친절한 경제 시간입니다. 오늘(22일)도 권애리 기자와 함께하겠습니다. 요즘 진짜 AI가 굉장히 핫한 것 같습니다. 참 많은 이야기들이 나오고 있는데 미래 경기에 대한 예측도 AI를 활용하면 조금 더 정확하게 할 수 있는 그런 가능성이 제기됐다고요.
〈기자〉
네. 미래 경기 예측은 경제에서 정말 중요한 일인데 그만큼 어렵죠.
세상의 내로라하는 경제학자들도 결국 우리는 과거 분석만 완벽하게 한다. 미래는 진짜 어렵다. 이런 한탄을 많이 남겼습니다.
미래 경기만 정확히 예언할 수 있다면 요즘 전 세계가 전전긍긍하며 지켜보는 금리 어떻게 조절하면 될지 지금처럼 매일매일 마음 졸이지 않아도 될 거고요.
애초에 현재의 인플레이션에 이르기 전에 뭔가 조치를 취할 수도 있었을 겁니다.
사실 인공지능으로 정확한 미래 예측을 하는 것까지는 아주아주 먼 얘기입니다.
그래도 사람이 좀 더 정확한 분석을 하려고 할 때 인공지능이 이미 생각보다 훨씬 더 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보이는 연구가 한국은행에서 나왔습니다.
증권사 애널리스트들이 개별 기업들을 구체적으로 분석한 보고서 12만 8천 건을 빅데이터로 모으고요.
이 보고서들에서 숫자 지표 이런 건 모두 빼고 오로지 애널리스트들이 써놓은 글만 인공지능 모델로 학습시켰습니다.
그러니까 기업들 하나하나에 대한 사람 전문가들의 의견과 평가 이걸 방대한 양을 모아서 거기서 반대로 전체 산업에 대한 전망을 도표와 숫자로 도출해 본 겁니다.
〈앵커〉
결과가 어땠습니까?
〈기자〉
네. 결론부터 말씀드리면, 한국은행 연구진도 “상당히 놀라운 수준”이었다고 표현할 정도로 AI가 거시 지표를 예측하는 데 꽤 유능했습니다.
이 그래프는요. 지난 4년간 우리나라 건설업 분야의 종목들을 따로 추려서 낸 코스피 지수와 AI가 도출해 낸 건설 업황 지수를 함께 그린 겁니다.
빨간색이 AI가 도출해 낸 지수인데요. 굳이 어느 쪽이 인공지능인지 구별하지 않아도 될 정도로 실제 코스피에서의 추이와 아주 비슷하게 가고 있죠.
사람 분석가들이 건설기업들에 대해서 평가한 글들을 모아서 AI에게 해석을 시켰더니, 실제 주가지수 흐름과 거의 똑같이 간 지수를 내놓더라는 겁니다.
다른 산업 분야들에서도 비슷한 결과들이 나왔습니다. 한국은행 연구진이 특히 잘 쓴 보고서만 따로 모은 게 아닙니다.
애초에 보고서를 수집하는 단계에서부터 AI에게 시켰습니다.
온라인에서 구할 수 있는 방대한 양의 증권사 보고서들을 AI가 알아서 모아서 알아서 해석하도록 짠 건데요. 이 정도로 기특한 결과물을 내놨습니다.
주식시장뿐만 아니라 중요한 거시경제 지표들도 상당한 수준으로 AI가 앞서서 예측했습니다.
지금 나오는 표에서 소수점 이하의 숫자들은 이게 +1에 가까울수록 인공지능이 찾아낸 숫자가 실제 지표에 근접했다는 뜻입니다.
+1이면 완전히 똑같은 건데 비록 1은 나오지 않았지만요.
국내총생산을 뜻하는 GDP, 기업들에게 직접 조사하는 경기지수 BSI, 또 경기의 흐름이 바뀌는 때를 미리 예측할 때 쓰는 선행지수 순환변동치란 지표, 이런 중요한 거시경제 지표들을 AI가 대체로 3개월이나 6개월 앞서서 비슷하게 찾아냈습니다.
〈앵커〉
참 진짜 신기하네요. 그런데 이제 핵심은 이거잖아요. 그러니까 전문가들의 의견을 텍스트로 분석한 결과라는 거잖아요. 그러면 정말 그 많은 전문가 의견들 중에서 사람들이 그동안 미처 찾지 못했던 것을 AI가 찾아냈다. 이렇게 볼 수 있는 겁니까?
〈기자〉
네. 그렇습니다. 그런데 만약에 경제를 파악하는 능력이 매우 뛰어난 사람 전문가가 12만 8천 건이나 되는 다른 동료 전문가들의 생각을 하나로 모아서 하나도 까먹지 않고 종합할 수 있다면 아마 사람이 AI보다 더 고차원적인 뭔가를 발견할 수도 있겠죠.
그런데 문제는 아무리 뛰어난 사람이라도 그렇게 방대한 정보를 AI가 하는 것 같은 속도로 모아서 하나도 까먹지 않고 취합하는 건 불가능하단 겁니다.
인공지능은 바로 이런 점에서 사람을 도울 수 있습니다. 물론 여전히 경계해야 하는 한계가 존재하고 갈 길도 멀지만요.
경제에 발생하는 많은 문제들을 해결할 수 있는 미래 예측에 AI가 지금부터 하나씩 역할을 할 수 있을 것은 분명해 보입니다.
[서범석/한국은행 거시모형팀 과장 : 텍스트 분석 기법을 이용해서 그동안에는 사용하지 못했던 정보를 새롭게 추출했다는 점에서도 의의가 있을 것 같습니다. 경기예측 및 분석 등에 적절히 활용할 수 있을 것으로 기대합니다. 다만 텍스트 정보는 데이터의 특성상 노이즈가 많이 포함될 수 있고, 저자의 선입견이 반영될 수 있다는 점에서 활용에 유의할 필요가 있겠습니다.]〈앵커〉
요즘에 진짜 인공지능 기술이 굉장히 발전하면서 내놓는 결과물들이 진짜 그럴듯해지고 있는 것 같아요. 그런데 이 결과물들을 지금 단계에서 맹신하는 것보다 유용한 참고 자료로 쓰는 게 좋을 것 같다. 이런 게 전문가들 의견인 것 같습니다.
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