# 구글 내부에서 운용된 예측 시장의 삶과 죽음

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- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2024-11-12T10:07:35+09:00
- Updated: 2024-11-12T10:07:35+09:00
- Original source: [asteriskmag.com](https://asteriskmag.com/issues/08/the-death-and-life-of-prediction-markets-at-google)
- Points: 9
- Comments: 1

## Summary

구글은 지난 20년간 두 개의 내부 예측 플랫폼을 운영했으며, 첫 번째 플랫폼인 Prophit은 법적 문제로 인해 실패했으나 두 번째 플랫폼인 Gleangen은 내부 의사결정 도구로 활용되고 있습니다. 예측 시장은 집단 지성을 활용해 정확한 예측을 제공할 수 있지만, 법적 규제와 데이터 공유의 어려움이 주요 장애물로 작용합니다. AI는 예측 시장의 비용을 줄이고 정확성을 높이는 데 기여할 수 있으며, 기업 예측 시장의 미래는 정보의 가치를 높이고 전략적 의사결정에 기여할 가능성이 있습니다.

## Topic Body

- 지난 20년간 구글은 두 개의 서로 다른 내부 예측 플랫폼(Prediction Platform)을 운영해 왔음   
- 첫 번째 플랫폼은 실패했지만 두 번째 플랫폼은 지속될 수 있을까?  
  
### 구글의 전성기 시절   
- 2005년 7월 구글은 실리콘밸리의 총아였음. 구글맵을 공개했고 지메일은 아직 베타 버전이었음  
- 이 당시 구글은 실리콘밸리의 관행에서 벗어난 비전형적인 회사였음  
- 구글의 창업자들은 "구글은 전형적인 회사가 아니다"라고 말했음  
  
### Prophit - 구글 최초의 내부 예측 시장  
- 2005년 구글은 내부 예측 시장인 Prophit을 출시함  
- 구글 직원의 20%가 참여했고 3년 동안 운영됨   
- Prophit은 정확한 예측을 제공했고 언론에서도 주목받음  
  
### Prophit의 실패와 교훈  
- Prophit은 결국 2011년 폐쇄되었음  
- 주요 장애물은 온라인 도박이 불법이라는 점이었음   
- 또한 외부 출시를 시도했으나 법적 문제로 인해 실패함. 필요한 자원 확보가 어려웠음  
- 이에 대한 후회로 "내부용으로만 운영했어야 했다"는 평가가 있었음  
  
### Gleangen - 구글의 두 번째 예측 시장   
- 2020년 4월 구글 직원 댄 슈워츠가 Gleangen을 출시함  
- 구글 직원의 8%(약 15000명)가 참여했고 월 1,000명 이상의 활성 사용자를 유지함  
- Prophit의 교훈을 바탕으로 내부 의사결정 도구로 설계되었음  
  
### 예측 시장의 중요성과 도전  
  
- **예측 시장의 이점**  
  - 예측 시장은 집단 지성을 활용하여 정확한 예측을 제공할 수 있음  
  - 기업은 이를 통해 경쟁사의 움직임을 예측하거나 내부 의사결정을 개선할 수 있음  
- **실패의 원인**  
  - 법적 규제와 내부 데이터 공유의 어려움이 주요 장애물로 작용함  
  - Prophit의 경우, 외부 출시를 위한 법적 허가를 얻지 못해 실패함  
- **예측 시장 운영의 도전과제**  
  - 데이터 공유에 대한 꺼림, 프로젝트 실패에 대한 변명 여지 확보 욕구 등이 장애물임  
  - 정보 통제에 대한 경영진의 욕구와 군중의 지혜 활용이 상충될 수 있음  
  - 예측의 정확성보다 예측 프로세스의 투명성과 책임성이 우선시되기도 함  
  
### Waymo와 예측 시장의 활용  
  
- **Waymo에서의 적용**  
  - Waymo의 시스템 엔지니어링 팀은 예측 시장을 통해 안전성 측정 지표를 개선하려고 시도함  
  - 그러나 데이터 접근의 제한과 관리의 지원 부족으로 인해 성공하지 못함  
  
### Gleangen의 발전과 AI의 역할  
  
- **Gleangen의 성공과 한계**  
  - Gleangen은 구글의 다양한 부서에서 예측을 통해 의사결정을 지원함  
  - 그러나 내부 데이터의 제한과 경영진의 관심 부족으로 인해 완전한 성공을 거두지 못함  
- **AI와 예측 시장의 미래**  
  - AI는 예측 시장의 비용을 줄이고 정확성을 높이는 데 기여할 수 있음  
  - AI와 인간의 집단 지성을 결합하여 더 나은 예측을 제공할 수 있음  
- **AI 예측과 인간 예측의 비교**  
  - 최근 연구에 따르면 AI 예측은 우연의 예측보다는 훨씬 나으나 인간 집단만큼 정확하지는 않음  
  - 그러나 AI를 훈련시키는데 인간 예측이 활용되면서 기업 예측 시장의 가치가 높아지고 있음  
  
### 기업 예측 시장의 미래   
- 경영진에게 더 가치있는 정보를 제공하고 AI로 예측 비용을 낮추는 것이 관건임  
- Anthropic 등 일부 기업이 내부 예측 시장을 도입하는 등 기업 예측 시장에 대한 관심이 높아지고 있음  
- 성공적인 예측 시장은 정보의 가치를 높이고, 기업의 전략적 의사결정에 기여할 수 있음  
- AI의 발전과 함께 예측 시장의 효율성은 더욱 향상될 가능성이 있음

## Comments



### Comment 31167

- Author: neo
- Created: 2024-11-12T10:07:35+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=42108360) 
- Google는 사내 카페, A/B 테스트, "dogfooding" 등 여러 기술 관행을 개척했음. 그러나 Microsoft 등은 이미 수십 년 전에 dogfooding을 시작했음
  - 회사 카페는 Google이 개념을 도입하기 훨씬 전에 존재했음

- 예측 시장에 대한 문제를 다루길 바랐으나, 기사는 건조한 역사만 다루고 있음
  - 순수한 예측 시장은 현실적으로 존재할 수 없으며, 예측 시장은 사건과 완전히 분리될 수 없음
  - 예측에 대한 이해관계가 결과에 영향을 미치게 되면 시장은 무용지물이 됨

- Google의 성공은 문화뿐만 아니라 시장의 빠른 성장에도 기인함

- 시장 가격은 0과 1 사이의 숫자를 제공하며, 사건이 더 가능성이 높아질수록 가격이 상승함
  - 그러나 이를 확률로 해석하는 것은 복잡하며, 현실적인 거래자들은 자본이 제한적이고 위험 회피 성향이 있음

- 예측 시장이 어떻게 이러한 문제를 해결했는지 궁금함
  - 시장 가격을 최종 확률로 변환하기 위한 후처리가 있었는지, 거래자들이 시장 가격을 확률로 해석할 수 있도록 행동했는지 궁금함

- 예측 시장은 집단 판단뿐만 아니라 초예측을 활용할 때 돌파구를 마련할 것임
  - 현재 예측 시장은 단순한 의견 조사와 같으며, 시장을 지속적으로 이기는 참가자를 식별하는 것이 필요함
  - 장기적인 베팅 추적과 개별 포지션의 시장 비공개가 필요함

- Google은 내부적으로 여러 도박 플랫폼을 운영했으며, HR과 컴플라이언스 부서는 이를 허용했음

- Polymarket은 가장 성공적인 예측 시장으로 평가됨