의사결정 측면에서 생성형 AI보다 한 단계 더 나아진 인과적 AI

다양한 의사결정 영역에서 예측형 AI 모델에 의존하는 것은 일반적으로 상관관계를 인과관계로 간주하기 때문에 치명적인 결과를 초래할 위험이 있습니다. 따라서 의사결정자는 효과와 원인 사이의 관계를 정확하게 식별하는 데 도움이 되는 다른 접근 방식인 인과적 AI를 채택해야 합니다. 인과관계는 이제 AI 분야에서 진정한 진전을 가능하게 하는 데 필요한 가장 중요한 결손 요소 중 하나로 간주됩니다.

인과적 AI는 원인과 결과를 이해합니다

오랫동안 도메인 전문가들은 기계가 효과와 원인에 대해 추론할 수 있는 능력을 갖추도록 해야 한다고 주장해 왔습니다. Google, Microsoft, Facebook, Uber, Amazon과 같은 대형 브랜드들은 인과적 AI에 막대한 투자를 하고 있어 인과관계 연구도 가속화되었습니다.

최고의 기술 분석 기업인 가트너도 인과적 AI를 비즈니스 관행을 변화시킬 잠재력을 가진 25가지 진화하는 기술 중 하나로 꼽았습니다. 이제 업계에서는 이 기술의 탁월한 장점을 조기에 채택하여 활용하기 위한 경쟁이 치열해 보이지만, 이를 위해서는 먼저 성숙한 인과적 AI를 구축하는 것이 필수적입니다.

진정한 지능을 위해 필요한 요구사항은 원인과 결과를 우선시하는 것입니다. 이는 예측형 AI 시스템이 결여하고 있는 문제이며, 전문가들은 인과적 AI를 사용하여 이를 해결하려고 노력하고 있습니다. 

우리는 인과관계를 이해하지만 데이터는 이해하지 못하기 때문에 인간이 데이터보다 더 똑똑합니다. 우리는 인과적 지식을 통해 추론하는 능력을 사용하여 특정 행동이 사안에 어떤 영향을 미칠지 예측하고, 그에 따라 전략과 계획을 수립합니다. 우리는 인과적 추론 능력에 의존하여 예상 결과와 다른 결과나 원치 않는 결과를 상상할 수 있습니다. 이는 무언가가 어떻게 그렇게 되었는지 이유를 결정하는 인간의 능력입니다. 따라서 원인과 결과를 아는 AI도 이 능력을 가질 수 있으며, 이는 종종 매우 강력합니다.

도메인 지식 온보드

인과적 AI의 주요 이점 중 하나는 전문가로부터 얻을 수 있는 도메인 지식을 활용하여 시스템 프로세스에 통합할 수 있다는 것입니다. 이렇게 하면 프로그래머는 일부 관계를 정의하고 모델이 상관관계를 존중하도록 제한할 수 있습니다. 이 능력은 머신러닝에 도메인 전문성을 가져옵니다.

배경 요인을 파악하는 것이 인과적 AI 사용의 유일한 이점은 아닙니다. 인과적 AI 알고리즘을 사용하여 추론을 위한 질문을 함으로써 결과를 변경할 수 있는 프로세스를 설계하는 것도 가능하게 합니다. 

예를 들어 강사의 역량을 향상시키기 위한 교육 프로그램을 평가하고 싶다고 가정해 봅시다. 훈련생의 점수를 향상시키기 위해 얼마나 기대해야 할까요? 또는 예를 들어 제조 공장 감독자는 챔버 X의 온도가 상승하면 챔버 Y의 압력도 증가한다는 것을 알고 있습니다. 따라서 이러한 인간이 얻은 지식을 AI에 내장하여 시스템이 이러한 기준을 항상 존중하도록 할 수 있습니다. 

현재 AI 시스템은 인간의 가치와 똑똑하게 정렬되어 있지 않습니다. 인과적 AI는 설명 가능한 인공지능과 AI 시스템의 공정성의 정점에 있습니다. 인과관계에 기반한 시스템은 더 나은 성능과 프로세스의 설명 가능성을 제공하며, 기존 AI는 정확도의 특정 측면에 집중하고 투명성은 무시합니다. 복잡한 '만약에' 질문에 대한 답을 아는 것은 우리가 현실 세계가 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움이 되며, 더 나은 결과를 위해 올바른 결정을 내릴 수 있게 합니다.