42AI, 인간의 행동 예측하는 '행동 월드 모델' 공개…6250만 달러 투자 유치
이스라엘 스타트업 42AI가 6250만 달러의 시드 투자를 유치하며 인간의 결정을 예측하는 트랜스포머 기반 행동 월드 모델을 공개했다. 상담 통화나 자금 이체 기록을 심리 특성 벡터로 변환하며, 이미 10개 대형 증권사에서 위험 관리에 쓰이고 있다. 다만 98% 정확도는 개별 매매가 아닌 거래 흐름이 예측 범위에 들어맞는 수준을 뜻한다.

만약 AI가 당신조차 깨닫지 못한 상황에서 다음 결정을 미리 알아맞힌다면 어떨까.
이스라엘 스타트업 42AI가 3년간의 스텔스 개발을 끝내고 세상에 나왔다. 인간의 의사결정을 예측하는 트랜스포머 기반의 '행동 월드 모델'을 공개하며, 6250만 달러 규모의 시드 투자 유치 소식을 전했다. 이번 자금은 창업진과 아미르 갈-오르 회장이 설립한 인피니티 그룹을 통해 조달됐다.
현재 이 모델은 10개 대형 증권사에서 실전 배치되어 운용 중이며, 이미 연간 7자리 수 달러(수십억 원) 수준의 매출을 올리고 있다.
통화 음성과 인증 행동으로 만드는 심리 벡터
로봇 공학의 월드 모델이 물리적 환경 변화를 시뮬레이션한다면, 42AI는 사람 한 명 한 명을 하나의 독립된 세계로 본다.
기존 예측 모델은 단순히 과거 거래 내역을 바탕으로 패턴을 추정하는 데 그쳤다. 반면 42AI의 아미트 갈-오르 CEO와 에후드 에즈라 CTO는 환경이 급변하더라도 개인의 내면적 심리 성향은 일정한 확률 분포를 유지한다는 점에 주목했다.
이를 측정하기 위해 시스템은 얼핏 매매와 무관해 보이는 행동 데이터를 파고든다. 고객 확인(KYC) 절차를 진행할 때의 행동, 고객센터 상담 시의 음성 톤과 감정 상태, 통화 빈도, 자금 이체 시점, 실제 주문 체결 환경 등을 두루 살핀다.
이러한 관찰 결과는 수학적 심리 특성 벡터로 변환되어 트랜스포머 기반 모델에 입력되며, 다양한 상황 속 결정 확률을 계산해 낸다. 예측 이유를 설명하기 위해 별도의 언어 모델도 함께 구동된다.
이 구조를 만들기 위해 회사는 심리학, 신경과학, 유전학 연구를 결합했으며, 외상후 스트레스 장애(PTSD) 전문가와 2011년 노벨 화학상 수상자인 단 셰흐트만 교수의 자문을 거쳤다. 수천 명 대상의 심리 평가로 시작해 200만 명 이상의 정부 및 바이오뱅크 데이터를 학습에 활용했고, 현재는 약 3000만 명 수준의 행동 프로필을 확보했다.
98% 정확도가 말하지 않는 것
시장 거래 예측 정확도가 98%에 달한다는 발표가 있었지만, 개별 주문을 족집게처럼 맞힌다는 뜻은 아니다.
갈-오르 CEO는 이 수치가 전체 거래 흐름이 모델이 정한 예측 범위 안에 들어왔는지를 측정한 결과라고 선을 그었다. 거래 방향과 거래량을 예측하는 F1 점수는 0.8에서 0.85 수준이다.
증권사들은 이 모델을 활용해 1시간에서 24시간 사이 고객들의 포지션 변화를 가늠하고, 유동성 공급과 증거금 책정, 동적 헤지 전략을 짠다. 한 증권사는 이 시스템을 통해 약 3000만 달러의 추가 가치를 창출한 것으로 알려졌다.
하지만 친구의 귀띔을 듣고 충동적으로 매매 계획을 바꾸는 식의 포착 불가능한 외부 변수가 개입하면 예측력은 즉시 떨어진다. 또한 개인식별정보(PII)를 다루지 않는다고는 하지만, 증권사가 고객의 심리적 취약점이나 투매 타이밍을 미리 파악해 고객에게 불리한 방식으로 시장을 흔들 수 있다는 윤리적 우려에 대해서는 명확한 방어 장치를 제시하지 못했다.
왜 중요한가
로봇의 물리 엔진에 주로 쓰이던 월드 모델 아키텍처를 인간 심리와 행동 예측으로 옮겨왔다는 점에서 기술적 파급력이 상당하다.
금융 기관 입장에서 고객 집단의 패닉 셀이나 리스크 반응을 한발 앞서 파악하는 것은 엄청난 운영상의 무기가 된다. 위기 상황에서 유동성을 제때 관리하고 헤지 비용을 아낄 수만 있다면, 이 소프트웨어에 지불하는 비용은 손쉽게 회수할 수 있다.
하지만 반대편에 선 일반 고객과 개인 투자자 입장에서는 지독하게 불리한 정보 비대칭이 발생한다. 플랫폼이 내 감정 상태와 위험 회피 성향을 나보다 더 정밀하게 꿰뚫어 본다면, 금융뿐 아니라 게임 과금 유도나 보안 통제 등 향후 확장될 영역에서도 이용자의 심리적 허점을 공략하는 도구로 전락할 위험이 크다.
우리는 과거 통계에만 의존하던 기존 예측 모델과 달리, 개인의 잠재적 심리 특성을 벡터화해 다룬 42AI의 접근법이 매우 영리하다고 평가한다. 다만 바이오뱅크 데이터와 정서 분석을 결합한 행동 프로파일링은 고객의 자발적 동의 경계를 아슬아슬하게 넘나들고 있다. 행동 월드 모델이 현실에 안착하기 위해서는 기술적 검증뿐 아니라 고객의 행동을 이용해 부당 이득을 취하지 못하도록 막는 규제 장치가 필수적이다.
출처 (5)
- 42ai.com(새 탭에서 열림)원문42ai.com
- techcrunch.com(새 탭에서 열림)보도techcrunch.com
- emergent.sh(새 탭에서 열림)보도emergent.sh
- news.qq.com(새 탭에서 열림)보도news.qq.com
- unite.ai(새 탭에서 열림)보도unite.ai