글쓴이: 스콧 듀크 코미너스, a16z

미국 시간으로 2월 8일(베이징 시간으로는 2월 9일 오전 7시 30분), 수억 명의 NFL 팬들이 TV 화면을 통해 슈퍼볼 경기를 시청했습니다. 많은 팬들은 동시에 다른 화면을 통해 슈퍼볼 예측 시장의 동향을 예의주시하고 있었습니다. 이곳에서는 우승팀과 최종 점수부터 각 팀 쿼터백의 패스 야드까지 모든 것에 대한 베팅 옵션이 제공되었습니다.

지난 한 해 동안 미국 예측 시장의 거래량은 최소 279억 달러에 달했으며, 스포츠 경기 결과, 경제 정책 수립, 신제품 출시 등 광범위한 주제를 다루었습니다. 그러나 이러한 시장의 본질에 대해서는 여전히 논란이 많습니다. 과연 이는 거래 활동일까요, 아니면 도박일까요? 대중의 의견을 수렴하는 뉴스 도구일까요, 아니면 과학적 검증 방법일까요? 그리고 현재의 발전 모델이 최적의 해결책일까요?

오랫동안 시장과 인센티브 메커니즘을 연구해 온 경제학자로서, 제 답변은 간단한 전제에서 시작합니다. 시장을 예측하는 것 자체가 곧 시장이라는 것입니다. 그리고 시장은 자원을 배분하고 정보를 통합하는 핵심 도구입니다. 예측 시장의 작동 원리는 특정 사건과 연관된 자산을 도입하는 것입니다. 사건이 발생하면 해당 자산을 보유한 거래자는 수익을 얻을 수 있고, 사람들은 사건의 결과에 대한 자신의 판단에 따라 거래함으로써 시장의 핵심 가치를 실현합니다.

시장 설계 관점에서 볼 때, 예측 시장 정보를 참고하는 것은 특정 스포츠 해설가의 의견이나 라스베이거스 배당률에만 의존하는 것보다 훨씬 더 신뢰할 만합니다. 전통적인 스포츠 베팅 업체의 핵심 목표는 경기 결과를 예측하는 것이 아니라, 배당률을 조정하여 베팅 규모가 작은 쪽으로 자금을 유도함으로써 "베팅 자금의 균형을 맞추는 것"입니다. 라스베이거스 베팅은 예상치 못한 결과에 베팅하려는 사람들을 끌어들이는 데 초점을 맞추는 반면, 예측 시장은 사람들이 자신의 진정한 판단에 따라 베팅할 수 있도록 해줍니다.

예측 시장은 방대한 정보에서 유용한 신호를 추출하는 것을 훨씬 쉽게 만들어 줍니다. 예를 들어, 새로운 관세 부과 가능성을 예측하고 싶다면 대두 선물 가격을 통해 간접적인 방법을 사용해야 합니다. 선물 가격은 여러 요인의 영향을 받기 때문입니다. 하지만 예측 시장에서 이 질문을 직접 던지면 훨씬 직관적인 답을 얻을 수 있습니다.

이 모델의 가장 초기 형태는 16세기 유럽으로 거슬러 올라가는데, 당시 사람들은 심지어 "차기 교황"에 내기를 걸기도 했습니다. 현대 예측 시장의 발전은 현대 경제학, 통계학, 메커니즘 설계 및 컴퓨터 과학의 이론적 틀에 기반을 두고 있습니다. 1980년대에 캘리포니아 공과대학의 찰스 프랫과 예일 대학교의 샴 샌드는 이 모델의 공식적인 학문적 틀을 확립했고, 곧이어 최초의 현대 예측 시장인 아이오와 전자 시장(Iowa Electronic Markets)이 공식적으로 출범했습니다.

예측 시장의 작동 원리는 사실 매우 간단합니다. 예를 들어, 시애틀 시호크스의 쿼터백 샘 다널드가 상대방 엔드존에서 1야드 이내로 패스를 할지에 대한 베팅을 생각해 보겠습니다. 시장은 해당 베팅에 상응하는 거래 계약을 발행하고, 만약 그 사건이 발생하면 계약 보유자는 1달러를 받게 됩니다. 거래자들이 이러한 계약을 지속적으로 사고팔면서, 계약의 시장 가격은 사건 발생 확률로 해석될 수 있으며, 이는 거래자들이 결과에 대해 내린 전반적인 평가를 나타냅니다. 예를 들어, 계약 가격이 0.50달러라면 시장은 사건 발생 확률을 50%로 보고 있다는 의미입니다.

어떤 사건이 발생할 확률이 50%보다 높다고 판단되면(예: 67%), 해당 계약을 매수할 수 있습니다. 만약 그 사건이 실제로 발생하면, 0.50달러에 매수한 계약으로 1달러의 이익을 얻게 되어 총 0.67달러의 수익을 창출하게 됩니다. 이러한 매수 행위는 계약의 시장 가격을 상승시키고, 그에 따른 확률 가치 평가 또한 높여줍니다. 이는 시장이 해당 사건의 발생 가능성을 과소평가하고 있다고 판단하는 사람들의 신호가 됩니다. 반대로, 시장이 확률을 과대평가하고 있다고 판단하여 매도하는 경우, 가격과 확률 가치 평가가 하락하게 됩니다.

시장 예측이 제대로 작동할 경우, 다른 예측 방법들에 비해 상당한 이점을 보여줍니다. 여론 조사나 설문지는 의견의 백분율만 제공할 뿐이므로, 이를 확률 추정치로 변환하려면 설문 조사 표본과 전체 모집단 간의 상관관계를 분석하는 통계적 방법이 필요합니다. 더욱이, 이러한 설문 조사 결과는 특정 시점의 정적인 데이터인 경우가 많지만, 시장 예측 정보는 새로운 참여자의 유입과 새로운 정보의 등장으로 지속적으로 업데이트됩니다.

더욱 중요한 것은 예측 시장에는 명확한 인센티브 메커니즘이 있으며, 거래자들은 모두 직접 참여한다는 점입니다. 그들은 자신이 보유한 정보를 신중하게 분석하고, 가장 잘 이해하는 분야에만 자금을 투자하고 위험을 감수해야 합니다. 예측 시장에서는 자신의 정보와 전문성을 수익으로 전환할 수 있기 때문에 모든 사람이 관련 정보를 더 깊이 이해하려고 적극적으로 노력하게 됩니다.

더욱 중요한 것은 예측 시장에는 명확한 인센티브 메커니즘이 있으며, 거래자들은 모두 직접 참여한다는 점입니다. 그들은 자신이 보유한 정보를 신중하게 분석하고, 가장 잘 이해하는 분야에만 자금을 투자하고 위험을 감수해야 합니다. 예측 시장에서는 자신의 정보와 전문성을 수익으로 전환할 수 있기 때문에 모든 사람이 관련 정보를 더 깊이 이해하려고 적극적으로 노력하게 됩니다.

마지막으로, 예측 시장은 다른 도구들보다 훨씬 광범위한 영향력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 누군가 원유 수요에 영향을 미치는 정보를 가지고 있다면 원유 선물 거래에서 매수 또는 매도 포지션을 취함으로써 수익을 올릴 수 있습니다. 하지만 현실적으로 우리가 예측하고자 하는 많은 결과는 상품 시장이나 주식 시장을 통해서는 얻을 수 없습니다. 예를 들어, 최근에는 특정 수학 문제 해결에 필요한 시간을 예측하기 위해 다양한 평가를 통합하려는 전용 예측 시장이 등장했습니다. 이러한 정보는 과학 발전에 매우 중요하며 인공지능 개발 수준을 측정하는 핵심 기준이 됩니다.

예측 시장은 상당한 이점에도 불구하고 진정한 가치를 실현하기 전에 여전히 많은 과제에 직면해 있습니다. 첫째, 시장 인프라 차원에서 다음과 같은 지속적인 질문들이 해결되어야 합니다. 이벤트 발생 여부를 어떻게 검증하고 시장 합의를 도출할 수 있을까요? 시장 운영의 투명성과 감사 가능성을 어떻게 보장할 수 있을까요?

둘째로, 시장 설계에는 어려움이 있습니다. 예를 들어, 거래에 참여하려면 관련 정보를 가진 참여자가 있어야 합니다. 모든 참여자가 무지하다면 시장 가격은 유효한 신호를 전달할 수 없습니다. 반대로, 다양한 관련 정보를 가진 여러 참여자가 거래에 참여할 의지가 있어야 합니다. 그렇지 않으면 예측 시장의 가치 평가가 편향될 것입니다. 브렉시트 국민투표 이전의 예측 시장이 바로 그 반대의 전형적인 예입니다.

하지만 절대적인 내부 정보를 가진 참여자가 시장에 진입할 경우 새로운 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 시애틀 시호크스의 공격 코디네이터는 샘 다널드가 1야드 이내 거리에서 패스를 할지 여부를 명확히 알고 있으며, 심지어 경기 결과에 직접적인 영향을 미칠 수도 있습니다. 이러한 사람들이 거래에 참여한다면 시장의 공정성은 심각하게 훼손될 것입니다. 잠재적 참여자들이 시장에 내부자 거래자가 있다고 믿게 되면, 이탈을 선택할 가능성이 높고, 이는 결국 시장 붕괴로 이어질 수 있습니다.

또한 예측 시장은 조작에 취약하기도 합니다. 원래 여론을 결집하기 위해 만들어진 이 도구가 일부에서는 여론 조작 수단으로 악용될 수 있습니다. 예를 들어, 후보자의 선거 캠프는 선거 자금을 이용해 예측 시장의 가치 평가에 영향을 미쳐 "승리가 눈앞에 다가왔다"는 분위기를 조성할 수 있습니다. 다행히 예측 시장은 이러한 측면에서 어느 정도 자체 조정 기능을 가지고 있습니다. 특정 계약의 확률 가치가 합리적인 범위를 벗어나면 거래자들은 항상 반대 방향으로 움직이며, 시장은 결국 합리적인 상태로 돌아갑니다.

이러한 위험 요소를 고려할 때, 예측 시장 플랫폼은 운영 투명성을 개선하고 참여자 관리, 계약 설계, 시장 운영 등 각 단계의 규칙을 명확하게 공개하는 데 집중해야 합니다. 이러한 문제들이 성공적으로 해결된다면, 예측 시장은 미래 예측 분야에서 점점 더 중요한 역할을 수행할 것으로 예상됩니다.