생성형 인공지능을 활용한 스타트업 평가: 초기 단계 투자 및 대형 언어 모델의 생존 예측에 대한 탐색적 연구

본 연구는 대형 언어 모델(LLM)이 초기 단계 벤처를 평가하는 능력을 조사합니다. 사전 등록된 실험에서, 우리는 체계적으로 변형된 정보 단서에 따라 171건의 신규 벤처 피치 아카이브 데이터셋에 대해 선정된 LLM에 투자 평가 및 생존 예측 생성을 지시했습니다. 이러한 LLM 생성 평가를 실제 자금 조달 결과, 캠페인 후 생존율, 및 인간 투자자 기준 샘플의 평가와 비교했습니다. LLM은 실제 자금 조달 결과를 반영하는 데 강력한 능력을 보였습니다. 반면, 벤처 생존 예측에서의 명백한 정확성은 진정한 불확실성 하 추론보다는 일부 벤처의 디지털 흔적에 사전 노출된 영향이 큽니다. 과학적, 맥락적, 사회적 정보 단서를 LLM에 제공하면 평가가 개선될 수 있지만, 동시에 앵커링과 군중 행동을 포함한 인간과 유사한 휴리스틱도 활성화됩니다. 본 연구는 벤처 평가에서 LLM의 잠재력을 강조하면서 미관찰 영향이 그 능력 해석에 오도 가능성을 경고합니다.