LLM의 CEO급 전략적 자원 재배분 능력을 평가하는 멀티에이전트 벤치마크 CEO-Bench를 제안했다. 에이전트는 사적 신호와 상이한 우선순위를 가진 4명의 C레벨 자문역(CFO·CTO·COO·CMO)의 상충 조언을 받아, 다회차·제약 환경에서 자본 배분 계획을 세우고 역할 통합·조건부 과감성·이력 민감 판단·계획 유효성의 네 차원에서 평가받는다. 5개 프론티어 모델을 13개 시나리오로 실험한 결과 모든 모델이 높은 구조적 유효성을 보였으나 전략적 보정에서 크게 갈렸다. 단일 자문역 포획, 모호성하 보수적 기본값, 과거 망각 같은 실패 모드와 '통합-과감성 트레이드오프'(깊이 관여할수록 결단력 저하)를 발견했다.
- •LLM의 CEO급 전략적 자원 재배분을 평가하는 멀티에이전트 벤치마크 CEO-Bench 제안
- •상충하는 4 C레벨 자문역 조언을 종합해 자본 배분 계획 수립, 역할통합·조건부 과감성·이력 민감성·유효성 4차원 평가
- •5개 프론티어 모델·13개 시나리오: 구조적 유효성은 높으나 전략적 보정에서 크게 갈림
- •단일 자문역 포획·보수적 기본값·과거 망각 실패 모드, 통합할수록 결단력 저하되는 트레이드오프 발견
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Can LLMs Be CEOs? Benchmarking Strategic Resource Reallocation with Multi-Role Agent Simulation
- 1.LLM의 CEO급 전략적 자원 재배분 능력을 평가하는 멀티에이전트 벤치마크 'CEO-Bench'
- 2.CFO·CTO·COO·CMO 4명의 상충 조언을 종합해 배분안 수립, 역할통합·대담성 등 4축 평가
- 3.5개 프런티어 모델·13개 시나리오서 구조적 타당성은 높지만 전략적 보정에서 크게 갈림
- 4.단일 조언자 포획·모호성하 보수적 기본값·이력 망각 등 실패와 통합-대담성 트레이드오프 발견
왜 중요한가?
기존 벤치마크가 고립된 인지 과제에 집중한 것과 달리, 정보 비대칭·조직 제약하 상충 의견 종합이라는 실제 경영 의사결정의 핵심을 측정해 LLM의 조직 의사결정 능력 한계를 드러냈다.
언급 프로젝트
LLM이 CEO와 같은 복잡한 전략적 의사결정을 수행할 수 있는지 평가하는 연구는 국내 기업의 AI 기반 경영 혁신 가능성을 타진합니다. 다중 역할 에이전트 시뮬레이션을 통한 LLM의 전략적 자원 재분배 능력 검증은 미래 비즈니스 모델 설계에 중요한 시사점을 제공할 것입니다.
본문 미리보기
arXiv:2606.17459v1 Announce Type: new Abstract: Evaluating the decision-making capabilities of large language models (LLMs) is a growing research priority, yet existing benchmarks focus on isolated cognitive tasks such as reasoning, knowledge retrieval, and economic rationality in stylized settings. These evaluations overlook the defining challenge of real executive decision-making: integrating conflicting recommendations from specialized stakeholders under information asymmetry, organizational
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