AI는 로또 번호를 어떻게 고르나요?

사용하는 데이터

동행복권이 공식 발표한 1회차부터 최신 회차까지의 당첨번호 6개와 보너스 번호를 기반으로 합니다. 매주 추첨이 끝나면 최신 결과를 반영해 분석 모델을 갱신합니다.

※ 분석 기준 회차는 홈 화면 추천 결과의 "○○회차까지의 데이터 기반" 문구에서 확인할 수 있습니다.

번호 추천 3단계

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   통계 분석

   각 번호가 과거에 얼마나 자주 나왔는지(자주 나온 번호 · 드물게 나온 번호), 그리고 당첨 조합의 합계 · 홀짝 비율 · 고저 비율이 어떤 범위에 모여 있는지 분포를 계산합니다.

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   엔진별 점수화

   선택한 엔진의 철학에 따라 번호마다 가중치를 매깁니다. 최근 추세를 보는 엔진, 오래 안 나온 번호를 보는 엔진, 그리고 번호를 전혀 가리지 않고 조합의 모양만 보는 엔진이 각각 다른 가중치를 내놓습니다. 이 가중치로 후보 조합을 생성합니다.

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   하드 제약 필터

   통계적으로 부자연스럽거나 과거와 똑같은 조합을 걸러냅니다. 통과한 조합 중 점수가 높고 서로 다양한 게임을 최종 추천합니다.

이런 조합은 제외합니다

• 과거 회차와 5개 이상 겹치는 조합: 이미 나온 적과 거의 같은 조합 회피
• 4연번 이상 (예: 11·12·13·14): 연속 번호가 과하게 몰린 조합 제외
• 전부 홀수 / 전부 짝수: 한쪽으로 치우친 조합 제외
• 게임 간 과도한 중복: 여러 게임을 받을 때 서로 비슷하지 않도록 다양성 확보

그래서 무작위로 찍는 것보다 통계적으로 "자연스러운" 분포의 조합이 나옵니다.

네 가지 AI 엔진

같은 데이터라도 "어떤 번호를 선호할지" 철학에 따라 결과가 달라집니다. 로또 AI는 서로 다른 AI와 함께 설계한 네 가지 점수화 엔진을 제공합니다. 추출 전에 골라보세요.

1. Claude 엔진: 조합의 모양

   기본 엔진. 번호 45개를 모두 동등하게 두고 뽑은 뒤, 합계 · 홀짝 비율 · 고저 비율이 역대 당첨 조합에서 가장 흔했던 모양에 가까운 조합만 남깁니다. "이 번호가 나올 것 같다"는 주장을 하지 않는 대신, 치우치지 않은 조합을 보장하는 방식입니다.

2. GPT 엔진: 모멘텀(추세 추종)

   ChatGPT가 설계한 철학. 최근 자주 나온 번호와 함께 등장한 번호(동시출현)에 무게를 둬 "요즘 뜨는 번호"를 선호합니다.

3. Gemini 엔진: 역발상(만회)

   Gemini가 설계한 철학. 오래 안 나온 번호·역사적으로 덜 나온 콜드 넘버에 무게를 둬 "나올 때 된 번호"를 선호합니다. GPT와는 정반대 방향.

4. AI 합의 엔진: GPT·Gemini 공통 선호

   정반대 방향을 보는 GPT(모멘텀)와 Gemini(만회)의 확률분포를 기하평균으로 합칩니다. 한쪽이라도 낮게 평가한 번호는 점수가 내려가므로 "뜨는 중이면서 동시에 나올 때도 된 번호"만 남습니다. Claude 엔진은 번호를 가리지 않아 합의에 아무 정보도 보태지 못하므로 여기서 빠집니다.

※ 네 엔진은 각 AI와 함께 설계한 통계 알고리즘이며, 실시간으로 AI가 번호를 예측하는 것이 아닙니다. 또한 어떤 엔진도 당첨 확률을 높이지 못합니다. 방식의 차이를 즐기는 용도일 뿐입니다. 엔진별 실제 적중은 누적 적중 성과에서 비교할 수 있습니다.

"Claude 엔진은 그냥 무작위에 필터만 씌운 것 아닌가요?"

번호에 관해서는 맞습니다. 그리고 그것이 의도입니다. 다만 조합 단계에서는 무작위와 확실히 다른 일을 합니다. 두 가지를 실제 데이터로 재서 보여드립니다.

1. 회귀 모델이 매긴 번호별 확률 — 사실상 평평합니다

앞 절의 계수 표는 균등 무작위 데이터로 잰 것이었습니다. 이번에는 실제 1,238회차 당첨번호로 학습시킨 뒤, 그 모델이 1~45번에 매긴 확률을 그대로 그렸습니다.

가장 높은 번호(32번 14.08%)와 가장 낮은 번호(34번 12.90%)의 차이는 1.18퍼센트포인트입니다. 이론값 13.33% 대비 8.8%에 불과하고, 이 정도 편차는 1,238회 표본에서 우연히 생기는 폭과 구분되지 않습니다. "AI가 찍은 유망 번호" 같은 것은 나오지 않습니다. 그래서 이 값을 추천 가중치에 쓰지 않습니다.

2. 대신 조합의 모양을 바꿉니다

Claude 엔진은 번호를 균등하게 뽑은 뒤 합계·홀짝·고저가 역대 당첨 분포에서 흔한 모양인 조합을 고릅니다. 실제로 얼마나 달라지는지 서비스와 동일한 후보 300개 파이프라인으로 3,000게임을 생성해 쟀습니다.

• 역대 당첨
• 완전 무작위
• Claude 엔진

• 역대 당첨
• 완전 무작위
• Claude 엔진

번호는 가리지 않지만 조합의 모양은 무작위와 전혀 다릅니다. "필터만 씌웠다"는 표현이 틀린 것은 아니지만, 그 필터가 하는 일이 위 그래프의 차이입니다. 다만 지금은 그 필터가 너무 강합니다. 아래에 그대로 적어 둡니다.

• 2026-08-28에 고친 문제. 위 그래프는 개선 전 동작입니다. 당시 Claude 엔진은 역대 분포에 맞추는 것이 아니라 가장 흔한 모양 하나로 고정돼 있었습니다. 실제 당첨 조합의 홀짝 3:3은 33.4%인데 엔진 결과는 100%, 저번호도 항상 3개, 합계도 129~149 안(역대는 48~238)이었습니다. 후보 300개 중 적합도 1위만 골랐기 때문입니다. 지금은 상위권에서 확률적으로 고르도록 바꿔 홀짝 3:3이 43%가 됐습니다 — 무작위(33%)보다는 높아 엔진의 성향은 남고, 100%처럼 굳지는 않습니다.
• 게임끼리 번호가 겹치지 않게 뽑습니다. 5게임이면 30칸인데 예전에는 겹침 때문에 서로 다른 번호는 23.5개뿐이었습니다. 겹치면 게임들의 당첨 여부가 같이 움직여 "전부 꽝"이 잦아집니다. 지금은 30개가 모두 다릅니다. 그 결과 당첨번호 6개가 모두 내 게임 안에 들어올 확률이 1.24% → 7.29%로 올랐습니다. 다만 당첨 확률이 오른 것은 아닙니다. 기대 당첨 게임 수는 0.119로 그대로입니다 (기댓값의 선형성). 바뀐 것은 결과가 흩어지는 방식이고, "내 번호에 있었네"를 볼 기회입니다.
• 이것이 당첨 확률을 낮추지는 않습니다. 모든 조합의 확률은 1/8,145,060으로 같습니다. 다만 "역대 분포를 재현한다"고 말하기에는 과집중이므로, 표현을 정확히 해둡니다.

※ "역대 당첨" 열은 1,238회차 원자료의 실제 비율입니다. 그래프의 역대 막대는 엔진이 실제로 참조하는 라플라스 평활 확률이라 소수점 첫째 자리에서 0.1~0.2%p 차이가 날 수 있습니다.

※ 위 수치는 1,238회차(1238회 기준) 데이터로 계산했으며, 시뮬레이션은 실제 서비스와 동일한 lottoDistribution.js 적합도 함수를 그대로 사용했습니다.

"AI가 학습하면 뭔가 나오지 않나요?" — 직접 재봤습니다

많은 로또 분석 서비스가 머신러닝으로 학습했다고 말합니다. 저희도 예전에는 로지스틱 회귀 모델이 계산한 번호 점수를 추천 가중치에 크게 반영했습니다. 그런데 그 모델이 정말 무언가를 배우는지 확인해보기로 했습니다.

방법은 간단합니다. 아무 패턴도 없는 균등 무작위 추첨 1,180회차를 만들어 똑같은 모델에 학습시켰습니다. 배울 것이 하나도 없는 데이터이므로, 모델이 정직하다면 모든 계수가 0이 나와야 합니다. 이것을 12번 반복해 계수가 시행마다 얼마나 흔들리는지 봤습니다.

흔들림이 평균보다 큽니다. 즉 계수의 부호조차 시행마다 뒤집힙니다. 이것은 모델이 패턴을 찾은 것이 아니라 우연히 생긴 얼룩을 읽고 있다는 뜻입니다. 당연한 결과입니다 — 로또 기계는 지난주에 무슨 번호가 나왔는지 기억하지 못하니까요.

문제는 예전 코드가 이 미세한 잡음을 표준편차 1까지 증폭한 뒤 가중치의 절반 이상으로 반영하고 있었다는 점입니다. 결과적으로 "AI가 분석한 유망 번호"처럼 보이는 값이 사실은 확대한 잡음이었습니다.

• 지금은 이 회귀 점수를 번호 추천에 쓰지 않습니다. 계수는 여전히 계산하지만, 위 표처럼 "로또에 학습할 패턴이 없다"는 증거로만 씁니다.
• 대신 각 엔진은 자기 철학을 솔직하게 이름 붙인 방식으로만 번호를 고릅니다 (최근 추세 · 미출현 만회 · 조합의 모양).
• 어느 쪽이든 당첨 확률은 45개 번호 모두 똑같습니다. 이 표는 그 사실을 증명한 것이지 반증한 것이 아닙니다.

※ 로또가 균등 추첨이므로, 균등 무작위 데이터로 잰 결과는 실제 당첨번호로 잰 결과와 통계적으로 구분되지 않습니다. 위 수치는 데이터의 성질이 아니라 모델 자체의 성질을 보여줍니다.

고급 옵션: 고정수·제외수·행운 와일드카드

추출 화면의 고급 옵션에서 항상 포함할 고정 번호(최대 5개)와 빼고 싶은 제외 번호(최대 35개)를 지정할 수 있습니다. 엔진은 나머지 자리를 자신의 철학대로 채웁니다. 🍀 행운 와일드카드를 켜면 각 게임에서 1개 번호를 AI 점수와 무관한 순수 랜덤으로 뽑아 금색 공으로 표시합니다 — 어디까지나 재미 요소이며, 어떤 옵션도 당첨 확률을 바꾸지 못합니다.