챗GPT에 물었다… “올해 증시 어떻게 될까?”

오귀환 기자 입력 2023. 2. 6. 11:19 수정 2023. 2. 6. 15:43
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최근 미국 비영리 연구소 오픈AI가 개발한 대화형 인공지능(AI)인 '챗GPT'(ChatGPT)가 국내 증시를 강타했다.

챗GPT는 지난해 국내 증시가 폭락한 것을 알고 있냐는 질문에 "인플레이션(물가 상승)에 대한 우려로 전 세계적으로 주식 매도세가 확산하면서 한국 증시도 2021년 말부터 큰 폭의 하락을 경험했다"고 답했다.

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국내·미국 증시 전망에 대해 물었다
삼성전자·테슬라 주가 전망도 질문
대체로 원론적 답변에 그쳐

최근 미국 비영리 연구소 오픈AI가 개발한 대화형 인공지능(AI)인 ‘챗GPT’(ChatGPT)가 국내 증시를 강타했다. 기존 챗봇과 달리 질문에 대한 상세하고 창의적인 답변을 내놓으며 세상을 놀라게 했다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO) 마저 “무서울 정도로 좋다”고 평가하자 AI 관련주에 대한 투자자 관심이 끊이지 않고 있다.

6일 조선비즈는 주식 투자자라면 궁금해할 만한 내용을 챗GPT에 물었다. 그간의 명성을 고려해 애널리스트(증권사 연구원) 수준의 답변을 기대했지만, 예측에 있어서는 원론적인 수준에 그쳤다. 투자에 관한 시 한 편을 5초 만에 뽑아낸 것과는 대조적이다. 전문가들은 챗GPT가 예측을 염두에 두고 개발된 모델이 아닌 만큼 전망에 있어선 한계가 있을 수밖에 없다고 설명했다.

6일 챗GPT에 삼성전자 주가가 올해 얼마나 오를지 물었다. 챗GPT는 삼성전자 주가에 대해 예측할 수 없다고 답했다. /오귀환 기자

먼저 국내 증시 전반에 대한 이해도를 가늠해봤다. 챗GPT는 지난해 국내 증시가 폭락한 것을 알고 있냐는 질문에 “인플레이션(물가 상승)에 대한 우려로 전 세계적으로 주식 매도세가 확산하면서 한국 증시도 2021년 말부터 큰 폭의 하락을 경험했다”고 답했다.

올해 증시가 어떻게 될 것이냐는 물음에는 교과서적인 답을 내놓았다. 챗GPT는 “한국 증시는 최근 국내 제조업과 서비스업 호조, 글로벌 수요 증가 등으로 좋은 흐름을 보이고 있다”면서도 “국내와 세계 경제 상황과 금융정책, 글로벌 시장 변화, 정치적 불확실성 등 다양한 요인 때문에 코스피가 얼마나 오를지 정확히 예측할 수 없다”고 전했다.

미국 증시에 대한 질문 역시 속 시원한 답을 내놓지 않았다. 챗GPT는 “미국 경제는 코로나19 대유행 영향에서 회복되고 있으며, 최근 지표들은 그것이 강화되고 있음을 시사한다”면서도 “지속적인 전염병, 증가하는 인플레이션, 지속적인 정치 및 경제적 불확실성과 같은 잠재적 위험도 있다”고 말했다.

개별 주식에 대한 전망을 묻자 즉답을 피했다. 챗GPT는 삼성전자에 대해 “삼성전자 주가를 예측하기는 어렵다”며 “투자 결정을 내리기 전에 다양한 요소를 고려하고, 잠재 수익과 위험을 신중히 평가하는 것이 중요하다”고 말했다.

6일 챗GPT에 투자에 관한 시를 지어달라고 하자 5초 만에 700자짜리 시를 만들어냈다. /오귀환 기자

국내보다는 해외 종목에 더 상세한 답을 내놓았다. 미국 전기차 기업인 테슬라에 대해서는 “전기차 수요 호조와 신재생에너지 분야에 대한 관심으로 좋은 실적을 내고 있지만, 주가가 급격히 변동하고 있다”고 설명했다.

챗GPT도 비트코인만큼은 위험하다고 경고했다. 챗GPT는 “비트코인은 과거 상당한 가격 변동을 경험한 적이 있어 큰 변동을 겪을 수 있다”며 “암호화폐에 투자하는 것은 본질적으로 위험하며, 과거 실적이 미래의 결과를 보장하지 않는다는 점에서 유의해야 한다”고 조언했다.

반면 투자에 관한 시를 한 편 지어달라는 주문에는 즉각 응답했다. 700자짜리 시 한 편을 5초 만에 만들어냈다. “숫자와 그래프, 차트를 보면 언제나 확신이 서지 않지만, 꾸준히 노력해야 한다”, ”시장의 바람이 변하고, 투자 포트폴리오가 흔들려도 이겨내야 한다”는 시구는 투자 대가의 조언처럼 느껴지기도 했다.

챗GPT가 여러 전망에 대해 원론적 답만 내놓는 것은 챗GPT가 예측에 적합한 모델이 아니기 때문이라는 분석이 나온다. 김수현 한국과학기술연구원(KIST) 박사는 “챗GPT는 애초에 전망을 염두에 두고 개발된 모델은 아니다”며 “기존에 인터넷에 있는 글들을 잘 학습한 뒤 요약하는 것은 가능하지만, 예측은 전혀 다른 이야기”라고 설명했다.

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