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최소 13%의 개인 투자자들이 주식 선택을 위해 ChatGPT에 의존

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.25 23:27
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

소매 투자자들이 주식 선정을 위해 인공지능 챗봇을 점점 더 많이 활용하면서, 로보어드바이저 시장이 폭발적으로 성장해 2029년에는 업계 분석가들이 예측한 4,709억 1천만 달러의 수익을 기록할 것으로 예상되고 있습니다. 이는 지난해의 617억 5천만 달러에서 600% 이상의 급증입니다.


ChatGPT가 오는 11월 세 번째 생일을 앞두고 있는 가운데, 이미 최소 13%의 소매 투자자들이 이 인기 챗봇을 주식 선정에 활용하고 있으며, 추가로 50%는 투자 결정을 위해 AI 도구 사용을 고려할 것이라고 11,000명의 글로벌 소매 투자자를 대상으로 한 증권사 eToro의 조사 결과 밝혀졌습니다. 이 현상은 한때 대형 금융기관과 전문 투자자에게만 한정되었던 투자 분석을 대중화시켰습니다.

 

전직 월스트리트 애널리스트들이 AI 도입을 주도하다


스위스 은행 UBS에서 거의 20년 동안 기업을 분석해온 Jeremy Leung은 올해 초 직장을 잃은 후 이러한 경향을 대표하고 있습니다. 비싼 블룸버그 단말기나 프리미엄 시장 데이터 서비스에 접근할 수 없게 된 Leung은 이제 그의 멀티-자산 투자 포트폴리오 관리를 위해 ChatGPT를 활용하고 있습니다.


“심지어 단순한 ChatGPT 도구만으로도 많은 일을 할 수 있고, 내가 이전에 했던 워크플로우를 상당 부분 복제할 수 있다”고 Leung은 말했으나, 이런 도구들이 유료 서비스 뒤에 있는 데이터에 접근하지 못해 중요한 분석을 놓칠 수 있다는 점을 경고했습니다.


ChatGPT의 효과를 극대화하기 위해 Leung은 “당신이 숏 분석가라고 가정하고, 이 종목의 숏 투자 논거를 제시하라”와 같이 구체적인 프롬프트를 만들고, “SEC 공시와 같은 신뢰할 수 있는 소스만 사용하라”고 AI에게 지시합니다. 이러한 접근은 테크놀로지의 한계를 이해하는 AI 보조 투자자들 사이에서 점점 정교해지고 있는 트렌드를 반영합니다.

 

AI 포트폴리오가 전통적인 펀드보다 더 높은 성과를 기록하다


실질적인 결과는 눈에 띄게 나타났습니다. 비교 조사 업체 Finder가 2023년 3월 ChatGPT에 부채 수준, 지속적인 성장, 경쟁 우위 등 기준에 따라 우량 기업의 주식을 선별하도록 요청했을 때, 이렇게 선정된 38종목 포트폴리오의 수익률은 거의 55%에 달했습니다. 이 포트폴리오에는 AI 선두주자인 엔비디아 , 전자상거래 대기업 아마존 , 그리고 프로터 & 갬블 , 월마트 와 같은 필수소비재 기업이 포함되어 있으며, 영국에서 가장 인기 있는 10대 펀드의 평균 수익률을 거의 19%포인트 웃돌았습니다.


이러한 성공은 미국 증시가 사상 최고치 부근을 맴도는 가운데, S&P 500 지수는 2024년에 23% 급등한 데 이어 올해도 13% 상승한 상황에서 이루어졌습니다. 그러나 전문가들은 이러한 성과가 모든 시장 상황에서 지속되지 않을 수 있다고 경고합니다.

 

업계의 고위험 전략 경고


인상적인 결과에도 불구하고, 금융업계 전문가들은 AI 기반 주식 선별이 상당한 위험을 수반한다고 경고한다. 전 세계적으로 3,000만 명의 사용자를 보유한 eToro의 영국 지사장 댄 모츨스키(Dan Moczulski)는 “ChatGPT나 Gemini  같은 범용 모델을 마치 예언 도구처럼 여길 때 위험이 발생한다”고 경고한다.


모츨스키는 시장 분석을 위해 특별히 훈련된 AI 플랫폼의 사용을 옹호하며, “일반적인 AI 모델은 수치와 날짜를 잘못 인용하거나, 지나치게 미리 정해진 내러티브에 의존하며, 과거 가격 동향에 지나치게 의지해 미래를 예측하려 할 수 있다”고 지적한다.


ChatGPT 자체도 사용자에게 전문적인 금융 조언에 의존하지 말라고 경고하며, 모기업인 OpenAI 또한 얼마나 많은 사람들이 투자 결정을 위해 챗봇을 사용하는지에 대한 데이터를 공개하지 않았다. AI 도구에 대한 열광은 일반 투자자들이 시장 하락 시 잠재적 손실을 방지하기 위한 적절한 리스크 관리 전략을 구사하고 있는지에 대한 우려를 낳고 있다.

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(퍼플렉시티로 기사 내용을 요약함)## AI의 물 사용 구조AI 시스템은 답변 한 번당 상당한 양의 **물**을 소비합니다. 대표적으로 GPT-3 기준, 짧은 대화 한 번에 약 500ml의 물이 사용됩니다[1]. 이는 데이터센터의 서버 냉각과 전기를 생산하는 발전소에서 소비되는 물 모두를 합산한 수치입니다.- 첫 번째 흐름: 서버 냉각을 위한 현장 내 물 사용- 두 번째 흐름: 전기 생산 발전소에서의 물 사용[1]## 위치, 기후, 시간의 효과데이터센터의 위치와 기후에 따라 **물 사용량**이 크게 달라집니다. 예를 들어, 시원하고 습한 아일랜드의 센터는 외부공기 냉각을 주로 사용해 물 사용이 적으며, 반면 뜨겁고 건조한 애리조나에서는 증발 냉각이 많이 적용되어 대량의 물이 소모됩니다[1]. 계절과 주야에 따라 냉각 효율과 물 소모도 변화합니다.## 새로운 냉각 기술- 서버를 비전도성 액체에 담그는 침수 냉각(immersion cooling)- 마이크로소프트의 물 비사용 냉각 설계(특수 액체 순환식 등)[1]이런 기술들은 아직 도입 단계이거나 비용, 유지보수, 기존 센터 전환의 어려움으로 널리 쓰이지 않습니다.## AI 물 발자국 계산법1. 신뢰할 만한 출처에서 모델별 전력 소모량(Wh)을 찾는다.2. 전력 1Wh 당 물 사용량(1.3~2.0ml/Wh 범위 추정치)을 적용한다.3. 두 수치를 곱한다[1].예시: GPT-5의 150~200자 응답은 19.3Wh, GPT-4o는 1.75Wh.- 보수적으로 2ml/Wh 적용 시- GPT-5: 39ml/응답- GPT-4o: 3.5ml/응답## 전체 규모 및 비교- GPT-4o 처리 기준 하루 약 880만리터, GPT-5는 약 9,750만리터의 물이 소모됩니다.- 이는 미국 일상 생활 물 사용(예: 정원 관수 340억리터/일)에 비해 상대적으로 적지만, 향후 쿨링 효율, AI 설계, 전력 구조 개선에 따라 변동 가능성이 큽니다[1].## 결론 및 대안- AI 시스템의 물 사용량은 데이터센터의 위치, 냉각 방식, 전력 구조, AI 모델의 효율성 등에 따라 크게 달라집니다.- 효율적인 서버, 재생에너지, 친환경 냉각 방식을 도입하면 물 소모를 최소화할 수 있습니다.
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2025.09.02 등록
AI 스크리닝 도구가 1만 5,000개 이상의 오픈 액세스 학술지를 분석하여 1,000개가 넘는 잠재적으로 문제가 있는 학술지를 찾아냈습니다. 이 도구는 논문 게재료를 받으면서도 제대로 된 동료 심사나 품질 검증을 거치지 않는 '문제성 오픈 액세스 학술지'를 식별합니다.이 도구가 찾아낸 학술지들은 기존의 어떤 감시 목록에도 없던 것들이며, 심지어 일부는 유명 출판사의 소유인 경우도 있습니다. 이 학술지들은 수십만 건의 논문을 출판했으며 수백만 번 인용되기도 했습니다. 연구에 참여한 대니얼 아쿠냐 박사는 AI가 완벽하지 않으므로 최종 결정은 전문가의 검토를 거쳐야 한다고 강조했습니다.이 AI 도구는 학술지 웹사이트와 논문 정보를 분석해 수상한 징후들을 포착합니다. 예를 들어, 논문 게재까지 걸리는 짧은 시간, 높은 자기 인용률, 편집위원들의 소속 기관, 그리고 라이선스 및 수수료 공개 여부 등을 검사합니다.오픈 액세스 학술지 디렉터리(DOAJ)의 편집 품질 담당자인 셔인 셴은 문제성 학술지의 수가 늘고 있으며 수법도 점점 더 교묘해지고 있다고 말했습니다. DOAJ는 주로 수동으로 학술지를 검토하는데, AI 도구가 이러한 검토 과정을 신속하게 할 수 있을 것으로 기대됩니다.하지만 AI 도구는 여전히 오탐(잘못된 분류)의 위험이 있습니다. 연구팀의 실험 결과, AI가 문제성 학술지를 놓치는 경우도 있었고, 반대로 정상적인 학술지를 문제성으로 오인하는 경우도 있었습니다. 또한, 셴은 비영어권 학술지나 재정 지원이 부족한 기관의 편집자들에게 불이익을 줄 수 있다는 편향성 문제를 제기했습니다. 그럼에도 불구하고, AI가 방대한 양의 검토 작업을 보조하는 유용한 역할을 할 수 있다고 평가했습니다.
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2025.09.02 등록
임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London) 연구진이 개발한 AI 청진기가 심부전, 심장 판막 질환, 심방세동과 같은 세 가지 심장 질환을 단 몇 초 만에 감지할 수 있는 것으로 나타났습니다. 1816년에 발명된 기존 청진기를 21세기에 맞게 업그레이드한 이 기술은 인간의 귀로는 포착하기 어려운 미세한 심장 박동과 혈류의 차이를 분석합니다.이 장치는 환자의 가슴에 부착해 심장의 전기 신호를 기록하는 심전도(ECG)와 심장 혈류음을 동시에 측정합니다. 이렇게 수집된 정보는 클라우드로 전송되어 AI가 분석한 후 스마트폰으로 결과를 알려줍니다.영국심장재단(BHF)의 소냐 바부-나라얀 박사는 이 기술이 심장 질환 조기 진단에 큰 도움이 될 것이라고 강조했습니다. 현재 심부전 환자는 응급 상황이 되어서야 병원을 찾는 경우가 많지만, AI 청진기를 사용하면 일반 의원에서도 문제를 조기에 발견하고 환자가 적절한 치료를 받을 수 있도록 도울 수 있습니다.실제로 런던 200여 곳의 일반 의원을 대상으로 한 임상 시험 결과, AI 청진기를 사용한 환자 그룹은 그렇지 않은 그룹보다 심부전, 심방세동, 심장 판막 질환이 각각 2.33배, 3.45배, 1.92배 더 많이 진단된 것으로 나타났습니다.연구진은 AI 청진기가 의사들이 더 쉽고 빠르게 심장 질환을 찾아낼 수 있게 함으로써, 많은 환자들이 더 나은 치료를 받을 수 있는 "획기적인 전환점"이 될 것으로 기대하고 있습니다.
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2025.09.02 등록
미국 패스트푸드 체인 타코벨이 드라이브스루에 도입한 AI 접수원의 연이은 실수로 정책 재검토에 나섰다.주요 실수 사례로는 고객이 마운틴듀 큰 사이즈를 주문했는데 AI가 "거기에 음료는 어떤 걸로 마시겠어요?"라고 되물으며 같은 질문을 반복한 사건이 있다. 해당 영상은 인스타그램에서 2150만회 이상 조회되었다. 또 다른 고객이 장난으로 "물 1만 8000컵을 달라"고 하자 AI가 침묵하다 "어?"라고만 답하고 인간 직원이 대신 나서야 했다.타코벨은 2023년부터 미국 내 500개 이상 매장에 AI 접수원을 도입해 주문 처리 속도를 높이려 했지만 예상과 달리 문제가 속출했다. 회사 최고디지털기술책임자는 "음성 AI 구축에 어려움이 있었다"며 앞으로 AI 사용처를 신중히 검토하겠다고 밝혔다. 바쁜 시간에는 인간이 주문받는 것이 더 나을 수 있다고도 언급했다.맥도날드도 비슷한 경험을 했다. 드라이브스루 AI 접수원이 아이스크림에 베이컨을 추가하거나 치킨 너겟을 수백 달러어치 추가하는 실수를 반복해 지난해 AI 접수원을 철수했다.타코벨은 일부 실수를 제외하고 AI 접수원이 200만건의 주문을 성공적으로 처리했다고 해명했다.
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2025.09.02 등록
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