(2-②)주식투자도 AI봇이…“아직은 신중해야”

[애플경제 전윤미 기자] 여러 연구에 따르면 챗GPT로 강화된 시스템의 암호화폐 가격 예측 능력은 기존 머신러닝 모델보다 우수한 성능을 보이기도 한다.

그러나 BCG와 하버드 경영대학원의 연구에 따르면 생성 AI에 대한 과도한 의존은 바람직하지 않다는 경고다. 오히려 GPT-4 사용자의 투자 성과가 AI를 사용하지 않는 경우보다 23% 가량 더 낮다고 한다. 이런 시각은 많은 전문가들의 분석과도 일치한다.

일부 투자자문 전문가들은 “데이터가 더 많다고 해서 수익률이 더 높아지는 것은 아니다. 때로는 잡음만 더해질 뿐”이라고 했다. 영국의 투자 회사 ‘Man Group’은 ‘디크립트’에 “GPT가 논문을 소화하고, 내부 Python을 작성하고, 관심 목록에서 아이디어를 분류하도록 훈련시켜 왔다”면서도 “AI 모델을 안정적으로 (투자를 위해) 사용하는 방법을 생각하기 전에 여전히 상당한 작업을 수행해야 한다”고 밝혔다.

이에 따르면 생성 AI와 일반적인 머신러닝 도구는 서로 다른 용도로 사용된다. 챗GPT는 기본적 분석에는 도움이 되지만, 가격 예측에는 적합하지 않다. 반면 非생성 AI 도구는 기본적 분석은 처리할 수 없지만, 데이터 분석이나 순수 기술적 분석은 훨씬 뛰어나다.

생성AI는 언어 측면 발달, ‘수치 예측’ 서툴러

그러나 앞서 하버드 경영대학원 연구처럼 챗봇이 빠르긴 하지만 항상 현명한 것은 아니라는 경고가 따른다. 이런 경고는 입소문을 타고 기관 투자자들까지 AI도구가 널리 확산됨에 따라, 더욱 커지고 있다. 무엇보다 “대규모 언어 모델은 여전히 실제 자금을 대규모로 거래하는 데 필요한 정밀성, 절제, 신뢰성이 부족하다”는 것이다.

생성AI의 획기적인 발전은 언어 측면에서 이루어졌다고 해도 과언이 아니다. 그런 만큼 수치 예측에는 특별히 도움이 되지 않는다는 시각도 많다. 즉 “생성AI를 업무에 활용하고 있지만, 시장 예측에는 활용하지 않고 있다”는 것이다. 또한 “기본적인 분석의 경우에도 AI가 특정 결론에 도달하는 과정이 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니다”라는 주장도 따른다.

특히 모델이 근본적인 추론을 ‘은폐’할 수 있다는 사실은 문제가 되는 해결책을 피할 수 있다는 얘기도 된다. 즉 LLM의 정렬 방식이 부적절하고 많은 개선이 필요하다고 할 수 있다. 그래서 반복적으로 사람이 피드백하는 한편, 시간이 지남에 따라 적극적으로 변화하는 ‘적응형 보상 함수’를 혼합, 접근해야 한다는 조언도 있다.

그러나 LLM은 여전히 ‘실제 경험’과 확신에 찬 투자에 필요한 섬세한 판단력이 부족하다는 지적이 많다. 결국 “LLM을 포트폴리오 관리자가 아닌 연구 보조원으로 활용하는 것이 가장 적합하다”는 주장이 설득력을 얻고 있다.

또다른 펀드들도 AI모델의 위험에 대해 경고한다. 즉 AI는 실현 불가능한 시나리오를 제시하고, 거시적인 언어를 오독하며, 환각을 보이는 경향이 있기 때문이다. 그럼에도 흔히 모든 AI 신호에 대해 인간의 개입 없이 검증하도록 유도하곤 한다. 더 심각한 것은 AI모델이 뛰어날수록 거짓말을 더 잘하게 되고, 실수를 인정하기가 더 어려워진다는 점이다. 이를 입증하는 연구도 많다.

다시 말해, “특히 돈이 관련된 경우 인간을 그 과정에서 제외하는 것이 매우 어렵다”는 얘기다.

실현 불가능 시나리오 제시, 거시적 언어 오독 등

하버드 경영대학원 연구진은 ‘디크립트’에 “GPT-4o와 같은 약한 모델을 사용해 더 강력한 모델을 모니터링하는 개념은 흥미롭지만, 무한정 지속 가능하지는 않을 것”이라고 했다. 그 보단 “자동화와 인간 전문가 평가를 접목하는 것이 더 적합할 수 있다. 제공되는 추론 수준을 검토하려면 하나 이상의 감독 모델이 필요할 수 있다.”고 강조했다.

하긴 챗GPT 자체도 스스로의 한계를 인식하고 있다. “거래를 통해 나를 백만장자로 만들 수 있는가”라는 질문에 대해 나름의 현실적인 전망을 제시하기도 했다. 즉 “가능하긴 하지만 성공이란 수익성 있는 전략, 엄격한 위험 관리, 그리고 효과적인 확장 능력에 달려 있다”고 신중한 입장을 내놓았다.

물론 그냥 심심파적으로, 혹은 취미로 해보려면 이런 AI봇으로 투자를 해보는 것도 해볼만하다. 그러나 진지하게 AI봇으로 투자할 경우 나름의 포트폴리오 분석도 의뢰할 수 있다. 즉, 주요 투자 회사들은 일반적인 트레이더든, 보수적인 투자 등급 분석가든, AI봇으로 개인 맞춤형 색상 코드 위험 평가를 제공하기도 한다.

예를 들어 브라질의 경우 주식 포트폴리오에서 AI봇을 테스트한 결과, 집중 노출 위험과 통화 불일치를 식별하고, 구체적인 위험 관리 전략을 바탕으로 상세한 리밸런싱 권고를 하기도 했다. 하지만 AI가 모든 투자를 주도하고, 투자자는 기계가 지시하는 대로 실행하는 것이 어떤 바람직한 결과를 가져올지는 명확하지 않다. 다만 챗GPT에 100달러를 투자금으로 주는 것은 문제가 없을지 몰라도, JP 모건(같은 대형 금융기관이)이 실제 이를 본격 시행할 가능성이 크지 않다는 예상이다.