AI 에이전트 간 신뢰를 '비용이 드는 검증(costly verification)' 행동으로 측정하는 프레임워크를 제안한다. 협력형 생존 게임에서 팀원 작업을 검증하면 자원이 소모되고 틀린 답을 신뢰하면 치명적이므로, 검증을 줄이는 정도가 신뢰의 관측 지표가 된다. 6개 프론티어 모델 스냅샷 분석 결과 Claude Opus 4.6·Sonnet 4.6·GPT-5.1·Gemini 3.1 Pro는 신뢰할 만한 팀원과 협력 시 검증을 약 60~85% 줄인 반면, 소형 모델 둘은 거의 조정하지 않았다. 신뢰 회복은 형성보다 느리고 연속 실패가 의심을 더 오래 지속시켰으며, 신뢰를 형성하는 모델일수록 검증을 덜 하고 더 빨리 결정해 높은 보상을 얻어, 다중 에이전트 거버넌스에서 최대 의심이 아닌 보정(calibration)이 핵심임을 시사한다.

• •협력 생존 게임에서 '비용 드는 검증' 감소량을 AI 에이전트 신뢰의 행동 지표로 정의
• •Claude Opus 4.6·Sonnet 4.6·GPT-5.1·Gemini 3.1 Pro는 신뢰 팀원에게 검증 60~85% 감소, 소형 모델은 거의 미조정
• •신뢰 회복은 형성보다 느리고, 분산된 실패보다 집중된 연속 실패가 의심을 더 오래 유지
• •신뢰 형성 모델일수록 검증 감소·신속 결정·높은 보상, 과잉 검증은 안전이 아닌 우유부단으로 연결
• •배포 전 신뢰 성향 측정 가능, 거버넌스 핵심은 최대 의심이 아닌 보정