스타트업 42AI가 6,250만 달러 규모의 시드 투자 라운드를 공개하며 스텔스 모드에서 벗어났으며, 이와 함께 개인의 내면적 심리 경향을 모사하여 다양한 환경에서 특정 결정을 내릴 가능성을 예측할 수 있는 '글로벌 행동 모델'이라는 기술 시스템을 개발했다고 밝혔습니다.
회사는 제한된 수의 금융 중개 회사들을 대상으로 예측 시스템을 먼저 가동하기 시작했으며, 이 시스템은 기관들이 시장의 변동성 조건에 트레이더들이 어떻게 반응하는지 이해하고 유동성 관리, 증거금 요구사항, 그리고 보다 유연한 헤징을 수행할 수 있도록 돕는 데 사용됩니다.
작동 메커니즘과 심리학 의존성
창립자들은 인간의 행동은 결정론적이 아니라 확률적이며, 따라서 회사의 모델은 과거의 행동에서 도출된 패턴 추론에만 의존하는 대신 사람들의 내면에 숨겨진 동기를 측정하려고 시도한다고 설명합니다. 이를 달성하기 위해 시스템은 고객 지원 통화, 신원 확인 절차, 송금, 시장 내 매매 방식 등 개인의 가시적인 상호작용을 연구합니다.
이러한 관찰은 성격 특성의 수학적 표현으로 변환되며, 변화하는 조건 속에서 잠재적인 결정의 수학적 확률을 결정하기 위해 트랜스포머 기반 세계 모델(Transformer-based world model)에 입력되는 한편, 별도의 언어 모델은 이러한 예측에 대한 설명과 근거를 생성합니다.
상업적 성과와 기술적 한계
회사는 심리학, 신경과학, 유전학 전문가들과 함께 이 접근법을 개발하는 데 약 3년을 보냈습니다. 금융 시장 거래 예측 테스트에서 회사는 예상 자금 흐름 범위를 기반으로 모델이 높은 정확도를 달성하며, 거래 방향과 규모 지정을 위해 0.8에서 0.85 사이의 F1 점수를 기록한다고 밝혔습니다.
그럼에도 불구하고 창립자들은 인간이 겪는 모든 경험과 전문 지식에 대한 완전한 접근이 불가능하다는 점과 동료나 친구의 갑작스러운 조언으로 인해 트레이더의 결정이 바뀌는 것과 같은 상황적 맥락이 부재할 때 예측 정확도가 영향을 받는다는 점 등 시스템의 자연스러운 기술적 한계를 인정했습니다.
확장 및 윤리적 우려
회사는 현재 고정 수수료나 플랫폼을 통해 달성된 수익의 일정 비율을 지불하는 10개의 대형 중개 회사와 협력하여 7자리를 넘는 수익을 창출하고 있습니다. 창립자들은 시스템이 사용자의 직접적인 개인 식별 데이터를 다루지 않는다고 강조했으나, 이 기술은 고객 행동 예측을 자신들의 이익을 위해 활용하려는 기관들의 능력과 관련된 윤리적 위험에 대한 타당한 의문에 직면해 있습니다.
회사 경영진은 규제 통제, 모니터링, 그리고 내부 윤리위원회에 대한 의존을 언급하며 이에 대응했으며, 향후 모델의 활용 범위를 게임, 사기 방지, 사이버 보안 분야까지 확장하고, 나아가 로봇과 인공 에이전트가 인간을 이해할 수 있도록 돕는 계획을 세우고 있습니다.