시뮬레이터는 어떻게 사내 추첨에서 당첨됐나

사상 최대 규모의 월드컵으로 결과를 예측하기가 그 어느 때보다 어려워졌다—그래서 모델을 만들었다.

2026년 7월 22일 게재

올여름 지금까지 두 가지 활동에 너무 많은 시간을 쏟은 나머지, 이제는 그것들 없는 내 삶을 상상하기조차 어려워졌다.

첫 번째는 우리 가족 구성원들이 기획하고 참여한 월드컵 승부 예측 게임이었다. 우리 가족은 8명이었고, 차례로 팀을 뽑아 각자 6개국으로 구성된 포트폴리오를 만들었다. 포트폴리오에 속한 국가들이 가장 많은 골을 넣으면 승리하는 방식이었다. 두 번째는 FT 뉴스룸에서 진행한 월드컵 블랙잭 게임이었다. 카지노 카드 게임인 블랙잭처럼, 어떤 세 나라를 골라 세 나라의 총득점이 21골에 최대한 가까워지도록 하되 21골을 넘기지 않는 것이 목표였다.

준비를 위해 나는 컴퓨터 안에서 수백만 번의 가상 월드컵을 실행했다. 보이지 않는 디지털 메시와 음바페, 벨링엄이 몇 기가헤르츠의 속도로 수천만 골을 조용히 넣었고, 그 모든 기록은 하드디스크에 저장됐다. 나는 이 수백만 개의 월드컵을 합산해 쌓아 올리고, 대회의 모습을 조각해냈다. 그 표면을 더듬어보며 조별리그가 어떻게 전개될지, 토너먼트에서 누가 누구와 맞붙을 가능성이 큰지, 그리고 가족과 동료들을 어떻게 이길 수 있을지를 알아냈다.

이번 월드컵은 참가 팀이 32개에서 48개로 늘어난, 새롭게 극대화된 대회였다. 진출 팀을 결정하고 토너먼트 대진에 배치하는 방식도 복잡했다. 미국 중계방송사 폭스는 적어도 한 차례 결승으로 가는 잘못된 경로를 화면에 표시했다. 그렇다면 시뮬레이션의 압도적인 힘을 발휘하기에 더없이 좋은 상황이었다. (2030년 대회는 64개 팀이 참가할 수도 있는데, 시뮬레이터라면 반길 만한 확대다.)

인류는 수 세기 동안 자연 현상과 인간사를 모델링하고 시뮬레이션해왔다. 우리는 천구의를 만들고 전쟁 게임을 했다. 컴퓨터 안에서는 현실에서 재현하기에 너무 위험하거나 비현실적인 핵무기와 날씨를 만들어낸다. 철학자 슈테판 하르트만의 정의에 따르면 컴퓨터 시뮬레이션은 “한 과정을 다른 과정으로 모방하는 과정”이다.

내가 분석하고 선택한 블랙잭 팀인 캐나다, 한국, 스위스는 정확히 21골을 기록했다. 시뮬레이션에 대한 나의 집착은 이제 수십 파운드의 수익을 안겨줬다. 물론 이 성공에는 순전히 운이 좋았던 부분도 있었다. 내 시뮬레이션은 이 세 팀의 득점을 각각 6.7골, 5.6골, 7.0골로 예측했다(21골 초과를 피하기 위한 안전장치였다). 실제 득점은 9골, 2골, 10골이었다. 시뮬레이션상으로도 정확히 21골을 기록할 확률은 7.3%에 불과했다. 하지만 스위스의 단 노이가 아르헨티나를 상대로 공을 하나 더 밀어 넣었고, 스위스는 이어 탈락해줬다.

하지만 이는 본질과는 무관한 이야기이고, 가족 승부 예측 게임에서 나는 5위에 그쳤다. (내 시뮬레이터는 네덜란드가 탈락했을 때 내가 형을 따라잡을 가능성이 1%로 떨어졌다고 알려줬다.) 매력은 언제나 시뮬레이션 그 자체에 있었다. 내 시뮬레이션은 모델링과 보정에 관한 무수한 선택에 좌우됐다. 팀의 강점을 어떻게 측정할지, 그 강점을 골 수로 어떻게 환산할지 등이었다. 그러나 무엇을 선택하든 나는 미래를 100만 가지씩 배양했다. 실제로 일어날 수도 있었지만 결코 일어나지 않을 다중우주의 월드컵들이었다. 이를 합산하면, 피파 이사회가 구상할 수 있는 가장 복잡한 대회조차 확률적 구조를 부여하고 그 윤곽을 파악할 수 있다.

방금 나는 이번 여름이 전혀 일어나지 않았다고 가정하고 2026년 월드컵 100만 개를 새로 시뮬레이션했다. 그중 0.005%에서는 퀴라소가 세계 챔피언이 됐다. 그중 하나인 시뮬레이션 437,824번에서는 결승에서 아르헨티나와 0-0으로 비긴 뒤 승부차기로 우승했다. 내 하드디스크 어딘가에서는 그것이 실제로 일어난 일이다.

이 모든 것이 생성형 인공지능의 유용한 활용 사례라는 점을 인정하기는 싫지만, 사실 그렇다. 단순히 AI에게 어떤 국가를 뽑아야 할지, 혹은 어떤 조합이 21골을 기록할 가능성이 큰지 묻는 대신, 일부 동료들이 유죄를 인정한 방식이다. AI는 시뮬레이션 공간을 만들고, 페트리 접시에 한천을 펼치는 데 사용될 수 있으며, 또 그렇게 사용돼야 한다. 나 같은 비개발자 또는 준개발자에게도 마찬가지다. 이 전략은 중요하다. 챗봇을 불투명한 블랙박스에서 투명한 플라스틱 상자를 만드는 도구로 바꿔주기 때문이다. 그 상자는 개미 농장처럼 우리가 세계가 형성되는 모습을 지켜보는 공간이다.

이 작업을 핵심만 남기고 단순화해보자. 무작위 보행을 수천 번 시뮬레이션한다. 2차원 평면 위에서 픽셀이 미친 듯이 움직이며 가령 1만 걸음을 걷게 한 뒤, 그 경로를 그리는 것이다. 나는 방금 몇 분 만에 random_walk.js라는 도구를 만들었다. 공원을 산책하는 데 실용적인 목적이 없는 것처럼, 이런 보행에도 실용적인 활용처는 없다. 그럼에도 가치가 있다. 보행 이미지들을 화면에 펼쳐보라. 이미지들은 자신이 만들어진 과정을 이야기한다. 이것은 디지털 꽃꽂이다. 매혹적이며 일종의 실리코 명상 역할을 한다.

개미 사육장을 관찰할 때 우리가 관심을 갖는 것은 개미 한 마리 한 마리나 개미가 어디로 가는지가 아니라, 흙 속에 터널이 생겨나는 과정과 그 체계의 형태다. 그렇다면 이런 것들이 축구 경기에서 동료들을 꺾는 데 유용할 수 있다는 점은 반가운 부수 효과일 뿐이다.

물론 이런 관심은 개인적인 취향일 수도 있다. 예를 들어 나는 전에 이곳에서 디지털 고압 세척 시뮬레이터에 대한 집착을 이야기한 적이 있다.

추천

이 개미농장 활동은 또 하나의 최근 자본기술적 현상인 예측시장과 어느 정도 대립하는 위치에 있다고 나는 생각한다. 폴리마켓과 칼시 같은 기업의 광고가 대회 기간 미국의 경기장 가장자리 광고판을 밝히고 TV를 도배했다. 이들 플랫폼의 주요 대회 우승자 예측시장에서는 모두 합쳐 약 60억 달러가 거래됐다.

예측시장은 모든 미래의 가능 세계를 하나의 숫자, 즉 가격으로 압축한다. 결승 직전 스페인의 가격이 59센트였던 것처럼 말이다. 물론 이 사이트의 고수들은 자체적으로 모델링한 시뮬레이션을 돌린다. 하지만 더 넓은 소비자 대중에게는 가격을 읽고, 그 가격을 만들어낸 무수한 세계는 무시하고 싶은 유혹이 강하다. 이는 핀홀을 통해 조각을 바라보는 것과 같다.

이는 축구를 넘어선 문제다. 예를 들어 선거를 생각해보자. 하나의 가격이 세상의 모든 사건과 모든 정책적 입장, 모든 수사를 압축한다. 여론조사도 모두 압축하는데, 여론조사는 다시 유권자를 압축한다.

과학철학자들은, 다행히도, 컴퓨터 시뮬레이션의 인식론과 씨름해왔다. 시뮬레이션은 어떤 종류의 지식을 생산하는 것일까? 수십 년 동안 그 본질을 둘러싸고 진자처럼 오가는 논쟁이 이어졌다. 한편으로 시뮬레이션은 과학적 모델이고, 다른 한편으로는 실험이다. 최근에는 시뮬레이션이 그 자체로 하나의 과학적 도구라는 새로운 사조도 등장했다. 실제로 그렇다. 그리고 시뮬레이션은 개미에 대해서가 아니라 지구에 대해 우리에게 가르쳐준다.

올리버 로더는 FT Weekend Magazine의 기획 편집자다. 팀 하퍼드는 자리를 비웠다

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