최근 주식 투자자들 사이에서 챗GPT나 제미나이(Gemini) 같은 생성형 AI에게 투자 종목을 상담하는 사례가 급증하고 있습니다. 연애 상담을 넘어, 본인의 투자 판단을 검증받거나 새로운 종목을 추천받는 도구로 활용되고 있는 것입니다. [00:00:16]
하지만 AI 모델마다 학습 데이터와 설계 방식이 다르기 때문에, 동일한 질문에 대해 서로 다른 답변을 내놓을 수 있습니다. 이에 UNIST 이용재 교수 연구팀은 주요 AI 모델들이 주식 투자에 대해 어떤 편향(Bias)과 성향을 가지고 있는지 체계적으로 분석했습니다. [00:03:26]
연구팀은 제미나이(Gemini), GPT, 미스트랄(Mistral), 라마(Llama), 코헨(Cohere), 딥시크(DeepSeek) 등 6가지 모델을 대상으로 S&P 500 종목들에 대한 매수/매도 의견을 물었습니다. 그 결과, 모델별로 추천 성향이 극명하게 갈리는 현상이 발견되었습니다.
라마(Llama)와 딥시크(DeepSeek)는 압도적인 낙관론자였습니다. 섹터와 무관하게 거의 80~90% 이상의 종목에 대해 매수(Buy) 의견을 제시했습니다. 반면, GPT-4는 매수와 매도 의견이 반반 정도로 섞여 있어 상대적으로 균형 잡힌 시각을 보였습니다. 즉, 똑같은 데이터를 주고 똑같은 질문을 해도 AI 모델의 성격에 따라 정반대의 투자 조언이 나올 수 있다는 것입니다. [00:07:03]
AI가 기존에 가지고 있던 생각과 반대되는 뉴스를 접했을 때, 얼마나 의견을 쉽게 바꾸는지에 대한 실험도 진행되었습니다. 긍정적으로 보던 종목에 부정적 뉴스를, 혹은 그 반대의 경우를 제시했을 때 모델들의 태도는 달랐습니다.
라마와 딥시크는 고집불통에 가까웠습니다. 반대되는 증거를 제시해도 기존의 매수 의견을 잘 꺾지 않았습니다. 반면 제미나이와 GPT는 팔랑귀에 가까웠습니다. 새로운 정보가 입력되면 비교적 쉽게 의견을 수정하는 경향을 보였습니다. 이는 어느 쪽이 더 낫다고 단정할 수 없으며, 투자자가 AI의 이런 성향을 이해하고 활용해야 함을 시사합니다. [00:08:59]
AI 모델은 단순히 데이터만 분석하는 것이 아니라, 학습된 데이터의 특성에 따른 편향도 드러냈습니다. 연구팀이 만든 편향 리더보드에 따르면, GPT 계열이 가장 편향이 적고 딥시크 등이 편향이 강한 것으로 나타났습니다. [00:14:32]
흥미로운 점은 비이성적 투자 행동입니다. 행동경제학에서 말하는 손실 회피 성향 등 인간의 비이성적인 투자 심리가, 모델이 고도화되고 커질수록 더 뚜렷하게 나타났습니다. 또한 일부 모델은 기업의 펀더멘털보다 기업의 규모나 언론 노출도에 따라 투자를 추천하는 경향을 보이기도 했습니다. [00:18:44]
결론적으로 AI는 객관적인 분석 기계라기보다는, 학습 데이터에 기반한 주관과 편향을 가진 일종의 전문가 페르소나로 보아야 합니다. 따라서 단순히 살까 말까를 묻는 것은 위험하며, 다음과 같은 구체적인 활용법이 권장됩니다.
AI는 훌륭한 스터디 파트너이자 조언자가 될 수 있지만, 최종 의사결정은 AI의 편향성을 인지한 투자자 본인의 몫입니다.