인공지능이 금융 위기를 촉발할 수 있는 방법

인공지능(AI)의 급속한 발전은 금융 시장에 중대한 도전을 제기하며, 이 기술이 잠재적인 위기를 초래할 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. 미국 증권 거래 위원회(Gary Gensler) 의장은 파이낸셜 타임즈와의 인터뷰에서 몇몇 강력한 AI 플랫폼에 대한 의존도가 높아지는 것이 금융 안정성을 위협할 수 있다고 경고했습니다.

Gensler는 많은 금융 기관이 주요 기술 기업 속에 저장된 동일한 AI 모델 또는 데이터 집합기를 사용할 가능성이 높다고 언급했습니다. 이러한 데이터와 도구의 집중은 시장 참여자들 간에 '무리' 정신을 조장할 수 있으며, 이는 공유된 데이터 입력에만 의존한 결정으로 이어질 수 있습니다. 이와 같은 접근 방식의 일관성은 금융 환경 전반에 걸쳐 시스템적 실패의 위험을 증가시킬 수 있습니다.

이러한 견해는 금융 분야의 다른 전문가들과도 일치합니다. Square의 수석 엔지니어 Piyush Tripathi는 Gensler의 우려를 재확인하며 “통제되지 않은 AI가 금융 시장에 혼란을 초래할 합리적인 가능성이 있다”고 경고했습니다. 그는 AI 시스템이 훈련된 데이터에 크게 의존하므로, 그 데이터에 포함된 편견이나 결함이 잘못된 또는 심지어 위험한 추천을 초래할 수 있다고 지적했습니다.

AI와 금융 안정성

Gensler의 경고는 새로운 것이 아닙니다. 그는 2020년 “딥 러닝과 금융 안정성”이라는 연구 논문을 공동 저술했습니다. MIT의 연구 조교였던 Lily Bailey와의 협력을 통해, 그들은 금융 분야에서 AI의 사용 증가가 금융 시스템의 취약성을 높이고, 경제적 안정성을 위험에 빠뜨릴 수 있다고 주장했습니다. 그들의 연구는 전통적인 데이터 분석 시대에 정립된 기존 규제 체계가 광범위한 AI 채택이 초래하는 시스템적 위험을 효과적으로 관리할 수 있는 도구가 부족할 수 있음을 시사했습니다.

이러한 우려에도 불구하고, 금융 실무에 AI를 통합하는 것은 상당한 이점도 제공합니다. AI를 활용한 자동 거래 시스템은 거래 결정에서 감정적 편견을 최소화할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이는 보다 안정적인 시장 환경을 조성할 수 있습니다. AI의 지속적인 대량 데이터 분석 능력은 금융 운영을 근본적으로 개선할 수 있는 기회를 제공합니다.

그러나 Tripathi는 AI가 약속을 지니고 있긴 하지만, 경계를 게을리하지 말아야 한다고 강조했습니다. “데이터 환각이나 편견과 같은 문제를 넘어, AI 시스템이 복잡해져서 문제가 발생하면 관리가 어려워질 위험이 있다”고 그는 말했습니다.

과거 사건과 미래의 위험

SAVVI AI의 창립자 Maya Mikhailov는 AI가 이미 시장 혼란에 일조했으며, 고주파 거래와 알고리즘 기반 전략으로 인한 급락 사건을 언급했습니다. 이러한 시장 가치의 급속한 변동은 특정 주식이나 섹터를 겨냥한 사실적 딥페이크 캠페인으로 인해 악화될 수 있는 취약성을 드러냅니다.

그럼에도 불구하고 Mikhailov는 AI 관련 위험에 대한 인식이 높아지면서 시장 무결성을 보호하기 위한 회로 차단기 및 법적 결과와 같은 조치가 시행되고 있다고 긍정적으로 평가했습니다.

금융에서 AI의 역할에 대한 균형 잡힌 관점

Gensler의 우려에도 불구하고 Toggle AI의 회장 Giuseppe Sette와 같은 일부 업계 리더들은 보다 균형 잡힌 시각을 주장하고 있습니다. 그는 규제의 필요성을 강조하면서도, AI의 금융 실무 통합 과정에서 신중한 접근이 필요하다는 점을 분명히 해야 한다고 강조했습니다. “우리는 이 기술을 책임감 있게 이끌어가기 위해 규제자와 대화가 필요하다”고 Sette는 밝혔습니다.

Mikhailov는 AI가 향후 시장 동역학을 형성하는 가장 중요한 힘으로 부상할 것이라고 믿으며, 이는 지난 몇십 년 간 디지털화의 영향과 유사하다고 생각합니다. AI 시스템이 다양한 분야에서 생성된 대량의 데이터를 분석함에 따라, 그들은 소음 속에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 뛰어날 것입니다. 그러나 이전 데이터가 없거나 드물고 예측 불가능한 사건에서는 인간 전문가의 역할이 여전히 중요합니다.

금융 분야에서 AI 기술이 발전함에 따라 Tripathi는 그 잠재적 영향은 광범위하다고 강조했으며, 효과적인 감독을 정립하고 데이터 관리 관행을 철저히 시행해 AI 사용에 따른 위험을 완화하는 것이 중요하다고 말했습니다. 금융에서의 AI는 큰 기대를 품고 있지만, 시장 안정성을 저해하지 않으면서 그 혜택을 실현하기 위해서는 신중한 탐색이 필요합니다.