“이번 주에 이 종목을 살까, 말까?” 요즘 투자자들은 주식 투자를 하기 전에 인공지능(AI)에 묻곤 한다. 실제로 미국의 한 설문조사에 따르면 응답자의 약 3분의 1이 AI를 활용해 최종 매매 결정을 내린다고 한다. 바둑왕을 이기고 의사 시험도 통과한 이 똑똑한 인공지능이 복잡한 주식 시장에서도 ‘정답’을 알려줄 것이라는 생각 때문이다.
하지만 AI도 완벽하지 않다. 회사에서 직원을 통해 시너지를 내려면 그 사람의 강점과 약점을 알아야 하듯, AI를 제대로 활용하려면 그 한계도 잘 파악해야 한다. 최근 미국 에모리대 클리프턴 그린 교수 연구팀이 흥미로운 논문을 발표했다. 챗GPT에게 과거 주가 데이터를 주고 다음 주 수익률을 예측하게 했더니, AI가 인간과 유사한 ‘행동 편향(behavioral bias)’을 보였다는 것이다.
대표적인 것이 ‘추정(extrapolation) 편향’이다. 최근 오른 종목은 계속 오를 것이라 예측하고, 떨어진 종목은 계속 떨어질 것이라고 보는 것이다. 많은 연구에 따르면 실제 주가는 단기적으로는 반전하는 경향이 있는데도 말이다. 또한 AI의 수익률 전망은 지나치게 낙관적이었고, 예상 범위도 좁게 설정해 실제 결과가 그 범위를 벗어나는 일이 잦았다. 모두 인간이 가진 전형적인 편향들이다.
왜 그럴까. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 결국 인간이 쓴 글을 ‘학습한’ 결과물이다. 인간의 편향이 스며들 수밖에 없고, 이 또한 다른 연구에서 확인된 바 있다.
오픈AI 창립 멤버인 안드레이 카파시는 AI에게는 커피의 카페인 함량처럼 인터넷에 일관된 정보가 오래 쌓인 주제를 물어야 보다 정확하다고 말한다. 반면 주가는 수많은 투자 주체와 그들의 기대감, 그리고 금리 환경 등이 복잡하게 얽힌 결과물이다. 과거 데이터로 학습한 AI가 미래 주가를 맞히기 어려운 이유다.
그렇다면 AI는 어떻게 써야 할까. 예측보다는 ‘현상’에 대한 설명을 요청하는 용도로 활용하길 권한다. 가령 “우주항공 분야와 주요 기업에 대해 알려줘”처럼 말이다. AI는 생각보다 인간미 있는 천재이지, 미래를 꿰뚫어 보는 수정 구슬은 아니다.