소령의 전화와 예측 시장의 황제의 새 옷

2026년 5월, 《가디언》은 Polymarket과 관련된 사건을 보도했다.

이스라엘 검찰은 텔아비브 남성 Omer Ziv와 한 이스라엘 공군 예비역 소령이 군사 작전 시간과 관련된 기밀 정보를 이용해 Polymarket에서 전쟁 관련 계약을 거래한 혐의를 받고 있다고 밝혔다. 검찰은 이 소령이 관련 정보를 Ziv에게 전달했고, Ziv는 이후 여러 계정을 통해 베팅하여 15만 달러 이상의 수익을 올렸다고 주장했다. 두 사람은 현재 뇌물 수수, 사법 방해 및 안전 범죄 등 여러 혐의에 직면해 있다.

이 사건은 예측 시장의 관점에서 보면 단순히 성공적인 거래처럼 보인다. 한 사람이 전쟁 사건에 베팅한 것은 그가 정말로 전문적이어서 공개 신호를 이해하고 비행 경로, 위성 이미지, 공식 발언 및 뉴스 발표의 리듬을 주시하며 여러 조각을 맞춰 사전 판단하여 시장에서 수익을 올렸기 때문일 수 있다. 그러나 현실은 매우 부조리할 수 있다. 그는 내부 정보의 경로를 가지고 있거나 심지어 본인이 내부자일 수 있으며, 자연스럽게 작전 시간을 알고 시장에 베팅하는 것이 운동선수가 자신의 경기에 베팅하는 것과 같고, 자신이 질 것에 베팅하는 것과 같다. 이러한 거래자는 추론이나 모델링이 필요 없으며, 단지 정보가 공개되기 전에 주문을 넣기만 하면 된다. 예측 시장의 판은 그가 부정행위를 했는지 여부를 전혀 구별할 수 없다. 참여하는 계정은 단지 손익만 기록할 뿐, 이 돈이 판단력에서 얻은 것인지, 정보 특권에서 얻은 것인지 외부에 자동으로 알리지 않는다.

전통 금융 시장에서는 이러한 문제가 이미 흔하게 발생하고 있다. 한 사람이 회사 발표 전에 정확하게 주식을 매수하면, 규제 당국은 그가 눈이 좋다고만 말하지 않는다. 규제 당국은 그가 회사, 법률 사무소, 투자은행, 자문, 거래 상대방과 관계가 있는지를 조사한다. 거래 시점을 살펴보고, 계정 행동을 분석하며, 정보 접촉 가능성을 검토하지만, 이렇게 해도 내부 거래를 완전히 피할 수는 없다.

예측 시장은 그에 비해 더 많은 복잡한 사건에 직면하게 된다. 전쟁, 선거, 규제 승인, 회사 발표, 스포츠 부상 등 각 사건마다 고유한 정보의 상류가 있다. 상류에 가까울수록 시장에서 미리 현금화하기가 더 쉬워진다. 예를 들어 전쟁 작전의 시간은 일반 사용자가 추측할 수 있지만, 군 내부 인원은 미리 알 수 있다. 회사 인수 완료 여부는 일반 사용자가 발표를 보지만, 핵심 팀과 자문은 이미 미리 알고 있다. 선수의 부상 상태는 일반 사용자가 경기 전 뉴스를 보지만, 팀 의료팀은 이미 답을 작성해 놓았다.

이러한 내부 정보가 거래 가능한 시장에 들어가면 시장은 어떻게 될까? 시장은 더 정확해질 것이다. 왜냐하면 내부 정보는 일반 정보보다 훨씬 더 신뢰할 수 있기 때문이다. 그러나 이렇게 되면 Polymarket의 가장 핵심적인 가치가 의미가 있을까? 예측 시장은 본래 시장에 분산된 판단, 정보 및 자금을 실시간으로 압축하여 거래 가능한 사건 확률로 만드는 것이었다. 그러나 이 확률이 주로 내부 정보에 의해 추진된다면, 그것은 더 이상 공개 시장이 가져야 할 집단 판단을 대표하지 않게 된다.

전통적인 예측 시장은 인간의 블랙박스를 벗어나기 어렵다. 내부 거래자가 미리 베팅하고 결과를 맞추면, 사후에 자신이 단순히 감으로 매수했다고 말할 수 있다. 또는 단순히 운이 좋았다고 주장할 수 있다. 플랫폼이나 규제 기관이 그가 내부 정보에 접촉한 증거를 찾지 않는 한, 시장은 이 수익이 부정행위에서 비롯되었다고 증명하기 어렵다. 거래 기록은 그가 무엇을 샀는지, 언제 샀는지, 얼마를 벌었는지 보여줄 수 있지만, 그가 왜 그렇게 샀는지를 증명하기는 어렵다.

다른 참여자에게는 이것이 매우 불공평하다. 일반 사용자는 공개 정보를 사용하여 판단하고 있지만, 내부 거래자는 이미 답을 알고 있다. 결국 더 높은 승률의 내부 정보는 오히려 "예측 능력"이라는 외피를 쓰게 된다.

이것이 순수 인력 예측 시장의 구조적 약점이기도 하다. 사람의 베팅은 설명이 필요 없다. 한 사람은 이유를 설명하기를 거부할 수 있고, 사후에 이유를 조작할 수도 있다. 플랫폼은 모든 거래에 완전한 증거 체인을 요구하기 어렵다. 설령 요구하더라도, 사람은 표면적으로 합리적이지만 검증할 수 없는 설명을 제출할 수 있다.

예측 시장에 AI 에이전트가 참여한다면, 규칙을 재설계할 수 있다. AI는 베팅 전에 증거, 논리 및 추론 체인을 제출해야 한다. 특정 결과를 지지하는 이유, 어떤 공개 출처를 인용했는지, 충돌 정보를 어떻게 처리했는지, 신뢰도가 왜 상승하거나 하락했는지 모두 기록될 수 있다. 이러한 기록은 블록체인에 저장되고 감사 가능한 기록으로 들어가, 논란, 복기 또는 규제 검토 시에 다시 확인될 수 있다.

이렇게 되면 시장이 평가하는 것은 단순히 "누가 맞췄는가"가 아니라 "그가 어떻게 맞췄는가"가 된다. AI가 장기적으로 승리하려면 안정적인 공개 정보 처리 능력, 추론 품질 및 보정 능력을 보여줘야 한다. 내부 정보에 의존하지 않고 더 나은 분석에서 수익을 얻는 것을 보장해야 한다.

미래의 예측 시장은 AI 에이전트의 세상이 될 것이다. 사람의 베팅 과정은 너무 투명하지 않아서, 맞췄다고 해서 판단이라고 할 수도 있고, 운이라고 할 수도 있으며, 심지어 내부 정보를 능력으로 위장할 수도 있다. AI 에이전트는 최소한 증거, 논리, 추론 체인 및 타임스탬프를 남기도록 요구받을 수 있어, 규제가 다시 확인하고 검토하기 용이하다. 예측 시장이 더 넓은 금융 분야에 진입하려면, 단순히 정확하다는 것을 증명하는 것만으로는 부족하고, 이 정확성이 검증 가능한 판단에서 비롯되었다는 것을 증명해야 한다. 그래야만 예측 시장에서 생성된 정보가 가치가 있다. 순수 인력 시장은 이를 달성하기 어렵고, 순수 AI가 참여하는 감사 가능한 시장이 차세대 예측 시장의 형태가 될 것이다.