AI Hurtles Ahead - 하워드 막스 2026. 2월

친절한 A/S.
 
[본문발췌 - 구글번역]

마침내 클로드는 설득력 있는 현실적인 논거를 제시하며 돌아왔다.
설령 회의론자의 주장을 모두 받아들인다 해도, 즉 철학적으로 제가 하는 일이 "단순히" 패턴을 매칭하는 것에 불과하고 "진정한" 사고가 아니라는 점을 인정한다 해도, 경제적 함의는 동일합니다. 좀 더 직설적으로 말해 보겠습니다. 제가 연봉 20만 달러짜리 연구원 수준의 분석 결과를 낼 수 있다면, 비용을 지불하는 사람에게는 제가 "진짜" 사고를 하는 것인지 아니면 단순히 패턴을 매칭하는 것인지는 중요하지 않습니다. 중요한 것은 결과물이 유용할 만큼 신뢰할 수 있는지 여부입니다. 그리고 점점 더 그 기준에 부합하고 있습니다. 기계 의식에 대한 철학적 논쟁은 흥미롭습니다. 하지만 경제적인 질문은 "인공지능이 진정으로 이해하는가?"가 아니라 "인공지능이 일을 하는가?"입니다.



인공지능은 어떤 투자자보다 더 많은 데이터를 흡수하고, 더 잘 기억하며, 성공에 앞서 나타났던 과거 패턴을 더 잘 인식할 수 있습니다. 두려움이나 탐욕을 느끼지 않을 것이며, 낙관적이거나 비관적인 편향을 보이거나, 기존의 믿음에 얽매이거나, 최근 정보를 과도하게 강조할 가능성도 적을 것입니다. (물론 학습 자료에서 그러한 경향을 학습할 수도 있습니다.) 남들이 열광하는 유행에 흔들리지 않고, 남들이 쫓는 트렌드를 놓치는 것을 두려워하지도 않습니다. 다시 말해, 인공지능은 훌륭한 투자자가 갖춰야 할 많은 자질을 지니고 있습니다.

반면에, 인공지능에는 몇 가지 부족한 점이 있습니다. 훌륭한 투자자는 단순히 빠르고 감정에 휘둘리지 않는 데이터 처리자 그 이상입니다. 클로드(Claude)가 인공지능의 가장 취약하다고 지적한 부분, 즉 충분한 사전 경험을 통해 신뢰할 수 있는 패턴이 축적되지 않은 새로운 시장 상황에 대처하는 데 능숙해야 합니다. 또한, 질적 요소를 고려한 주관적인 판단을 내리고 안목과 분별력을 발휘해야 합니다. 예를 들어, 오크트리(Oaktree)의 성공에는 적절한 투자 상대방을 선택하는 것이 중요한 역할을 했습니다. 인공지능은 어떻게 이러한 판단을 내릴 수 있을까요? 그리고 또 다른 중요한 점은 인공지능은 투자에 대한 책임감을 느끼지 못한다는 것입니다. 집중 투자의 무게나 자본 손실에 대한 두려움을 느끼지 못합니다. 위험을 감수하려는 의지가 인간의 일반적인 위험 회피 성향에 제약받지 않을 수도 있습니다. 최고의 투자자는 잠재적 위험을 직관적으로 감지하며, 이러한 능력이 성공에 크게 기여합니다.

2021년 1월에 저는 다음과 같은 메모를 작성했습니다.가치 있는 것이 글은 팬데믹 기간 동안 아들 앤드류와 함께 살면서 투자 본질에 대해 많은 이야기를 나눴던 내용을 담고 있습니다. 앤드류는 "현재 상황에 대한 손쉽게 얻을 수 있는 양적 정보"가 뛰어난 투자 성과를 내는 열쇠가 될 수 없다고 말했습니다. 왜냐하면 누구나 그런 정보를 가지고 있기 때문입니다. 게다가 인공지능은 아마도 그 정보를 처리하는 데 있어 누구보다 뛰어날 것입니다. 이러한 이유로, 그러한 정보를 활용하여 시장 수익률을 능가하는 것은 매우 어려워 보입니다.

현재 상황에 대한 양적 정보가 쉽게 이용 가능하다고 하더라도, 그것이 투자 성공의 열쇠는 아닙니다. 투자의 우위는 (a) 해당 정보의 중요성과 함의를 정확하게 판단하고, (b) 경영 효율성이나 제품 혁신과 같은 질적 요소를 평가하며, (c) 기업의 미래를 예측하는 것과 같은 요소에서 찾아야 합니다. 본질적으로 이러한 비양적 과제를 탁월하게 수행하는 사람은 극소수에 불과합니다. 다시 말해, 뛰어난 통찰력을 가진 사람은 극히 드뭅니다. 인덱스 투자가 가치를 창출하지 못하고 수수료를 받을 만한 성과를 내지 못했던 수많은 액티브 투자자들의 일자리를 없앴듯이, 인공지능(AI)은 이러한 기준을 더욱 높여 (a), (b), (c)와 같은 과제를 AI만큼 잘 수행하지 못하는 사람들을 시장에서 밀어낼 가능성이 높습니다.

한 가지 아이디어를 더 덧붙이고 싶습니다. 2페이지에서 언급했듯이, 저는 AI가 미래에 무엇이 효과적일지에 대한 "가설"을 세운다고 생각합니다. 따라서 AI는 모든 과거 데이터를 읽고, 과거의 패턴을 연구하고, 미래의 성공 요인을 예측할 수 있습니다. 팬데믹 기간 중 첫 번째 메모에서 저는 하버드 역학자 마크 립시치의 말을 인용했습니다. 그는 우리가 의사결정을 내릴 때 (a) 사실, (b) 이전 경험과의 유추를 통한 정보에 입각한 추론, (c) 의견 또는 추측을 적용한다고 했습니다. 특히 투자자들이 새롭고 검증되지 않은 제품, CEO 또는 산업을 다룰 때는 사실이나 유사한 경험이 부족할 수 있으므로 "의견이나 추측"에 의존해야 합니다. 위에서 논의한 바와 같이 AI가 완전히 새로운 상황에 대처하는 능력에는 한계가 있습니다. 그렇다면 과거 패턴을 추론하는 것과는 달리, 새로운 것에 대한 AI의 추측이 모든 인간의 추측보다 항상 뛰어날 수 있을까요? 저는 AI가 이러한 모든 것을 완벽하게 해낼 수는 없을 것이라고 생각하기 때문에 AI보다 뛰어난 인간 투자자는 계속 존재할 것이라고 믿습니다.

투자 과정의 상당 부분이 추측에 기반하고 있고, 인공지능(AI)의 신뢰성이 완벽하지 않기 때문에 AI가 완벽한 투자자가 될 가능성은 낮다고 생각합니다. AI는 논리적인 가설을 제시하겠지만, 인간의 판단처럼 항상 옳은 것은 아닐 것입니다. 따라서 투자자들이 AI의 가설에 따라 행동하기 전에, 그 가설의 타당성을 검증해야 할 것입니다. 누구도 이 검증을 완벽하게 할 수는 없으며, 대부분의 사람들은 AI보다 더 나은 평가를 내릴 수 없을 것입니다. 하지만 뛰어난 투자자들이 이러한 방식으로 가치를 창출할 수 있을 것이라고 생각합니다.

 


제 생각에 핵심은 AI가 매우 현실적이며, 지금까지 지식 노동자들이 해왔던 많은 일들을 해낼 수 있고, 응용 분야 또한 엄청나게 빠르게 성장하고 있다는 것입니다. 오늘날 우리가 목격하는 것은 단지 시작에 불과합니다. 앞서 언급했듯이, 제 생각에는 AI의 잠재력이 과대평가되기보다는 오히려 과소평가되고 있을 가능성이 더 큽니다. 하지만 그렇다고 해서 AI 투자가 헐값에 거래되고 있거나 적정 가격이라는 뜻은 아닙니다. 

이것이 거품인지 아닌지 확실하게 말할 수 있는 사람이 아무도 없으므로, 상황이 잘못될 경우 파산할 위험이 있다는 점을 인지하지 않고 무턱대고 모든 것을 투자해서는 안 됩니다. 마찬가지로, 모든 것을 쏟아부어 위대한 기술 발전의 기회를 놓쳐서도 안 됩니다. 신중하고 선택적으로 접근하는 중도적인 입장이 최선의 방법인 것 같습니다.