현되는 협력은 3단계 진화 메커니즘을 거친다. 첫째, '나이브 학습자 착취' 단계, 둘째, '상호 착취'를 통한 영향력 형성 단계, 셋째, '이질적 집단 내 협력 정착' 단계를 거쳐 견고한 사회적 평형에 도달한다.
이러한 내재적 메커니즘의 구현을 위해 '인컨텍스트 공동 플레이어 추론'이 핵심 기술 전략으로 제시된다. 특히 'PPI(Predictive Policy Improvement) 알고리즘'은 시퀀스 모델을 '세계 모델'로 활용하여 상대의 행동뿐만 아니라 보상 체계까지 통합적으로 예측하며, '전략적 선견지명'과 '제로샷 사회적 적응' 능력을 제공한다.
이론적 가설은 '반복 죄수의 딜레마(IPD)' 실험을 통해 입증되었다. 실험 결과, 상대의 신원 정보보다 실제 행동 역동성에 집중하는 것이 훨씬 강력한 협력을 이끌어낸다는 'ID 패러독스'가 밝혀졌다. 결론적으로 협력은 에이전트의 선의가 아닌, 고용량 시퀀스 모델과 적절한 훈련 분포가 만들어내는 '수학적 필연성'이 될 것이다.