다양한 의사 결정 영역에서 예측 AI 모델에 의존하는 것은 일반적으로 인과관계에 대한 상관관계를 고려하기 때문에 치명적인 결과를 초래할 위험이 있습니다. 따라서 의사 결정권자는 결과와 원인 사이의 관계를 정확하게dent하는 데 도움이 될 수 있는 인과 관계 AI라는 또 다른 접근법을 채택해야 합니다. 인과 관계는 이제 AI 분야의 진정한 발전을 위해 필요한 가장 중요한 요소 중 하나로 여겨집니다.
인과관계 AI는 원인과 결과를 이해합니다.
꽤 오랫동안 도메인 전문가들은 기계가 결과와 원인에 대해 추론할 수 있는 능력을 갖추도록 해야 한다고 주장해 왔습니다. 구글, 마이크로소프트, 페이스북, 우버, 아마존과 같은 대기업들이 인과 관계 AI에 막대한 투자를 하고 있기 때문에 인과 관계 연구 또한 가속화되었습니다.
선도적인 기술 분석 기업인 가트너(Gartner) 역시 비즈니스 관행을 혁신할 잠재력을 가진 25가지 진화하는 기술 중 하나로 인과 AI를 꼽았습니다. 현재 업계에서는 이 기술을 조기에 도입하여 그 탁월한 이점을 활용하려는 경쟁이 치열해 보이지만, 이를 위해서는 먼저 성숙한 인과 AI를 구축하는 것이 필수적입니다.
진정한 지능을 위해서는 인과관계에 우선순위를 두는 것이 필수적입니다. 이는 예측 AI 시스템에는 부족한 문제이며, 전문가들은 인과관계 AI를 통해 이 문제를 해결하고자 노력하고 있습니다.
인간은 원인과 결과를 이해하기 때문에 데이터보다 더 똑똑하지만, 데이터는 그렇지 않습니다. 우리는 인과관계를 이해하는 추론 능력을 활용하여 특정 행동이 문제에 어떤 영향을 미칠지 예측하고, 그에 따라 전략과 계획을 세웁니다. 인과관계 추론 능력에 따라 예상과 다르거나 원치 않는 결과를 상상할 수 있습니다. 이는 어떤 결과가 왜 그렇게 되었는지를 판단하는 인간의 능력입니다. 따라서 원인과 결과를 아는 AI는 이러한 능력을 가질 수 있으며, 이는 종종 매우 강력합니다.
도메인 지식 탑재
인과적 AI의 주요 이점 중 하나는 해당 분야 전문가로부터 얻은 도메인 지식을 활용하여 시스템 프로세스에 통합할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 프로그래머는 특정 관계를 defi하고 상관관계를 따르도록 모델을 제한할 수 있습니다. 이러한 능력은 도메인 전문 지식을 머신러닝에 접목할 수 있게 합니다.
기본 요소를 파악하는 것이 일반 AI를 사용하는 유일한 이점은 아닙니다. 일반 AI의 알고리즘을 사용하여 추론을 위한 질문을 던짐으로써 결과를 변경할 수 있는 프로세스를 설계하는 것도 가능합니다.
강사의 역량 향상을 위한 교육 프로그램을 평가한다고 가정해 보겠습니다. 교육생의 점수 향상을 위해 얼마나 기대해야 할까요? 또는 예를 들어, 제조 공장 관리자는 X 챔버의 온도가 상승하면 Y 챔버의 압력도 상승한다는 것을 알고 있습니다. 따라서 인간이 습득한 이러한 지식을 AI에 내장하여 시스템이 이러한 기준을 항상 준수하도록 할 수 있습니다.
현재의 AI 시스템은 인간의 가치와 스마트하게 부합하지 않습니다. 인과 관계 기반 AI 는 설명 가능한 인공지능의 정점이자 AI 시스템의 공정성을 보여줍니다. 인과 관계에 기반한 시스템은 더 나은 성능과 프로세스 설명 가능성을 제공하는 반면, 기존 AI는 특정 정확도 기대치에만 집중하고 투명성을 무시합니다. 복잡한 가정적 질문에 대한 답을 아는 것은 현실 세계의 작동 방식을 이해하고 더 나은 결과를 위한 올바른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
