인공지능 시대의 새로운 금융 인프라는 어떤 모습이어야 할까요?

원작자: 맷 리스턴

원문 번역: AididiaoJP, Foresight News

2024년 11월, 예측 시장은 그 누구보다 먼저 선거 결과를 예측했습니다. 여론조사에서 접전이 예상되고 전문가들이 확신하지 못하는 상황에서, 시장은 트럼프의 승리 확률을 60%로 예측했습니다. 그리고 결과가 발표되자, 예측 시장은 여론조사, 모델, 전문가 의견 등 기존의 모든 예측을 능가하는 정확도를 보여주었습니다.

이는 시장이 파편화된 정보를 종합하여 정확한 믿음을 형성할 수 있으며, 위험 분담 메커니즘이 작동하고 있음을 증명합니다. 1940년대부터 경제학자들은 투기적 시장이 전문가 예측을 뛰어넘는 성과를 낼 수 있을 것이라고 꿈꿔왔는데, 이제 그 꿈이 가장 큰 무대에서 입증되었습니다.

하지만 그 이면에 숨겨진 경제 원칙들을 살펴보겠습니다.

폴리마켓과 칼시의 투자자들은 수십억 달러에 달하는 유동성을 제공했습니다. 그 대가로 그들은 무엇을 얻었을까요? 전 세계가 즉시, 그리고 무료로 확인할 수 있는 신호를 만들어냈습니다. 헤지펀드들은 그 신호를 주시했고, 선거 캠페인에서는 이를 활용했으며, 언론인들은 그 정보를 바탕으로 데이터 대시보드를 구축했습니다. 누구도 그 정보에 돈을 지불할 필요가 없었습니다. 투자자들은 사실상 전 세계적인 공공재를 지원한 셈입니다.

이것이 바로 예측 시장이 처한 딜레마입니다. 예측 시장이 생성하는 정보, 즉 가장 가치 있는 부분이 생성되는 순간 유출된다는 것입니다. 노련한 투자자는 공개적으로 이용 가능한 정보에 돈을 지불하지 않습니다. 민간 데이터 제공업체는 경쟁업체가 접근할 수 없는 데이터를 제공하기 때문에 헤지펀드에 엄청난 수수료를 요구할 수 있습니다. 반대로, 아무리 정확하더라도 공개적으로 이용 가능한 예측 시장 가격은 이러한 투자자에게는 아무런 가치가 없습니다.

따라서 예측 시장은 충분한 사람들이 "도박"을 하고 싶어하는 영역, 즉 선거, 스포츠, 인터넷 밈과 같은 분야에서만 존재할 수 있습니다. 그 결과는 정보 인프라로 위장한 오락의 한 형태가 됩니다. 정책 입안자들이 진정으로 중요하게 여겨야 할 질문들, 즉 지정학적 위험, 공급망 혼란, 규제 결과, 기술 발전 일정 등은 아무도 오락 삼아 내기를 걸지 않기 때문에 여전히 답을 찾지 못하고 있습니다.

시장 예측의 경제적 논리는 완전히 뒤집혀 있습니다. 이를 바로잡는 것은 훨씬 더 큰 변화의 일부입니다. 정보 자체가 상품이며, 베팅은 단지 정보를 생산하는 메커니즘일 뿐이고, 그마저도 한계가 있습니다. 우리는 다른 패러다임이 필요합니다. 여기서는 "인지 금융"에 대한 개략적인 설명을 제시합니다. 인지 금융은 정보 자체를 중심으로 재설계된 인프라로, 근본 원칙에서부터 시작합니다.

집단 지능

금융 시장은 일종의 집단 지성입니다. 분산된 지식, 신념, 의도를 모아 가격을 형성함으로써, 직접적으로 소통하지 않는 수백만 참여자들의 행동을 조율합니다. 이는 놀라운 현상이지만, 동시에 극도로 비효율적이기도 합니다.

전통적인 시장은 거래 시간, 결제 주기, 제도적 마찰 등의 제약으로 인해 느리게 작동합니다. 이러한 시장은 가격이라는 단순한 도구를 통해서만 대략적인 믿음을 표현할 수 있을 뿐입니다. 또한 시장이 나타낼 수 있는 범위는 극히 제한적입니다. 거래 가능한 요구 사항의 영역은 인류가 진정으로 관심을 가져야 할 문제들의 영역에 비하면 극히 미미합니다. 더욱이 참여자 또한 심각하게 제한됩니다. 규제 장벽, 자본 요건, 지리적 제약으로 인해 대다수의 사람들과 모든 기계가 시장에서 배제됩니다.

암호화폐 세계의 등장으로 이러한 상황이 변화하기 시작했습니다. 암호화폐는 중단 없는 시장, 허가 없는 참여, 프로그래밍 가능한 자산 등의 특징을 제공합니다. 중앙 집중식 조정 없이 조립할 수 있는 모듈형 프로토콜도 등장했습니다. DeFi(탈중앙화 금융)는 금융 인프라가 중앙 집중식 규칙이 아닌 자율적인 모듈들의 상호 작용을 통해 탄생한 개방적이고 상호 운용 가능한 기반 구성 요소로 재구축될 수 있음을 입증했습니다.

하지만 DeFi는 "파이프라인"만 더 잘 갖춘 전통 금융의 복제품에 불과합니다. DeFi의 집단 지성은 여전히 가격에 기반하고 자산에 초점을 맞추며 새로운 정보를 흡수하는 속도가 느립니다.

인지 금융은 다음 단계입니다. 인공지능과 암호화 시대에 맞춰 지능형 시스템을 근본 원리부터 재구축하는 것입니다. 우리는 세상에 대한 확률 모델을 유지하고, 임의의 세분화된 정보를 흡수하며, AI 시스템에 의해 질의되고 업데이트되며, 인간이 근본적인 구조를 이해하지 않고도 지식을 제공할 수 있도록 '생각할 수 있는' 시장이 필요합니다.

이를 가능하게 하는 구성 요소들은 신비로운 것이 아닙니다. 사적 시장을 활용하여 경제 모델을 정교화하고, 조합 구조를 사용하여 상관관계를 포착하며, 지능형 에이전트 생태계를 활용하여 대규모 정보를 처리하고, 인간-컴퓨터 인터페이스를 통해 인간 두뇌에서 신호를 추출하는 것입니다. 각 구성 요소는 이미 오늘날 구축 가능하며, 이들을 결합하면 질적으로 혁신적인 새로운 무언가가 탄생할 것입니다.

사모 시장

가격이 공개되지 않으면 경제적 제약은 쉽게 해결될 것이다.

사설 예측 시장에서는 유동성을 지원하는 주체만이 가격을 볼 수 있습니다. 따라서 이 주체는 공공재가 아닌 독점적인 정보, 즉 신호에 대한 접근 권한을 얻게 됩니다. 갑자기, 누군가가 답을 필요로 하는 모든 질문에 대해, 즉 오락을 위해 내기를 할 의향이 있는 사람이 있는지 여부와 관계없이 시장이 활성화될 수 있게 됩니다.

저는 이 개념에 대해 @_Dave_White_ 님과 논의했습니다.

연방준비제도의 정책 결정, 인플레이션 추이, 고용 데이터 등에 대한 지속적인 확률 추정치를 필요로 하는 거시경제 헤지펀드를 상상해 보세요. 이러한 정보는 투자 기회가 아닌 의사결정을 위한 신호로 활용될 것입니다. 그들은 정보가 독점적으로 제공되는 한 기꺼이 비용을 지불할 것입니다. 방위산업체는 지정학적 시나리오의 확률 분포를, 제약회사는 규제 승인 일정 예측치를 원할 것입니다. 하지만 현재 이러한 구매자는 존재하지 않습니다. 정보가 생성되는 즉시 경쟁업체에 유출되기 때문입니다.

프라이버시는 경제 모델이 구축되는 기반입니다. 가격이 공개되면 정보 구매자는 이점을 잃고, 경쟁자들은 무임승차를 시작하며, 전체 시스템은 오락 욕구에만 의존하는 퇴보적인 상태로 전락합니다.

신뢰 실행 환경(TEE)은 이 모든 것을 가능하게 합니다. TEE는 외부 세계(심지어 시스템 운영자조차도)에 운영 내용이 보이지 않는 안전한 컴퓨팅 공간입니다. 시장 상태는 전적으로 TEE 내부에 존재합니다. 정보 구매자는 검증된 채널을 통해 신호를 수신합니다. 여러 비경쟁 주체가 중복되는 시장에 참여할 수 있으며, 계층화된 접근 창은 정보의 독점성과 광범위한 배포 사이의 균형을 유지합니다.

TEE는 단점이 없는 것은 아닙니다. 하드웨어 제조업체에 대한 신뢰가 필요합니다. 하지만 상업용 애플리케이션에 필요한 충분한 개인정보 보호 기능을 제공하며, 관련 엔지니어링 기술 또한 상당히 성숙 단계에 있습니다.

조합 시장

현재의 예측 시장은 사건들을 개별적인 현상으로 취급합니다. "연준이 3월에 금리를 인하할까?"는 한 시장에서 다루어지고, "2분기 인플레이션이 3%를 넘어설까?"는 또 다른 시장에서 다뤄집니다. 이러한 사건들 사이의 내재적인 연관성을 이해하는 트레이더, 예를 들어 높은 인플레이션이 금리 인하 가능성을 높이고, 견조한 고용률이 금리 인하 가능성을 낮출 수 있다는 것을 아는 트레이더는 이러한 분리된 자금 풀 사이에서 수동으로 차익거래를 해야 합니다. 시장 구조 자체에 의해 파괴된 상관관계를 재구성하려는 시도인 것입니다.

마치 각 뉴런이 독립적으로만 활성화될 수 있는 뇌를 만드는 것과 같습니다.

다른 시장과 달리, 통합 예측 시장은 여러 결과에 대한 "공동 확률 분포"를 유지합니다. "금리가 높게 유지되고 인플레이션이 3%를 초과한다"는 거래는 시스템 내 모든 관련 시장에 파급 효과를 일으켜 전체 확률 구조를 동기적으로 업데이트합니다.

이는 신경망이 학습하는 방식과 유사합니다. 훈련 과정에서 각 기울기 업데이트는 수억 개의 매개변수를 동시에 조정하고, 전체 네트워크는 모든 데이터에 총체적으로 반응합니다. 마찬가지로, 포트폴리오가 시장의 모든 거래를 예측할 때 전체 확률 분포를 업데이트합니다. 정보는 단순히 개별 가격을 업데이트하는 것이 아니라 상관관계 구조를 통해 전파됩니다.

궁극적으로 나타나는 것은 "모델", 즉 전 세계 사건 상태 공간에 걸쳐 지속적으로 업데이트되는 확률 분포입니다. 각 거래는 사건 간의 상관관계에 대한 이 모델의 이해를 최적화합니다. 시장은 현실 세계가 어떻게 상호 연결되어 있는지 학습하고 있는 것입니다.

스마트 생태계

자동화된 거래 시스템은 이미 폴리마켓을 장악했습니다. 이 시스템들은 가격을 모니터링하고, 가격 오류를 감지하고, 차익 거래를 실행하고, 외부 정보를 취합하는 등 어떤 인간보다 훨씬 빠르게 작업을 처리합니다.

현재의 예측 시장은 웹 인터페이스를 사용하는 인간 베팅자를 위해 설계되었습니다. 이러한 설계에서는 지능형 에이전트가 "거의" 참여하지 않습니다. 인공지능 기반 예측 시장은 이러한 논리를 완전히 뒤집어, 지능형 에이전트가 주요 참여자가 되고 인간은 정보 제공자로서만 활용될 것입니다.

여기서 중요한 아키텍처적 결정이 필요합니다. 바로 완전한 격리가 이루어져야 한다는 것입니다. 가격을 볼 수 있는 에이전트는 절대로 정보의 원천이 되어서는 안 되며, 정보를 획득하는 역할을 하는 에이전트는 절대로 가격에 접근할 수 없어야 합니다.

이 "장벽"이 없다면 시스템은 자멸할 것입니다. 정보를 획득하고 가격을 관찰할 수 있는 주체는 가격 변동에서 가치 있는 정보를 추론한 후 스스로 그 정보를 찾아낼 수 있습니다. 이러한 시나리오에서 시장 신호는 다른 주체들을 안내하는 "보물 지도"가 될 것입니다. 정보 획득은 복잡한 형태의 "미래 예측 거래"로 변질될 것입니다. 격리 메커니즘은 정보 획득 주체가 진정으로 새롭고 독창적인 신호를 제공함으로써만 이익을 얻을 수 있도록 보장합니다.

"벽"의 한쪽에는 가격 불일치를 식별하기 위해 복잡한 조합 구조에서 경쟁하는 거래 에이전트가 있고, 다른 한쪽에는 신호, 잡음 및 조작을 구별하기 위해 적대적 메커니즘을 통해 들어오는 정보를 평가하는 평가 에이전트가 있습니다.

"장벽" 반대편에는 핵심 시스템과 완전히 분리된 채 활동하는 정보 수집 요원들이 있습니다. 이들은 데이터 흐름을 감시하고, 문서를 스캔하고, 특별한 지식을 가진 사람들과 접촉하며, 일방적으로 정보를 시장에 전달합니다. 그들이 수집한 정보가 가치 있다고 판단되면 보상을 받습니다.

보상은 사슬을 따라 역방향으로 흐릅니다. 수익성 있는 거래는 거래를 실행한 에이전트, 정보를 평가한 에이전트, 그리고 최초로 정보를 제공한 에이전트에게 보상을 제공합니다. 따라서 이 생태계는 하나의 플랫폼이 됩니다. 한편으로는 고도로 전문화된 AI 에이전트가 자신의 역량을 통해 수익을 창출할 수 있도록 하고, 다른 한편으로는 다른 AI 시스템이 행동을 안내하는 데 필요한 정보를 수집할 수 있는 기반을 제공합니다. 에이전트 자체가 바로 시장인 것입니다.

인간의 지능

세상에서 가장 가치 있는 정보의 상당 부분은 오직 인간의 머릿속에만 존재합니다. 예를 들어, 제품 출시가 지연되고 있음을 아는 엔지니어, 소비자 행동의 미묘한 변화를 감지하는 분석가, 심지어 위성조차 볼 수 없는 세부 사항까지 포착하는 관찰자 등이 그렇습니다.

인공지능 기반 시스템은 엄청난 양의 노이즈에 압도되지 않고 인간 두뇌에서 나오는 이러한 신호를 포착할 수 있어야 합니다. 이를 가능하게 하는 두 가지 메커니즘이 있습니다.

지능형 에이전트 중재: 이 기술을 통해 사람들은 가격 정보를 보지 않고도 "거래"를 할 수 있습니다. 사용자는 "제품 출시가 연기될 것이라고 생각합니다."와 같이 자연어로 자신의 예측을 표현하기만 하면 됩니다. 전용 "예측 번역 에이전트"가 이 예측을 분석하고 신뢰도를 평가하여 최종적으로 시장 포지션으로 변환합니다. 이 에이전트는 가격 정보에 접근할 수 있는 시스템과 연동하여 주문을 구성하고 실행합니다. 참여자는 "포지션 설정됨" 또는 "불리한 포지션"과 같은 대략적인 피드백만 받게 됩니다. 보상은 예측의 정확도에 따라 이벤트 발생 후 정산되며, 가격 정보는 전체 과정에서 기밀로 유지됩니다.

정보 시장: 이러한 시장을 통해 지능형 에이전트는 인간의 신호에 직접 비용을 지불할 수 있습니다. 예를 들어, 기술 회사의 수익성을 이해하고자 하는 에이전트는 관련 내부 정보를 가진 엔지니어를 찾아 평가 보고서를 구매한 후, 정보의 시장 가치를 검증하고 그에 따라 비용을 지불할 수 있습니다. 인간은 복잡한 시장 구조를 이해할 필요 없이 자신의 지식에 대한 대가를 받을 수 있습니다.

분석가 앨리스를 예로 들어보겠습니다. 그녀는 전문적인 판단에 따라 특정 합병이 규제 당국의 승인을 받지 못할 것이라고 생각합니다. 그녀는 자연어 인터페이스를 통해 이러한 견해를 입력합니다. 그녀의 "신념 번역 에이전트"는 예측을 분석하고, 언어적 세부 사항을 통해 그녀의 확신도를 평가하고, 과거 기록을 확인한 후, 가격에 접근하지 않고 적절한 포지션을 구축합니다. TEE 경계에 위치한 "조정 에이전트"는 현재 시장의 암묵적인 확률을 기반으로 앨리스의 견해가 정보 우위를 확보했는지 여부를 판단하고 그에 따라 거래를 실행합니다. 앨리스는 "포지션 설정 완료" 또는 "정보 우위 부족"이라는 알림만 받습니다. 가격은 항상 기밀로 유지됩니다.

이러한 아키텍처는 인간의 주의력을 자유롭게 활용할 수 있는 공공 자원이 아니라 신중한 배분과 공정한 보상이 필요한 희소 자원으로 간주합니다. 이러한 인터페이스가 발전함에 따라 인간의 지식은 "흐르는" 형태를 띠게 될 것입니다. 사용자가 보유한 정보는 현실에 대한 전 지구적 모델로 수렴되고, 그 정확성이 입증되면 보상을 받게 됩니다. 마음속에 갇힌 정보는 더 이상 갇히지 않게 될 것입니다.

미래 비전

시야를 충분히 넓히면 이 모든 것이 우리를 어디로 이끌지 알 수 있습니다.

미래는 유동적이고 모듈식이며 상호 운용 가능한 관계의 바다가 될 것입니다. 이러한 관계는 중앙 관리자 없이 인간과 비인간 참여자 사이에서 자발적으로 형성되고 소멸될 것입니다. 이것이 바로 "프랙탈 자율적 신뢰"의 한 형태입니다.

지능형 에이전트들은 서로 협상하고, 인간은 자연스러운 인터페이스를 통해 지식을 제공합니다. 정보는 끊임없이 흐르며 지속적으로 업데이트되는 현실 모델에 반영되고, 누구나 정보를 조회할 수는 있지만 누구도 이를 통제할 수는 없습니다.

오늘날의 예측 시장은 이러한 그림을 대략적으로만 보여주는 것에 불과합니다. 위험 분담이 정확한 믿음을 생성한다는 핵심 개념은 입증하지만, 결함 있는 경제 모델과 구조적 가정에 갇혀 있습니다. 스포츠 베팅과 선거 예측은 인지 금융에 있어서 ARPANET(초기 인터넷)이 오늘날의 글로벌 인터넷에 갖는 위치와 같습니다. 즉, 궁극적인 형태로 잘못 여겨진 "개념 증명"인 것입니다.

진정한 "시장"이란 사실상 불확실성 속에서 이루어지는 모든 결정, 즉 거의 모든 결정을 의미합니다. 공급망 관리, 임상 시험, 인프라 계획, 지정학적 전략, 자원 배분, 인사 임명 등 이러한 분야에서 불확실성을 줄이는 것의 가치는 스포츠 경기에 돈을 거는 것과 같은 오락적 가치보다 훨씬 큽니다. 다만 우리는 아직 이러한 가치를 포착할 수 있는 인프라를 구축하지 못했을 뿐입니다.

인지 분야에서 "오픈AI 시대"가 도래하고 있습니다. 문명 규모의 인프라 프로젝트이지만, 그 목표는 개별적인 추론이 아니라 집단적인 믿음입니다. 대형 언어 모델 기업들은 과거 훈련 데이터를 기반으로 "추론"하는 시스템을 구축하고 있으며, 인지 금융은 "믿는" 시스템, 즉 세상의 상태에 대한 보정된 확률 분포를 유지하고, 경사 하강법이 아닌 경제적 인센티브를 통해 지속적으로 업데이트하며, 인간의 지식을 매우 높은 세분성으로 통합하는 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. LLM은 과거를 인코딩하고, 예측 시장은 미래에 대한 믿음을 집계합니다. 이 둘을 결합해야만 더욱 완전한 인지 시스템을 구축할 수 있습니다.

완전히 확장되면 이것은 인프라로 발전할 것입니다. AI 시스템은 이를 질의하여 세상의 불확실성을 이해할 수 있고, 인간은 내부 작동 방식을 이해하지 못하더라도 지식을 제공할 수 있습니다. 센서, 분야 전문가, 최첨단 연구에서 얻은 부분적인 지식을 흡수하여 통합 모델, 즉 스스로 최적화되고 예측 가능한 세계 모델로 종합할 수 있습니다. 이는 불확실성 자체를 거래하고 결합할 수 있는 토대가 될 것입니다. 결과적으로 생성되는 지능은 각 부분의 합을 초월할 것입니다.

문명의 컴퓨터, 이것이 바로 인지 금융이 구축하고자 하는 방향입니다.

말뚝

퍼즐의 모든 조각이 제자리에 맞춰졌습니다. 지능형 에이전트는 예측 가능성의 문턱을 넘어섰고, 기밀 컴퓨팅은 연구실에서 실제 운영 환경으로 진입했으며, 예측 시장은 엔터테인먼트 산업에서 대규모 제품-시장 적합성을 입증했습니다. 이러한 흐름들이 하나의 역사적인 기회로 수렴됩니다. 바로 인공지능 시대에 필요한 인지 인프라를 구축하는 것입니다.

또 다른 가능성은 예측 시장이 영원히 오락 수준에 머물러 선거 기간에는 정확한 예측을 내놓지만 그 외에는 무시당하고, 진정으로 중요한 문제에는 전혀 관여하지 못하는 것입니다. 그런 경우, 인공지능 시스템이 불확실성을 이해하는 데 필요한 기반 시설이 사라지고, 인간의 마음에 담긴 소중한 신호들은 영원히 침묵하게 될 것입니다.