요즘 챗GPT 같은 Ai 챗봇에게 주식 종목을 추천해 달라고 요청하는 사람들이 부쩍 늘었다. AI 투자 도구가 미국 증시 전망까지 짚어주는 시대가 되면서, S&P500 전망 같은 큰 그림을 AI에게 맡겨도 되는지 궁금해진다.
1994년부터 월가에 머신러닝을 들여온 바산트 다르 교수의 답은 명확했다. AI는 훌륭한 투자파트너이자 조력자지만, 그 답을 생각 없이 그대로 따라가는 투자자는 오히려 더 위험해질 수 있다는 것이다.
다르 교수는 뉴욕대 스턴경영대 교수이자 1998년 머신러닝 기반 헤지펀드 SCT캐피탈을 설립한 인물이다. 그는 이 분야의 손꼽히는 전문가로 그의 알고리즘은 지금도 매일 시장에서 거래를 실행하고 있다.
즉 30년 넘게 AI로 실전 투자를 해온 그가 Ai의 판단에는 자기 돈을 맡기지 않겠다고 말한 이유를 들여다보면, 장기 인덱스 투자자에게도 곱씹어볼 지점이 많다.
챗GPT에게 S&P500 전망을 물어봐도 될까
다르 교수는 단기 매매에서는 자기 만의 명확한 원칙과 시스템이 없이 직접 잦은 매매를 하는 개인 투자자는 대부분 손실을 본다고 잘라 말했다. 반대로 장기 투자 영역에서는 대형 언어모델 Ai가 등장하면서 조금 달라진 부분이 있다고 설명한다.
엔비디아나 스페이스X 같은 종목에 투자할지 말지는 불확실성과 미래 시나리오를 함께 고민해야 하는 문제인데, 이제는 AI와 그 과정을 같이 밟아볼 수는 있게 됐다는 것이다. Ai의 장점은 인간이 스스로 행하는 다양한 분석의 속도를 획기적으로 높여준다는 것이다.
다만 그가 직접 실험해본 결과는 낙관적이지 않았다. 엔비디아, BYD, S&P500 중 어디에 투자할지 챗GPT에게 물어보고 답을 받은 뒤, 시간을 두고 같은 질문을 다시 던지자 전혀 다른 답이 돌아왔다고 한다. 질문을 어떻게 표현하느냐에 따라 답이 크게 흔들린다는 뜻이다.
그는 이 경험을 근거로, AI가 실제 데이터에 근거해 답하고 있는지 확인하지 않은 채 그 답만 믿고 행동하는 것은 위험하다고 못박았다. 돈을 넣을 결정을 AI 혼자에게 맡기는 것은 좋은 방법이 아니라고도 분명히 밝혔다.
우리도 Ai를 사용해보면 질문 시기와 방식에 따라 같은 문제에 대해 다른 답을 내놓는 경우를 많이 볼수 있다. 이에 대해 따지고 들면 Ai는 항상 정중히 사죄하지만 결코 책임을 지진 않는다. 이게 투자일 경우 내 돈은 이미 사라진 후일 것이다.
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AI 투자 도구는 어떻게 스페이스X를 반값으로 봤을까
다르 교수가 직접 만든 AI 밸류에이션 도구 중 하나가 ‘다모다란 봇’이다. 뉴욕대 재무학 교수이자 ‘밸류에이션의 대가’로 불리는 애스워드 다모다란의 분석 방식을 그대로 학습시켜, 특정 투자 논리를 주면 그 방식대로 기업 가치를 계산해주는 AI다. 영업이익률, 매출 성장률, 자본비용, 매출 대비 재투자 효율성 등 다모다란이 공개해온 표준 방법론을 그대로 따른다.
이 봇이 다모다란 교수 본인과 다른 결론을 낸 사례가 있다. 스페이스X의 상장 당시 기업가치는 1조7700억달러로 책정됐다. 다모다란 교수가 직접 계산한 값은 약 1조2000억달러였는데, 같은 방법론을 학습한 AI 봇은 이보다도 훨씬 낮은 약 6000억달러를 내놓았다.
로켓 발사 사업과 스타링크는 그럴듯하게 평가했지만, xAI를 중심으로 한 AI 사업부문에 막대한 자본이 들어가면서도 수익성이 불확실하다고 판단해 훨씬 보수적인 값을 산출한 것이다. 같은 방법론이라도 AI가 사람보다 더 냉정한 결론을 낼 수 있다는 걸 보여주는 사례다.
모두가 같은 AI를 믿으면 어떤 위험이 생기나
다르 교수가 최근 가장 많이 받는 질문은 ‘AI가 너무 좋아져서 모든 사람이 같은 AI를 쓰게 되면 어떻게 되느냐’는 것이었다. 그의 답은 그럴 경우 오히려 시스템 전체의 위험이 커진다는 것이다. 모두가 같은 신호를 믿고 같은 방향으로 움직이면, 무언가 잘못됐을 때 충격이 훨씬 커질 수 있기 때문이다.
그는 이런 상황이 되면 AI 자체가 시장이 되어버리고, 시장을 이기는 것은 결국 그 AI가 틀린 순간을 알아채는 일이 된다고 말한다. 아직 그 단계는 아니지만, 금융에서 AI의 영향력은 계속 커지고 있다고 전했다.
AI가 투자 전문가를 대체할까
다르 교수는 자신이 포트폴리오 매니저와 교수로서 점점 쓸모없어지고 있는 게 아니냐는 질문을 스스로에게 던진 적이 있다고 했다. 그의 답은 절반은 맞다는 것이다. 다만 사람이 AI에게 올바른 질문을 던지고, 중간 결과를 정확히 해석할 수 있는 한에서는 여전히 사람의 역할이 남아있다고 봤다.
그가 처음 머신러닝을 트레이딩에 접목한 것은 1994년, 소비자 구매 패턴을 예측하는 데 머신러닝이 잘 통한다는 걸 확인한 뒤였다. 이후 모건스탠리와 도이체방크에서 AI 모델을 계속 발전시키다 1998년 독립해 SCT캐피탈을 세웠다.
그는 2017년 구글이 발표한 ‘어텐션이 필요한 모든 것’ 논문이 오늘날 대형언어모델의 근간이 된 진짜 전환점이었다고 짚었다. 2022년 챗GPT의 등장은 업계 사람들에겐 놀랍지 않았지만, AI가 특정 분야를 넘어 누구나 쓸 수 있는 범용 기술로 넘어간 상징적인 순간이었다고 평가했다.
안판다의 생각
이 인터뷰를 읽으며 다시 확인하게 되는 건, AI든 사람이든 개별 종목의 미래를 정확히 맞추는 일 자체가 원래 어렵다는 사실이다. 다모다란 교수와 그가 만든 AI조차 같은 방법론으로 스페이스X를 계산했는데도 결과가 두 배 가까이 벌어졌다.
전문가와 전문가가 학습시킨 AI 사이에서도 이 정도 편차가 나는 게 개별 기업 밸류에이션의 현실이다. 그만큼 수많은 변수와 수많은 투자자의 욕망이 충돌해서 만들어낸 결과가 현재의 시장인 것이다.
인덱스 투자자는 이 문제에서 애초에 한 걸음 비켜서 있다는 점을 다시 새기게 된다. S&P500이나 나스닥100처럼 시장 전체를 담는 인덱스 펀드에 장기 투자하면, 스페이스X 하나의 가치를 6000억달러로 볼지 1조7000억달러로 볼지 고민할 필요가 없다. 시장에 속한 수백 개 기업의 성장과 퇴출을 지수 자체가 대신 걸러주기 때문이다.
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AI 투자 도구가 아무리 정교해져도 결국 도구는 도구다. 다르 교수 본인이 챗GPT에게 같은 질문을 두 번 던져 다른 답을 받았다는 사실은, 그 답이 곧 투자 판단이 되어서는 안 된다는 걸 스스로 증명한 셈이다.
나는 AI가 내놓는 숫자와 시나리오를 흥미롭게 지켜보지만, 정작 내 자산의 방향은 여전히 장기 인덱스 투자라는 원칙에 맡긴다. 시장이 무너지는 날에도, AI가 새로운 예측을 쏟아내는 날에도 흔들리지 않을 원칙은 결국 하나뿐이다.
그래서 나는 오늘도 안판다.
안판다의 FAQ
Q1. 챗GPT에게 S&P500 전망을 물어봐도 되는가?
참고 삼아 물어볼 수는 있지만 그 답을 그대로 투자 판단으로 옮기면 안 된다. 같은 질문을 시간차를 두고 다시 던지면 답이 달라질 수 있고, 질문을 표현하는 방식에 따라서도 결과가 흔들리기 때문이다. 결국 판단은 당신이 하고 책임도 당신의 몫이다.
Q2. AI 투자 도구와 인간 전문가 중 어느 쪽이 더 정확한가?
둘 다 정답을 보장하지 않는다. 다모다란 교수의 밸류에이션 봇조차 다모다란 교수 본인의 계산과 두 배 가까이 차이 나는 결과를 낸 적이 있어, AI와 전문가 모두 각자의 가정에 따라 다른 답을 낼 수 있다.
Q3. 모두가 같은 AI 신호대로 움직인다면 어떤 위험이 있는가?
투자자들이 같은 AI의 판단에 몰려서 같은 방향으로 움직이면, 시장에 문제가 생겼을 때 충격이 더 커질 수 있다. 이 경우 AI 자체가 시장을 대신하게 되어, 시장을 이기려면 AI가 틀리는 순간을 알아채야 하는 역설적인 상황이 생긴다.
Q4. 장기 인덱스 투자자에게 AI 투자 도구는 어떤 의미인가?
개별 종목의 미래 가치를 놓고 전문가와 AI조차 크게 엇갈리는 걸 보면, 인덱스 투자로 그 판단 자체를 시장에 맡기는 방식의 장점이 다시 확인된다. AI는 흥미로운 참고 자료일 뿐, 장기 투자 원칙을 대신할 수는 없다.
참고자료
