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2nd/10_Wiki/Topics/AI/Expected Utility Theory.md
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EUT-001 10_Wiki/💡 Topics/AI 1.0
economics
decision-theory
probability
psychology
2026-04-26

Expected Utility Theory (기대 효용 이론)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"불확실성 속에서 합리적인 선택을 내리는 수학적 잣대" — 각 결과의 발생 확률과 그 결과가 주는 주관적 가치(효용)를 곱하여 합산한 값이 가장 큰 선택안을 고르는 의사결정 모델.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

  • 추출된 패턴: 선택의 결과를 확률 변수로 보고, 기대 수익(Expected Value)이 아닌 기대 효용(Expected Utility)을 극대화하려는 합리적 행위자의 행동 패턴.
  • 세부 내용:
    • 폰 노이만-모르겐슈테른 공리: 완비성, 이행성 등 합리적 의사결정이 갖추어야 할 기본 전제 정의.
    • Risk Aversion: 효용 함수의 오목성(Concavity)으로 인해 사람들이 왜 확실한 이득을 선호하는지 설명.
    • Utility Function: 금액 등 객체적 수치가 아닌, 개인이 느끼는 주관적 만족도를 수치화.
    • Bernoulli's Paradox: 왜 사람들이 기대값이 무한대인 도박에 전 재산을 걸지 않는지(한계 효용 체감)를 설명하는 근간.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)

  • 과거 데이터와의 충돌: 고전 경제학의 '완전한 합리성' 전제가 실제 인간의 비합리적 선택(Allais Paradox 등)을 설명하지 못한다는 비판을 받으며 전망 이론(Prospect Theory)으로 확장됨.
  • 정책 변화: AI 에이전트의 위험 관리(Risk Management) 로직 설계 시, 단순 성공 확률뿐만 아니라 실패 시의 타격(Negative Utility)을 가중치로 두어 안정적인 의사결정을 유도함.

🔗 지식 연결 (Graph)