a16z: 예측 시장의 슈퍼볼 순간
글쓴이: 스콧 듀크 코미너스(Scott Duke Kominers), a16z
번역 및 정리: 사오르세(Saoirse), Foresight News
미국 시간 2월 8일(한국 시간 2월 9일 오전 7시 30분), 수억 명의 미국 내셔널 풋볼 리그(NFL) 팬들이 슈퍼볼 경기를 보기 위해 화면 앞에 모였고, 그중 다수는 또 다른 화면—예측 시장의 거래 동향을 실시간으로 주시하는 화면—에도 눈길을 빼지 않았다. 이곳에서 거래되는 베팅 상품은 우승 팀, 최종 점수, 각 팀 쿼터백의 패싱 야드 수 등 다양한 이벤트를 아우른다.
지난 1년간 미국 내 예측 시장의 거래액은 최소 279억 달러에 달했으며, 거래 대상은 스포츠 경기 결과, 경제 정책 결정, 신제품 출시 등 광범위한 분야를 아우른다. 그러나 이러한 시장의 본질은 여전히 논란의 대상이다. 과연 이는 ‘거래’인가, 아니면 ‘도박’인가? 대중의 지혜를 집약하는 뉴스 도구인가, 혹은 과학적으로 검증 가능한 수단인가? 그리고 현재의 운영 방식이 정말 최적해인가?
시장과 인센티브 메커니즘을 오랫동안 연구해온 경제학자로서, 필자의 답변은 단순한 전제에서 출발한다. 즉, 예측 시장은 본질적으로 ‘시장’이다. 그리고 시장은 자원을 배분하고 정보를 통합하는 핵심 도구다. 예측 시장은 특정 이벤트와 연계된 자산을 발행함으로써 작동한다. 해당 이벤트가 실제로 발생하면 자산 보유자는 수익을 얻게 되며, 참여자들은 자신이 판단한 이벤트의 가능성을 바탕으로 거래를 수행함으로써 시장의 핵심 가치를 실현한다.
시장 설계 관점에서 볼 때, 예측 시장의 정보는 단일 스포츠 해설가의 의견을 듣는 것보다, 심지어 라스베이거스의 스포츠 베팅 배당률을 참고하는 것보다도 훨씬 더 신뢰할 만하다. 전통적인 스포츠 베팅 기관의 핵심 목표는 경기 결과를 ‘정확히 예측’하는 것이 아니라, 배당률을 조정해 ‘베팅 금액을 양쪽으로 균형 있게 분산시키는 것’이다. 즉, 어느 한 시점에서라도 베팅금이 적은 쪽으로 자금 유입을 유도하려 한다. 라스베이거스 베팅은 사람들이 ‘언더독(비호프)’ 결과에도 베팅하도록 유도하는 데 초점을 맞추지만, 예측 시장은 참여자들이 자신의 진정한 믿음과 판단에 따라 거래할 수 있도록 한다.
또한 예측 시장은 방대한 정보 속에서 유의미한 신호를 보다 쉽게 추출하게 해준다. 예를 들어, 새로운 관세 부과 가능성을 예측하려 할 때, 대두 선물 가격을 통해 간접적으로 추론하려 한다면, 이는 매우 비효율적이다. 왜냐하면 선물 가격은 여러 요인에 의해 영향을 받기 때문이다. 반면, 예측 시장에서 바로 해당 질문을 제기한다면, 훨씬 더 직접적이고 명확한 답을 얻을 수 있다.
이 모델의 초기 형태는 16세기 유럽까지 거슬러 올라간다. 당시 사람들은 ‘차기 교황 후보’를 놓고 베팅하기도 했다. 현대적 예측 시장의 발전은 현대 경제학, 통계학, 메커니즘 디자인 및 컴퓨터 과학의 이론적 기반 위에 서 있다. 1980년대에 캘리포니아 공과대학(Caltech)의 찰스 플래트(Charles Plott)와 예일대학교의 시암 산더(Shyam Sunder)가 이 분야에 대한 정식 학술 체계를 구축했고, 이에 힘입어 세계 최초의 현대적 예측 시장인 아이오와 일렉트로닉 마켓(Iowa Electronic Markets, IEM)이 탄생했다.
예측 시장의 작동 원리는 매우 간단하다. 예를 들어, “시애틀 시호크스의 쿼터백 샘 다노드(Sam Darnold)가 상대팀 엔드존 1야드 라인 안에서 패스를 성공할 것인가?”라는 질문에 대해 시장은 이 이벤트가 발생할 경우 1달러를 지급하는 계약서(contract)를 발행한다. 거래자들이 이 계약서를 매수·매도하면서 형성된 시장 가격은, 해당 이벤트가 발생할 확률을 그대로 반영하며, 이는 전체 거래자들의 집단적 판단을 나타낸다. 예컨대 계약서 1매의 가격이 0.5달러라면, 시장은 이 이벤트가 50% 확률로 발생한다고 평가한 것이다.
만약 당신이 이 이벤트의 발생 확률이 50%보다 높다고 판단한다면(예: 67%), 이 계약서를 매수할 수 있다. 실제 이벤트가 발생할 경우, 0.5달러에 매수한 계약서는 1달러의 수익을 제공하므로, 순이익은 0.5달러, 총 수익은 0.67달러가 된다. 또한 당신의 매수 행위는 계약서 가격을 상승시키고, 이에 따라 확률 추정치도 상승하게 되는데, 이는 ‘현재 시장이 이 이벤트의 가능성을 낮게 평가하고 있다’는 신호를 시장에 전달하는 것이다. 반대로 누군가 시장이 확률을 과대평가했다고 판단한다면, 매도 행위를 통해 가격과 확률 추정치를 하락시킬 수 있다.
예측 시장이 잘 운영될 경우, 다른 예측 수단에 비해 명확한 장점을 보인다. 여론조사나 설문조사는 단지 의견의 비율만을 제시할 뿐이며, 이를 확률로 전환하려면 통계학적 방법을 통해 표본과 전체 인구 간의 관계를 분석해야 한다. 게다가 이런 조사 결과는 특정 시점의 정적 데이터에 불과하지만, 예측 시장의 정보는 새로운 참여자 유입이나 신규 정보의 등장에 따라 지속적으로 갱신된다.
더 중요한 점은, 예측 시장에는 명확한 인센티브 메커니즘이 존재한다는 사실이다. 거래자들은 모두 ‘직접 참여자’이며, 자신이 보유한 정보를 신중히 정리하고, 자신이 가장 잘 아는 분야에만 자금을 투입하며 리스크를 감수해야 한다. 따라서 예측 시장에서는 개인의 정보와 전문 역량을 수익으로 전환할 수 있고, 이는 사람들이 관련 분야에 대해 더 깊이 이해하려는 동기를 부여한다.
마지막으로, 예측 시장의 적용 범위는 다른 도구들보다 훨씬 넓다. 예를 들어, 석유 수요에 영향을 미치는 정보를 보유한 사람은 원유 선물 시장에서 롱 또는 숏 포지션을 통해 수익을 얻을 수 있지만, 현실에서는 원자재나 주식 시장으로는 예측할 수 없는 많은 이벤트들이 존재한다. 최근에는 특정 수학 난제의 해결 시점을 예측하기 위한 전용 예측 시장이 등장했는데, 이 정보는 과학 발전에 매우 중요할 뿐 아니라 인공지능(AI) 발전 수준을 측정하는 핵심 지표이기도 하다.
이처럼 뚜렷한 장점을 지녔음에도, 예측 시장이 진정한 가치를 발휘하려면 아직 해결해야 할 여러 문제들이 남아 있다. 첫째는 시장 인프라 차원의 문제로, 특히 다음과 같은 사항들이 명확히 규명되어야 한다: 특정 이벤트가 실제로 발생했는지를 어떻게 검증하고, 시장 참가자들이 이에 대해 합의할 수 있도록 할 것인가? 시장 운영의 투명성과 감사 가능성은 어떻게 보장할 것인가?
둘째는 시장 설계 측면의 도전이다. 예를 들어, 관련 정보를 보유한 참여자가 반드시 시장에 진입해야 한다. 만약 모든 참여자가 아무런 정보도 없이 무작위로 거래한다면, 시장 가격은 어떤 유의미한 신호도 전달하지 못한다. 반대로, 서로 다른 관련 정보를 보유한 다양한 참여자들이 시장에 진입하여 거래에 참여해야만, 예측 시장의 확률 추정치가 편향되지 않는다. 영국의 EU 탈퇴(Brexit) 국민투표 직전의 예측 시장은 이와 반대되는 사례의 전형적인 예이다.
또한 절대적인 내부 정보를 보유한 참여자가 시장에 진입할 경우 새로운 문제가 발생한다. 예를 들어, 시호크스의 공격 코디네이터가 샘 다노드가 엔드존 1야드 라인 안에서 패스를 할지 여부를 정확히 알고, 심지어 그 결과를 직접 조작할 수 있다면, 이와 같은 인물이 거래에 참여할 경우 시장의 공정성이 심각하게 훼손된다. 잠재적 참여자들이 시장 내에 내부자 거래자가 존재한다고 인식한다면, 이들은 합리적으로 시장에서 이탈할 수 있으며, 결국 전체 시장이 붕괴될 수도 있다.
그 외에도 예측 시장은 조작 위험에 노출되어 있다. 즉, 원래 대중의 판단을 집약하기 위해 고안된 이 도구가 여론 조작 수단으로 악용될 수 있는 것이다. 예를 들어, 특정 후보자의 선거 캠페인 팀이 ‘승리가 유력하다’는 분위기를 조성하기 위해 캠페인 자금을 동원해 예측 시장의 확률 추정치를 왜곡할 수 있다. 다행히도 예측 시장은 이와 같은 문제에 대해 어느 정도의 자기 정화 능력을 갖추고 있다. 즉, 특정 계약서의 확률 추정치가 합리적 범위를 벗어났을 경우, 항상 반대 방향으로 거래하려는 참여자가 등장해 시장을 다시 합리적인 수준으로 되돌릴 수 있다.
이러한 다양한 위험 요소를 고려할 때, 예측 시장 플랫폼은 운영 투명성을 강화하고, 참여자 관리, 계약서 설계, 시장 운영 등 모든 단계의 규칙을 명확히 공개해야 한다. 이러한 문제들을 성공적으로 해결할 수 있다면, 우리는 예측 시장이 미래의 예측 분야에서 점차 더 핵심적인 역할을 수행하게 될 것임을 예상할 수 있다.
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