창업 1년 만에 70억 원 투자받은 행동경제학자: 논문 속 이론을 AI 예측 엔진으로 만든 비법

안녕하세요, 구독자님. 추석 연휴는 잘 보내셨나요?
포리스 뉴스레터도 추석 연휴로 한 주 쉬고 다시 새롭게 인사드려요 :)

지난 호에서는 경제학자 카트리나 레이크가 '고객 취향'을 데이터로 번역해 1조 원 기업 스티치 픽스를 만든 이야기를 다뤘죠.

오늘은 한 걸음 더 나아갑니다. 개인이 아닌, 사회 전체를 예측하는 이야기예요.

잠깐, 상상해보세요. 당신이 수억 원짜리 광고 캠페인을 앞둔 마케팅 팀장이라고요.
"SNS에서 어떻게 퍼질까? 논란은 없을까?" 하지만 실행 전까지는 아무도 모릅니다.

만약 실제 캠페인 전에 '가상 사회'에서 미리 실험해볼 수 있다면?

행동경제학자 패트릭 샤프(Patrick Sharpe)가 설립한 사회 시뮬레이션 AI인, 아티피셜 소사이어티스(Artificial Societies) 스토리입니다. 이번 소개하는 회사는 2024년 하반기에 설립된 초기 창업 기업이예요. 하지만 사업 초기부터 총 70억 규모의 투자를 지속적으로 받으며 열심히 성장하고 있는 기업이라는 점, 패트릭 샤프를 비롯한 공동창업자 제임스 히 둘다 행동경제학 관련 전문가로서 자신들의 전공을 비즈니스로 전환시킨 사례라는 점에서 이번 호 사례로 선정하게 되었습니다.  

그럼 오늘도 편안하게 보실 수 있도록 인터뷰 형태로 진행해볼게요. 시작합니다 🙂

💾 이번 호를 읽으면 알게 되는 3가지

✔ 행동경제학 이론이 어떻게 수백만 달러 가치의 비즈니스가 되었는지

→ 사람들의 '비합리적 선택' 연구를 AI 예측 엔진으로 만든 과정

✔  실제 캠페인 없이 가상사회에서 미리 테스트하는 독특한 비즈니스 모델

→ 시행착오 비용을 없앤 '디지털 실험실' 전략

✔ 당신의 논문을 돈 되는 지적재산으로 만드는 구체적인 방법

→ 이론을 '규칙'으로 바꾸는 3단계 프로세스

Q1. 안녕하세요, 대표님. 간단한 자기소개 부탁드려요.

안녕하세요, 포리스 구독자 여러분. 아티피셜 소사이어티스(Artificial Societies)의 공동창업자 패트릭 샤프(Patrick Sharpe)입니다.

저는 네덜란드 에라스무스 경제대학원(Erasmus School of Economics)에서 행동경제학(Behavioural Economics) 석사 학위를 받은 행동과학자예요. 학위 과정 내내 인간의 비합리적 선택, 편향, 그리고 사회적 영향이 의사결정에 미치는 영향을 연구했죠. 이 학문적 배경이 제 창업의 전부라고 할 수 있어요.

사실 저는 늘 의문이었거든요. 기존 시장 조사는 '평균적인 소비자'라는 허상에만 기대잖아요. 하지만 실제 세상은 어떤가요? 개개인의 복잡한 심리가 서로 영향을 주고받으며 만들어내는 거대한 사회 현상 그 자체잖아요. 이 복잡한 사회 현상 자체를 예측하고 싶다는 열망으로 2024년에 Artificial Societies를 창립하게 되었습니다.

Q2. '사회를 시뮬레이션하는 AI'라는 개념이 아직 생소한데요. 어떤 서비스인지 쉽게 설명해주실 수 있을까요?

저희 Artificial Societies는 한마디로, 제품이나 서비스 등 출시 전에 사회의 반응을 미리 테스트해보는 AI 연구실이라고 보시면 되요.

기업이나 기관이 새로운 광고, 제품, 정책 메시지를 내놓기 전에 저희 플랫폼에 투입하면 어떤 일이 벌어질까요? 수십만 명의 가상 인물들로 구성된 '가상 사회'가 그 메시지에 어떻게 반응하는지, 어떻게 퍼져나가는지, 어떤 논쟁이 벌어지는지를 미리 보여드려요.

Artificial Societies 홈페이지 메인 화면이예요 (클릭시 해당 홈페이지로 이동해요)

주요 고객은 대형 마케팅 에이전시나 리서치 기관, 콘텐츠 플랫폼들이죠. 이들은 더 이상 값비싼 실제 캠페인을 통해 시행착오를 겪을 필요가 없어요. 저희 플랫폼에서 가장 효과적인 전략을 미리 찾아낼 수 있으니까요. 그외에도 많은 분야에서 사용가능해요. 

Artificial Societies 서비스는 시장의 반응을 테스트하려는 목적의 다양한 분야에서 폭넓게 활용가능해요.

Q3. 어떤 문제를 발견하셨기에 이런 독특한 서비스를 만들게 되셨나요?

Fortune 500 기업들을 대상으로 200건이 넘는 행동 실험 프로젝트를 진행하면서 확신하게 된 게 있어요.

"사람은 엑셀 시트의 한 줄로 나타낼 수 없다."

대부분의 시장 조사는 사람들을 평균 수치로 바꿔버려요. "20대 여성의 67%가 이 제품을 선호합니다" 같은 식이죠. 하지만 실제 세상은 완전히 달라요. 같은 20대 여성이라도 누군가는 친구 의견에 휩쓸리고, 누군가는 독립적으로 판단하고, 또 누군가는 그날 기분에 따라 선택이 바뀌잖아요. 이렇게 수백만 명의 각기 다른 사람들이 서로 영향을 주고받는 복잡한 시스템이거든요.

그때 이런 생각이 들었어요. "우리는 실험실에서 소수 인원의 행동은 예측하면서, 왜 수백만 명이 서로 영향 주고받는 디지털 사회 전체의 흐름은 예측하지 못할까?"

이 의문과 질문이 창업의 시작점이었습니다. 실제 사회의 복잡한 맥락을 실험에 반영할 방법이 절실했어요.

Q4. 정말 흥미로운데요. 행동경제학 이론이 구체적으로 서비스에 어떻게 적용되었는지 사례를 들어주실 수 있을까요?

물론이죠. 저희 AI의 핵심은 인간 행동 이론을 '컴퓨터가 이해할 수 있는 규칙'으로 바꾼 거예요.

예를 들어볼게요. 행동경제학의 전망 이론(Prospect Theory)에 대해 들어보셨나요? 사람들이 이득보다 손실에 더 민감하게 반응한다는 이론이죠. 저희는 이 이론을 AI 가상 인물의 '위험 회피 성향'과 '손실 민감도' 수치로 만들었어요. 그래서 부정적인 메시지에 더 격렬하게 반응하는 사회 현상을 미리 보여줄 수 있는 거죠.

또 하나 예를 들면, 사회학의 규범 활성화 모델(Norm Activation Model)은 집단에서 사람들이 서로 따라하는 정도를 계산하는 데 사용해요. 특정 여론이 어떻게 형성되는지를 예측하는 거죠.

웃긴 게 뭔지 아세요? 제 석사 논문이 그대로 제품의 핵심 엔진이 된 거예요.

'전망이론'과 '규범활성화 모델'을 비즈니스에 접목하는 3단계를 다이아그램으로 나타내면 위와 같아요.

이것이 바로 '이론의 제품화'예요.

제 석사 논문에 담긴 행동경제학 이론은 이제 AI 예측 엔진의 핵심이 되었어요. "사람들은 손실에 2배 더 민감하다"는 추상적 개념은 "반응 강도 × 2.0"이라는 측정 가능한 수치로 바뀌었죠. 그리고 연구자만 알던 인사이트는 이제 기업들이 수백만 원을 내고 사는 가치가 되었습니다. 논문이 돈이 되는 순간인거죠.

Q5. 서비스의 핵심 기술이나 작동 원리를 조금 더 쉽게 설명해주실 수 있을까요?

네, 저희 기술은 크게 3단계로 작동해요.

먼저 '가상 인물 만들기' 단계예요. 소셜미디어 데이터와 언어 패턴을 학습해서 행동 특성, 가치관, 관심사가 각기 다른 수십만 개의 '디지털 분신'을 만들어요. 

예를 들어볼게요. 실제 사람들이 SNS에서 어떤 게시물에 반응하는지, 어떤 단어를 쓰는지, 누구를 팔로우하는지 같은 패턴을 AI가 학습하거든요. 그럼 "환경 문제에 관심 많은 30대 초반 여성"부터 "새로운 기술에 회의적인 50대 남성"까지 진짜 사람처럼 다양한 성향을 가진 가상 인물들이 만들어지는 거죠. 각자 고유한 성격, 관심사, 반응 패턴을 가진 '디지털 시민'들인거죠.

다음은 '가상 사회 구성하기'예요. 이 가상 인물들이 서로 대화하고 영향을 주고받는 '가상 사회'를 만듭니다. 마치 실제 SNS처럼 친구 관계, 영향력, 관심사 네트워크를 다 구현하는 거죠.

마지막이 '미래 예측하기' 단계인데요. 이 가상 사회에 고객의 메시지를 던지면 어떤 일이 벌어질까요? 그 반응과 확산 패턴을 시뮬레이션해서 결과를 보고서로 보여드려요. 실제로 캠페인을 시작하기 전에 미리 결과를 볼 수 있는 거죠.

결국 저희는 정교한 사회과학 이론을 바탕으로 '가상 인간'을 만들고, 이들을 '가상 사회'에서 서로 주고받게 만들어 미래를 예측하는 기술을 만든 거예요.

1단계: AI가 행동,가치관 기반 페르소나를 생성하고, 페르소나들간의 연결상태를 구축해 가상의사회를 만들어냅니다.

2단계: 테스트하고자 하는 메시지를 입력하고 가상사회 내 반응, 확산정도를 테스트 합니다.

3단계: 반응률, 확산패턴, 감성분석 등에 대한 인사이트를 결과보고서로 생성하여 받습니다.

4단계: 테스트 내용을 반복실험하면서 최적의 전략을 도출합니다.

Q6. 초기 자금이나 투자는 어떻게 유치하셨나요? 수익 모델도 궁금합니다.

초기에는 저희 아이디어와 시제품만으로 엔젤 투자를 받았어요. 엔젤 투자라는 건 초기 창업팀에 개인 자산으로 투자하는 개인 투자자들을 말하는데요, 주로 창업 경험이 있거나 해당 분야 전문가들이죠. 저희는 행동경제학 이론을 AI로 구현한다는 아이디어의 참신함과, 제가 Fortune 500 기업들과 진행했던 200건의 실험 경험을 보고 초기 투자자들이 가능성을 봐주셨어요.

그런데 정말 운이 좋았던 게, 글로벌 스타트업 육성기관인 Y Combinator의 2025년 겨울 프로그램(Winter 2025)에 선정됐거든요.

2025.1월~3월까지 진행된 Y Combinator Winter 2025에 참여한  Artificial Societies 공동 창업자 제임스 히(좌)와 패트릭 샤프(우)

Y Combinator가 뭐냐고요? 실리콘밸리에서 가장 영향력 있는 스타트업 액셀러레이터예요. 에어비앤비, 드롭박스, 레딧 같은 글로벌 기업들을 초기에 키운 곳이죠. 매년 전 세계에서 수만 개 팀이 지원하는데 선발률이 1~2%밖에 안 돼요. 선정되면 3개월간 집중 멘토링을 받고, 50만 달러(약 7억 원) 규모의 투자 기회, 그리고 무엇보다 YC 동문 네트워크에 들어갈 수 있어요. 그런 Y Combinator  W25 배치에서 설립한지 1년도 채 되지 않은 Artificial Societies가 선정이 된겁니다. 짧은 시간 안에 글로벌 액셀러레이터의 인정을 받았다는 점이 저희에게는 완전 게임 체인저였죠.

그 프로그램을 졸업한 후, 본격적인 투자 유치에 성공했어요. 먼저 Google DeepMind, Strava, Sequoia Scout 관련 엔젤 투자자들로부터 200만 달러(약 26억 원)의 프리시드(pre-seed) 투자를 받았고요. 이어서 Point72 Ventures가 주도한 시드(seed) 라운드에서 335만 달러(약 44억 원)를 유치했습니다. 총 535만 달러, 약 70억 원의 투자를 받은 거죠.

수익 모델은 구독형 서비스예요. 고객들은 월 사용료를 내고 저희 플랫폼에서 원하는 만큼 시뮬레이션을 돌려볼 수 있어요.

Artificial Societies의 주요 수익모델인 구독형 서비스는 위와 같이 구성되어 있어요.

Q7. 시장에 이미 많은 데이터 분석 기업들이 있잖아요. Artificial Societies만의 경쟁 우위는 뭘까요?

핵심 경쟁력은 '과거 데이터 분석'이 아닌 '미래 행동 예측'에 있어요.

대부분의 기업들은 과거에 쌓인 데이터를 분석해서 패턴을 찾잖아요. 근데 저희는 달라요. 사회과학 이론을 기반으로 '아직 일어나지 않은 미래'에 대한 여러 시나리오를 실험해볼 수 있거든요. 즉, 데이터 뒤에 숨은 '이유'를 아는 거죠.

단순히 데이터 패턴만 쫓는 AI가 아니에요. 인간과 사회에 대한 깊은 이해를 바탕으로 설계된 예측 엔진 자체가 저희의 강력한 경쟁 우위입니다.

Q8. 창업 과정에서 가장 큰 위기는 무엇이었고, 어떻게 극복하셨어요?

초기 모델의 실패가 가장 큰 위기였어요.

처음에는 몇 가지 단순한 행동경제학 이론만으로 모델을 만들었거든요. 근데 실제 사회처럼 복잡하고 예측 불가능한 '예상 밖의 현상'을 전혀 예측하지 못했어요. 모델이 너무 단순했던 거죠.

그때 좌절하지 않고, 공동창업자인 계산사회과학자(Computational Social Scientist)인 제임스 히(James He)와 함께 사회 네트워크 이론, 복잡계 과학 이론까지 모델에 추가하면서 몇 달간 엔진을 완전히 다시 만들었어요.

돌이켜보면 그 실패 덕분에 지금의 정교한 모델이 탄생할 수 있었던 것 같아요.

Q9. Artificial Societies의 앞으로의 계획과 궁극적으로 이루고 싶은 비전은 무엇인가요?

단기적으로는 예측 모델을 더욱 정교하게 만들고 적용 분야를 넓히는 데 집중하고 있어요.

마케팅을 넘어서 공공 정책 시뮬레이션, 도시 계획, 금융 시장의 투자 심리 예측 등 더 복잡하고 중요한 사회 문제에 저희 기술을 적용하고 싶거든요.

궁극적인 비전은 Artificial Societies를 '사회를 위한 의사결정 운영체제'로 만드는 거예요. 중요한 결정을 내리기 전에 가상 사회에서 미리 실험해보는 것이 당연한 세상. 그래서 사회 전체가 겪는 시행착오 비용을 크게 줄이는 세상을 꿈꿔요.

현실 세계를 위한 '심시티(SimCity)'가 되는 것. 그게 저희의 목표입니다.

포리스 인사이트

오늘 패트릭 샤프의 이야기에서 우리는 인문사회학적 지식이 어떻게 수십억 가치의 비즈니스가 되는지에 대한 구체적인 힌트를 얻을 수 있었어요. 핵심 인사이트 4가지를 정리해볼게요.

1. 이론의 제품화: 당신의 논문을 '예측 엔진'으로 만들어라

샤프는 행동경제학 이론을 '설명'하는 데 그치지 않았어요. 사회 현상을 '예측'하는 AI 엔진의 규칙으로 만들었죠. 추상적 이론이 구체적 제품의 핵심 작동 방식으로 바뀐 거예요.

여러분의 논문을 세상에 단 하나뿐인 '설계도'라고 생각하세요. 인문사회학 연구는 인간과 사회가 작동하는 원리에 대한 깊은 통찰을 담고 있습니다. 그 통찰을 논문으로만 남기지 마세요. 시스템의 '규칙'으로, 서비스의 '작동 방식'으로 바꿀 방법을 고민해보세요.

▶️ 이렇게 적용하세요 

2. 가상 실험실: 세상을 실험실로 만드는 비즈니스 모델

전통적인 실험은 비용과 시간, 윤리적 제약이 따르잖아요. Artificial Societies는 사회의 '디지털 분신'을 만들어, 이런 제약 없이 거의 무한한 시나리오를 테스트할 수 있는 '가상 실험실' 자체를 비즈니스 모델로 만들었어요.

▶️ 이렇게 적용하세요

3. 인문사회+기술 융합팀: 아이디어를 현실로 만드는 최고의 조합

행동과학자 패트릭 샤프(왜 & 무엇을)와 계산사회과학자 제임스(어떻게)의 만남. 이게 이 모든 것을 가능하게 한 핵심 동력이었어요.

사회 현상에 대한 깊은 이해와 그것을 기술적으로 만들어낼 수 있는 능력의 결합. 이게 가장 강력한 시너지를 만들거든요. 

당신이 가진 아이디어를 실제로 만들어 줄 최고의 기술 파트너를 찾으세요. 이론을 현실로 만드는 그 순간, 세상에 없던 가치가 만들어져요.

▶️ 이렇게 적용하세요

4. 서비스가 아닌 IP 판매: 지식을 제품에 심어라

많은 석박사들이 자신의 지식을 컨설팅이나 강의 같은 '서비스' 형태로 판매하려고 해요.

하지만 샤프는 달랐죠. 자신의 지식을 아무나 복제할 수 없는 '소프트웨어 제품'에 심어 확장성 있는 비즈니스를 만들었어요. 그의 지식 자체가 회사의 핵심 지적재산이 된 거예요.

▶️ 이렇게 적용하세요

이번 주 패트릭 샤프 이야기, 어떠셨나요?

행동경제학자의 세상을 바라보는 학문적 질문에서 시작해,수많은 실험의 좌절을 딛고 파트너를 만나, 마침내 사회의 미래를 예측하는 AI를 만들어낸 여정, 어떠셨나요?

이론도 결국은 세상을 잘 이해하기 위한 노력에서 만들어진 프레임워크라는 점을 생각하면
사실 비즈니스 세상도 이론과 아예 별개일 수는 없죠.

이러한 점에서 Artificial Societies의 사례는 아직은 사업 초기 단계이지만, 세상을 이해하고 영향력을 확산해나가는 과정이 매우 흥미롭지 않았나 싶습니다. 앞으로 이 회사가 어떠한 방향으로 얼마나 성장해나갈지 주목이 됩니다.

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@ 포리스

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