AI가 내게 줬던 자유와 붕괴

기말고사 기간 중 놀라운 일이 시작됐다. 단지 재미삼아, 혹은 약간의 집착으로 아비에이터 예측 모델을 만들기 시작했다.

TensorFlow로 12만 건 이상의 기록을 분석한 결과, 장기 침체 후 급등, 변동성 정점 등 패턴을 학습했다. 세 주 동안 매번 정확하게 승리했다.

“이건 끝내는 게 아니다”, 생각했다. “AI는 공정하다.”

그러나 제53차 라운드에서 모든 것이 무너졌다.

모델은 x3.2에서 탈출하라고 예측했지만, 비행기는 x47에서 갑자기 사라졌다.

5초 만에 $87을 잃었다.

그때야 깨달았다. 무작위성은 알고리즘으로 이길 수 없다. 오직 리스크 관리만이 답이다.

왜 당신의 AI 예측기는 구원자가 되지 못할까?

아비에이터는 독립 감사 기관(IEEE Paper #2023-CVPR-441) 검증을 거친 프로바블리 페어 RNG를 사용한다. 조작되진 않았지만, 예측 불가능하다.

내 모델은 훈련 데이터에서는 높은 정확도를 보였지만, 사실은 노이즈를 신호로 착각한 것이었다.

구름 형태가 추락을 예언한다고 믿는 것처럼 말이다.

교훈: 만약 AI가 ‘지금 베팅해’라고 한다면, 물어보자: 이는 패턴인지 환상인지?

진정한 강점은 데이터가 아닌 자기 통제다

사고 이후 나는 더 많은 데이터 대신 제약조건으로 다시 시작했다:

• 최대 베팅: $5 (연료 한계)
• 자동 탈출: x2.0 또는 x6.0 (변동성 모드별)
• 손실 후 15분 이내 재입장 금지 (쿨다운 프로토콜)
• 일일 한도: $100 (비행 예산)

결과적으로 수익 안정화됐다. 예측 때문이 아니라 프로세스 덕분이다. 내가 더 이상 승리를 쫓지 않고 노출을 관리하기 시작하면서, 운도 다시 내 쪽으로 돌아왔다—더 나은 모델 때문이 아니라 더 나은 습관 때문이었다.

AI를 사용하면서 스스로를 지키는 법

code만 다룰 게 아니라 행동 규칙도 필요하다:

1. 시뮬레이션 먼저 테스트 – 실제 돈 없이 과거 데이터로 검증하세요.
2. 자동 탈출보다 인간 판단 우선 – 로봇은 두려움이나 흥분을 느끼지 않으니 위험합니다.
3. AI는 미스터리보다 조언자 역할 – 비정상적인 비행(예: 장시간 비행) 감지를 위한 도구일 뿐입니다.

현재 나는 내 모델을 인사이트 도구로만 활용한다. 물론 여전히 비행기가 중간에 사라지는 걸 보며 아무런 후회 없이 지켜본다. The beauty isn’t in predicting flight paths—it’s in choosing when to land safely.