다음은 공상과학 소설에서나 나올법한 질문입니다. 완전히 새로운 상황에서도 AI가 사용자가 결정하기 전에 무엇을 할지 예측할 수 있다면 어떨까요?
이스라엘 스타트업 42AI 이를 수행할 수 있는 “행동 글로벌 모델”을 개발 중이며 종자 자금 6,250만 달러를 확보하여 조용히 등장했습니다. 이 회사는 처음에 소수의 금융 중개업체에서 예측 시스템을 실행하고 있으며, 이 모델은 개별 거래자가 변동적인 상황에 어떻게 대응할지 예측하는 데 도움이 될 수 있다고 말합니다.
42AI CEO이자 공동 창업자인 Amit Gal-Or는 제가 TechCrunch에게 회사의 높은 주장을 정당화해 달라고 요청했을 때 “행동은 결정론적이지 않고 끊임없이 확률적입니다”라고 말했습니다. 사람들은 상황이 변하더라도 그들의 결정에 영향을 미치는 근본적인 심리적 경향을 가지고 있으며, 스타트업은 이를 측정하고 모델이 이해할 수 있는 데이터로 바꾸려고 노력하고 있다고 주장합니다.
공동 창업자이자 CTO인 에후드 에즈라(Ehud Ezra)는 “일주일 후에는 다른 사람이 될 수 있지만 확률이나 분포에 따라 특정 영역에서 경향이 항상 나타날 것”이라고 덧붙였습니다. 그리고 그것이 바로 모델이 하는 일이라고 회사는 주장합니다. 개연성 어떤 결정을 내리는 사람.
42AI는 이 모델이 사람들의 이전 행동을 기반으로 패턴을 추정하기보다는 사람들의 내부 동기를 밝히려고 시도한다고 말합니다. 이를 위해 42AI는 겉보기에 관련이 없어 보이는 사건에 사람들이 어떻게 반응하는지 조사합니다. 예를 들어, 투자자나 거래자의 경우 이러한 이벤트에는 KYC 프로세스 완료, 온보딩, 지원 통화, 자금 이체 또는 주식 거래가 포함될 수 있습니다.
“초기 프로세스에서 지원이나 영업 담당자와 대화할 때 […] CTO이자 공동 창립자인 Ehud Ezra는 “우리는 감정, 음성, 그들이 만드는 많은 상호 작용, 통화 횟수 등을 살펴봅니다. “그리고 모든 데이터 포인트가 모델에 입력됩니다. 나중에 상호작용이 있습니다. 어떻게 사고팔고, 언제, 그리고 그 단계에서 우리는 시장을 분석하고 있습니다.”
“그래서 우리는 그들이 세상을 어떻게 보는지 관찰하려고 노력하고 있습니다. 글로벌 모델에서는 각 개인이 세상입니다”라고 그는 덧붙였습니다.
그런 다음 회사는 이러한 관찰을 특성의 수학적 표현으로 변환한 다음 다양한 상황에서 가능한 결정의 확률을 설정하는 변환기 기반 세계 모델에 공급합니다. (회사는 예측에 대한 설명을 생성하기 위해 별도의 언어 모델을 사용합니다.)
Ezra는 이 모델이 시뮬레이션 중에 사람의 근본적인 성향을 보존하도록 훈련되었다고 말했습니다. 따라서 일반적으로 위험을 회피하는 사람이 갑자기 모델에서 위험을 감수하는 사람으로 취급된다면 “목표가 잘못된 것”이라고 그는 모델의 훈련 보상이 어떻게 구성되어 있는지 설명했습니다.
42AI는 심리학 연구와 신경과학 및 유전학을 결합하고 심리학 및 외상후 스트레스 장애 전문가와 2011년 노벨 화학상 수상자 Dan Shechtman의 조언을 결합하여 이 접근 방식을 개발하는 데 3년을 보냈습니다.
Gal-Or 팀은 먼저 심리 평가와 행동 시나리오를 사용하여 수천 명의 사람들을 연구한 후 200만 명이 넘는 사람들을 대상으로 하는 정부 및 바이오뱅크 데이터 세트를 추가했다고 말했습니다. 그 이후로 고객 데이터 세트는 거의 3천만 명에 달할 정도로 확장되었습니다.
실시간 배포에서 모델은 거래 및 지원 통화를 포함한 기존 고객 기록을 분석합니다. Gal-Or는 “모델은 그 사람이 누구인지 결코 알 수 없다”고 주장하면서 시스템에는 개인 식별 정보가 필요하지 않다고 지적했습니다. 그러나 회사는 여전히 연결된 고객 활동을 통해 개별 행동 프로필을 생성하는 것으로 보입니다.
시장 거래를 예측할 때 42AI는 자사 모델이 98%의 정확도를 달성한다고 주장하지만 Gal-Or는 이는 각 거래가 올바르게 예측되었는지 여부가 아니라 거래 흐름이 예측 범위 내에 속하는지 여부를 측정하는 척도라고 밝혔습니다.
그는 또한 이 모델이 거래 방향과 거래량을 예측하는 데 있어 F1 점수 0.8~0.85를 지속적으로 달성한다고 말했습니다. (F1 점수는 분류 모델이 잘못된 경보 및 누락된 이벤트와 올바른 예측의 균형을 얼마나 잘 맞출 수 있는지를 측정하는 기계 학습 지표입니다.)
그리고 모델은 여전히 상자 안의 기계이기 때문에 어디에서나 작동할 수 있는 것은 아닙니다. Gal-Or는 “사람이 경험하는 모든 것에 실제로 접근할 수 없기 때문에 자연스러운 한계가 있습니다”라고 말했습니다. Ezra는 누군가가 친구나 동료의 조언에 따라 거래 옵션을 변경하기로 결정한 경우와 같이 중요한 상황적 맥락을 놓칠 때 시스템의 정확성도 저하된다고 설명했습니다.
Gal-Or는 42AI가 유동성, 마진 요건 및 헤징 노출을 관리하기 위해 이를 사용하는 10개의 대형 중개회사와 협력하고 있다고 말했습니다. 그는 회사가 더 많은 고객을 추가하고 있으며 수치를 명시하지는 않았지만 “7자릿수” 이상의 수익을 창출하고 있다고 말했습니다.
고객은 스타트업에 정액 요금이나 플랫폼이 실현하는 데 도움이 되는 가치의 일정 비율을 지불합니다. 그는 한 중개회사가 동적 헤징을 통해 약 3천만 달러의 추가 가치를 창출했다고 말했습니다.
Gal-Or에 따르면 초기 자금 6,250만 달러는 창립자와 Infinity Group에서 3년에 걸쳐 이루어졌으며 외부 투자자가 전적으로 조달한 것은 아닙니다. Infinity는 42AI의 사장이자 공동 창립자인 그의 아버지 Amir Gal-Or에 의해 설립되었습니다. 42AI는 이제 더 많은 자금을 조달할 계획입니다.
금융 외에도 42AI는 현재 게임, 사기 방지 및 사이버 보안 모델에 대한 응용 프로그램을 탐색하고 있으며 언젠가는 로봇과 AI 에이전트가 사람을 이해하는 데 도움을 주기를 원합니다. 하지만 아직까지는 갈 길이 멀다. Ezra는 모델이 각각의 새로운 도메인에 대한 규칙과 맥락에 대해 훈련되어야 한다는 점을 인정했습니다.
모든 인공 지능 도구와 마찬가지로 42AI의 기술에도 잠재적으로 우려할 만한 측면이 있습니다. 중개 회사가 고객이 무엇을 할 것인지 예측할 수 있다면 누군가가 자신의 이익을 위해 해당 지식을 사용하는 것을 어떻게 막을 수 있을까요? 내가 이 문제를 제기했을 때 Ezra는 이것이 “타당한 우려 사항”임을 인정했고, 창립자들은 규제, 모니터링 및 내부 윤리 위원회를 지적했지만, 고객이 자신들이 프로파일링하는 바로 그 사람들보다 이점을 얻기 위해 기술을 사용하는 것을 방해하는 것이 무엇인지는 설명하지 않았습니다.
그러나 Gal-Or는 기술이 이러한 위험을 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 확신했습니다. “우리는 실제로 해결책의 일부라는 사실이 매우 자랑스럽습니다. 우리는 이 문제에 대한 해결책입니다.”라고 그는 말했습니다.
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