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[IT뉴스]“AI 거품 붕괴, 금융 위기 촉발 가능… 레버리지 만연”
온카뱅크관리자
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2025-12-07 06:07:27
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[Interview] 힐러리 앨런 미국 아메리칸대 로스쿨 교수</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="bLur7BpXor"> <p contents-hash="d4c96ba3daa924e865aefffa6377aff14fbc12f904066cb90f9c2196e5133e34" dmcf-pid="Ko7mzbUZkw" dmcf-ptype="general">“1990년대 닷컴 버블과 달리 인공지능(AI) 거품 붕괴는 금융 위기를 초래할 가능성이 있다. 닷컴 버블 시기에 금융기관과 투자자는 대부분 차입금이 아닌 자기 자금으로 기술주를 매입했다. 그런데 현재 금융 시스템에는 레버리지가 만연해 있다.”</p> <p contents-hash="4d4d6c5f206bd1844ff17c8c93498e3496a2d699767b297ae9ee3989ac8e5dba" dmcf-pid="9gzsqKu5cD" dmcf-ptype="general">호주 출신인 힐러리 앨런 미국 아메리칸대 로스쿨 교수는 “미국에서 은행 레버리지에 대한 규제도 완화되고 있으며 은행이 상당수의 비은행 금융기관에 자금을 지원해 왔기 때문에 비은행 금융 시스템의 레버리지에도 취약하다”며 이같이 경고했다.</p> <p contents-hash="13f471d237c4de55a89b362e2f2a6b973d7753ab8ca90f4f002d32668986b237" dmcf-pid="2aqOB971gE" dmcf-ptype="general">앨런 교수는 미국에서 손꼽히는 금융 규제와 금융 분야 신기술 분야 전문가다. 미국, 영국, 캐나다, 호주 등 주요국 금융 당국을 정기적으로 자문하고 있으며 각국 중앙은행과 국제통화기금(IMF), 세계은행 등과도 폭넓게 교류한다. 학계에 몸담기 전에는 미국의 대형 로펌인 셔먼앤드스털링(Shearman & Sterling) 소속 변호사로 근무하기도 했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="eb212725f00cfad3218557a38c001714d11ba5e6732f7084dd8a6d9ef6e946e6" dmcf-pid="VNBIb2ztNk" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="힐러리 앨런 - 미국 아메리칸대 로스쿨 교수, 호주 시드니대 법학, 미국 조지타운대 로스쿨(증권·금융법 전공), 전 셔먼앤드스털링 소속 변호사 /사진 아메리칸대 / 湲고��" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/07/chosunbiz/20251207060157881bfaz.jpg" data-org-width="300" dmcf-mid="qd6vf69Uas" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/07/chosunbiz/20251207060157881bfaz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 힐러리 앨런 - 미국 아메리칸대 로스쿨 교수, 호주 시드니대 법학, 미국 조지타운대 로스쿨(증권·금융법 전공), 전 셔먼앤드스털링 소속 변호사 /사진 아메리칸대 / 湲고�� </figcaption> </figure> <p contents-hash="cd8a7e65233e7f89919964db0c0a87a7d3bf90f0c12c610090bede21bdceb57a" dmcf-pid="fc9l24b0ac" dmcf-ptype="general">앨런 교수는 최근 서면 인터뷰에서 “생성 AI(Generative AI) 도구는 방대한 인터넷 데이터를 학습한 다음 주어진 프롬프트(명령어)에 따라 통계적으로 가장 가능성이 큰 단어 조합을 예측하도록 설계됐다. 하지만 독창적인 사고를 하거나 신뢰할 수 있는 정확한 답변을 제공할 수는 없다”며 AI 기술에 대한 과도한 기대를 우려했다. AI가 제시한 답변이 말도 안 되게 틀리는 경우가 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="3ab22229510f4e3cc6ba7de961e81e6a81b75d657d2653f1e1d6e8b06fb94f39" dmcf-pid="4k2SV8KpgA" dmcf-ptype="general">또한 “거품은 사람들이 그동안 접해온 긍정적인 이야기에 의문을 품기 시작하고 시장 심리가 부정적으로 전환될 때 터진다”면서 “생성 AI 도구의 한계에 관한 정보가 늘어나면서 거품에서 공기가 빠져나가기 시작했다”고 지적했다. 다음은 일문일답.</p> <p contents-hash="5de42f37a134ec6ef6f6bcf9e5160c30405bda4891186ea58e9a8f851787e401" dmcf-pid="8EVvf69Ukj" dmcf-ptype="general"><strong>AI 거품 논란 어떻게 보나.</strong></p> <p contents-hash="a46b0113eef6b22d1092cefe18c9fa53a660f1924e44c7f8cd2566a3ef5f3e6d" dmcf-pid="6DfT4P2ukN" dmcf-ptype="general">“우선 AI의 범위를 명확히 규정하는 것이 중요하다. 오늘날 AI는 고성능 통계 도구를 일컫는 마케팅 용어로 널리 쓰인다. 인간의 지능과는 달리 추론하거나 공감하는 능력은 없다. ‘AI 거품’ 논란의 핵심은 2022년 오픈AI가 챗GPT를 출시한 이후 관심을 끌기 시작한 생성 AI다. 챗GPT를 비롯한 생성 AI 도구가 전 세계적인 열풍을 불러일으키며 기능에 대한 기대치가 커졌지만, 상당 부분은 실질적인 근거가 부족했다.”</p> <p contents-hash="0872b43b1dd2a228986a6108c635dc2baa9108566238e58e49123a6acb33643b" dmcf-pid="Pw4y8QV7aa" dmcf-ptype="general"><strong>거품 붕괴 가능성이 크다는 뜻인가.</strong></p> <p contents-hash="e957229b7175ed4fa0ffb62c36a443228a783c116ca04acf74f0396ed1cbb089" dmcf-pid="Qr8W6xfzgg" dmcf-ptype="general">“경제학자 로버트 실러(2013년 노벨 경제학상 수상자인 예일대 교수)는 그의 저서 ‘비이성적 열광(Irrational Exuberance)’에서 거품 형성에 있어 서사(narrative)의 중요성을 강조한다. 좋은 이야기는 새로운 투자자를 불러 모으고 그들이 매수에 나서면서 그 이야기를 입증하는 듯한 방식으로 가격을 끌어올린다. 실러가 지적하듯이 실제 투자 가치에 대한 의문에도 불구하고 사람들은 타인의 성공에 대한 부러움과 도박이 수반하는 흥분 때문에 거기에 빠져든다. 실제로 생성 AI 관련 투자 열풍은 투기 성향이 짙은 투자로 인한 거품의 모든 특징을 보여준다.”</p> <p contents-hash="49e5ce5f64bc3859766f5d90b9e6f5294e263c52c7b5273016537ae5b443bc7f" dmcf-pid="xm6YPM4qAo" dmcf-ptype="general"><strong>어떤 특징을 말하는 건가.</strong></p> <p contents-hash="df85aac9c54536347cfa18152483e73442e0e4d6fce2180d888809407c4adb53" dmcf-pid="yKSRvWhDgL" dmcf-ptype="general">“모든 일자리를 자동화하고 모든 문제를 해결할 수 있다는 근거 없는 기대와 불안감이 커지면서 투자와 지출이 생성 AI의 실제능력에 합당한 수준을 훨씬 넘어섰다. 순환 거래도 만연해 있다. 예를 들어 엔비디아가 오픈AI에 자금을 투자하면, 오픈AI는 그 자금으로 엔비디아의 칩을 구매하는 식이다. 이 같은 순환 구조는 닷컴 버블에서도 나타났던 특징이다.”</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9f2f4347b6dd79caae2f02d6262e308037b6a6ba481f57eac4ae292519569780" dmcf-pid="W9veTYlwcn" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="미국발 금융 위기가 전 세계로 확산될 무렵인 2008년 10월 6일(현지시각) 뉴욕증권거래소(NYSE)의 트레이더가 망연자실한 표정으로 주가 폭락 상황을 지켜보고 있다. /사진 AP연합 / 湲고��" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/07/chosunbiz/20251207060159152hmly.jpg" data-org-width="750" dmcf-mid="BXm9Dmcnam" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/07/chosunbiz/20251207060159152hmly.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 미국발 금융 위기가 전 세계로 확산될 무렵인 2008년 10월 6일(현지시각) 뉴욕증권거래소(NYSE)의 트레이더가 망연자실한 표정으로 주가 폭락 상황을 지켜보고 있다. /사진 AP연합 / 湲고�� </figcaption> </figure> <p contents-hash="0756d1f139467a3c33afb405673561a8fb24950a6fb829693b403b5a8942ded9" dmcf-pid="Y2TdyGSrNi" dmcf-ptype="general"><strong>AI 거품 붕괴가 임박했다고 생각하는지.</strong></p> <p contents-hash="475c3eadf9452961ae272f1dfd183ca31d95e5f1631e04515989a5789e40bc94" dmcf-pid="GVyJWHvmNJ" dmcf-ptype="general">“거품은 사람들이 그동안 접해온 긍정적인 이야기에 의문을 품기 시작하고 시장 심리가 부정적으로 전환될 때 터진다. 그렇게 되면 매도자가 가격을 끌어내려 부정적인 의견을 입증하면서 더 많은 사람이 매도에 나서도록 부추긴다. 투자의 순환성과 생성 AI 도구의 한계에 관한 정보가 늘어나면서 거품에서 미세하게나마 공기가 빠져나가기 시작했다. 하지만 거품이 언제 붕괴할지 예측하는 건 쉽지 않다. 영국의 경제학자 존 메이너드 케인스가 거품에 맞서 베팅하려는 이들에 대해 말했듯이, ‘시장은 당신이 파산하지 않고 버틸 수 있는 시간보다 더 오래 비이성적일 수 있다.’”</p> <p contents-hash="59d5f4d26f12b5fbeaad96ef8ade399233c8b142e0d1b0d85b6cc99c21b425b8" dmcf-pid="HfWiYXTsad" dmcf-ptype="general"><strong>생성 AI의 기능적 한계에 대해 좀 더 구체적으로 설명 부탁한다.</strong></p> <p contents-hash="9142bc26e7c1df87d1fd6d717b37c9805ce57f36ff3317eaeeb8447cfae22e94" dmcf-pid="X4YnGZyOae" dmcf-ptype="general">“생성 AI 도구는 방대한 인터넷 데이터를 학습한 다음 주어진 프롬프트에 따라 통계적으로 가장 가능성이 큰 단어 조합을 예측하도록 설계됐다. 하지만 사람이 하는 것처럼 독창적인 사고를 하거나 신뢰할 수 있는 정확한 답변을 제공할 수는 없다. 기업 환경에서 생성 AI 활용으로 인한 생산성 증가 효과도 극히 미미했다. AI 업계가 지원을 중단하면 이들 도구를 사용하는 이유는 더 줄어들 것이다. 골드만삭스의 짐 코벨로 글로벌주식리서치 총괄이 (2024년 블룸버그 인터뷰에서) 지적했듯이 역사적으로 혁신적인 기술 전환은 매우 비싼 솔루션을 매우 저렴한 솔루션으로 대체하는 것이 특징이었는데, AI처럼 엄청난 비용이 드는 기술로 훨씬 저렴한 사람의 일자리를 대체하는 건 처음부터 말이 되지 않는다.”</p> <p contents-hash="2172101a3392ac4d7bd393d83921b682645b2e5d2815467d067bce87e093361b" dmcf-pid="ZAKh9fB3kR" dmcf-ptype="general">미국 매사추세츠공대(MIT)는 지난 8월 발간한 보고서에 300여 개 AI 파일럿 프로젝트의 성과를 분석하고 52개 조직의 직원·경영진을 인터뷰한 결과를 정리했다. 여기에는 “기업이 생성 AI에 300억~400억달러(약 44조1240억~58조8320억원)를 투자했음에도 이런 프로젝트의 95%는 재무적 성과를 내지 못했다”는 내용이 담겼다.</p> <p contents-hash="d93aff7b3306f123aed6c8c788806c1d5b30220d952e2716ba90ec2a102bc135" dmcf-pid="5c9l24b0cM" dmcf-ptype="general"><strong>AI가 신속하게 제공하는 최적화된 답변도 도움이 되는 경우가 많지 않은가.</strong></p> <p contents-hash="46292518958d87d5fa771a62ffb15b8304661d8ce09d5257c25ee722cd0842ac" dmcf-pid="1k2SV8KpNx" dmcf-ptype="general">“AI는 통계적으로 가장 가능성이 큰 답변이나 해결책을 프롬프트에 대한 응답으로 내놓는다. 그런데 그렇게 제시한 답변이 말도 안 되게 틀리는 경우가 있다. 최근 한 연구에 따르면, 최상위 모델조차도 약 35%의 확률로만 할루시네이션(hallucination·AI가 생성한 정보에 허위 정보가 포함되는 현상)이 없는 텍스트를 생성할 수 있는 것으로 나타났다. 같은 연구에서는 이 같은 정확도 문제가 기술 발전으로 해결될 수 있다는 근거를 제공하지 못했다. 생성 AI 도구의 한계는 명확해진 것으로 보인다. 언젠가 전혀 다른 방식으로 과거 공상과학영화가 기대하게 한 AI 기술을 제공할 수 있을지도 모르지만, 그런 AI 기술은 영원히 허구로 남을 가능성도 있다.”</p> <p contents-hash="05d2f41446e6eff13ce0e9320e707aa38a46169369cdb5dd4604ad003b27d07b" dmcf-pid="tEVvf69UkQ" dmcf-ptype="general"><strong>AI 거품이 닷컴 버블과 차이가 있어 보이나.</strong></p> <p contents-hash="eed1f291d08a150cd12931f215390b6d3783d7d2119775d9f6e5a78aec42b85e" dmcf-pid="FDfT4P2uaP" dmcf-ptype="general">“1990년대 닷컴 버블과 달리 AI 거품 붕괴는 금융 위기를 초래할 가능성이 있다.</p> <p contents-hash="f30758b91c7155a7cdc0828953f8be906e80e9e553d04ef57c0f2a42227a36ca" dmcf-pid="3w4y8QV7a6" dmcf-ptype="general">닷컴 버블 시기에 금융기관과 투자자는 대부분 차입금이 아닌 자기 자금으로 기술주를 매입했다. 그런데 현재의 금융 시스템에는 레버리지가 만연해 있다. 미국에서 은행 레버리지에 대한 규제도 완화되고 있으며 은행이 상당수의 비은행 금융기관에 자금을 지원해 왔기 때문에 비은행 금융 시스템의 레버리지에도 취약하다. AI 거품이 꺼지면서 거대 기술 기업의 주가가 폭락할 경우, 레버리지가 높은 금융기관은 마진콜(추가 증거금 요구)을 충족하거나 대출을 상환하기 위해 주식 강제 매각에 나서야 할 수 있다. 그렇게 해서도 충분한 현금을 확보하지 못할 경우, 해당 금융기관이 상환 의무를 이행하지 못하게 되면서 그들에게 신용을 제공한 은행의 재무 상태를 악화시킬 수 있다. 또한 기술주 시장가격을 더 하락시켜 다른 레버리지를 사용한 금융기관도 보유 주식 매각 압력을 받을 수 있으며 이 같은 과정이 연쇄적으로 이어질 수 있다.”</p> <p contents-hash="6c96cd2b56287f12e02b84e40fcb972a90310c893b57d035852904fd82c4a2a4" dmcf-pid="0r8W6xfzN8" dmcf-ptype="general"><strong>데이터센터 건설에도 차입 자금이 많이 쓰이고 있지 않나.</strong></p> <p contents-hash="27662977e10c3d4dd21e4240e063dfadcfaefe0a0de22fd1a866177073fd788c" dmcf-pid="pm6YPM4qc4" dmcf-ptype="general">“그렇다. AI 거품이 꺼질 경우 금융 시스템에 문제를 일으킬 수 있는 또 다른 경로를 만들고 있는 셈이다. 닷컴 버블은 광섬유 케이블 형태로 유용한 인프라를 남겼고 1800년대 초기의 철도 버블 역시 철로를 남겼다. 하지만 데이터센터 거품이 꺼질 경우 유용한 인프라를 남길 수 있을지도 의문이다. 사용 중인 특수 칩이 얼마 지나지 않아 구형이 될 수 있기 때문이다.”</p> <p contents-hash="33f0d1b7b19320c496498c5cdcd25b6b657738944214a08048e1bdc072594d61" dmcf-pid="UsPGQR8Bkf" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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