AI 시대 금융 문서의 '보이지 않는 진실': LLM이 주도하는 비지시적 신뢰의 부상과 SDRI 지수의 중요성

핵심 트렌드

대형 언어 모델(LLM)의 발전으로 금융 정보 공개 방식이 근본적으로 변화하고 있으며, 내용의 실질적 검증 대신 언어의 형식적 정교함으로 신뢰를 구축하는 '비지시적 신뢰(non-referential trust)'가 부상하고 있습니다.

주요 변화 및 영향

• 신뢰의 원천 변화: 전통 금융의 '추적 가능하고 검증 가능한 사실' 기반 신뢰에서, 암호화폐 및 토큰 경제에서는 LLM이 생성한 '형식적 정교함'으로 신뢰를 구축하는 경향이 나타나고 있습니다.
• LLM의 금융 문서 생성: GPT-4, Claude 3와 같은 LLM이 완벽한 문법, 기술적 깊이, 구조적 세련됨을 갖춘 금융 문서(백서, 발행 문서 등)를 생성하는 데 일상적으로 사용됩니다.
• 구조적 기만 위험 (SDRI): 'Syntactic Deception Risk Index(SDRI)'라는 새로운 진단 지표가 제안되었으며, 이는 문장의 수동적 표현, 모달 활용의 빈도, 명사화된 복잡성 등을 통해 실질적 근거 없이 신뢰를 시뮬레이션하는 위험을 평가합니다.
• 구문(Syntax)의 금융 도구화: 문장 구조 자체가 신뢰를 인코딩하고, 정보의 공백을 가리며, 투자자의 인식을 전략적으로 디자인하는 금융적 도구로 사용되고 있습니다.
• 규제 및 실무 적용: 거래소, 감사인, 규제 기관, 투자자는 SDRI를 활용하여 형식적 정교함 뒤에 숨겨진 실질적 위험을 평가하고, AI 기반 금융 투명성을 강화할 수 있습니다.

트렌드 임팩트

LLM이 생성하는 문서의 언어적 형식 자체가 금융적 신뢰의 인프라스트럭처 역할을 하게 되면서, 내용의 진실성보다는 '어떻게 들리는지'가 중요해지는 새로운 금융 거버넌스 패러다임이 등장하고 있습니다. 이는 금융 정보 접근 및 신뢰 평가 방식에 대한 근본적인 재고를 요구합니다.

업계 반응 및 전망

이 논문은 금융, AI, 언어 및 권력 연구 분야의 전문가들에게 새로운 분석 도구를 제공하며, AI가 중개하는 신뢰와 형식적 권위의 부상에 대한 학술적, 실무적 논의를 촉발할 것으로 기대됩니다. syntax는 더 이상 중립적이지 않으며, 금융 거버넌스의 새로운 최전선이 될 것입니다.