AI 시대, LLM을 넘어선 통계적 사고의 중요성과 인과추론의 필요성

핵심 기술: LLM이 데이터 분석의 많은 부분을 자동화하는 시대에, 단순히 결과 도출을 넘어 '왜'라는 질문을 던지고 불확실성을 이해하며 세상의 구조를 파악하는 통계적 사고(Statistical Thinking) 와 인과추론(Causal Inference) 의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다.

기술적 세부사항:

• 통계적 사고의 본질: 불확실성을 전제하고, 체계적인 관찰과 추론을 통해 패턴과 원인을 식별하며, 수치 뒤에 숨겨진 '왜'를 끊임없이 질문하는 사고 방식.
• Y = f(X) + e 수식: 결과(Y)는 설명 변수(X)의 구조적 영향(f(X))과 설명할 수 없는 오차(e)의 합으로 표현되며, 이를 통해 세상을 이해하고 변화시키는 틀을 제공합니다.
• 상관관계 vs 인과관계: 변수 간의 상관관계만으로는 실제 인과관계를 단정할 수 없으며, 제3의 요인(교란 변수)을 고려해야 합니다.
• 인과추론의 핵심 요소: 개입(intervention), 반사실적 사고(counterfactual), 교란 변수(confounder), 대리 변수(proxy variable) 등의 개념을 통해 '무엇을 바꾸면 더 나은 결과가 일어날 수 있는가'를 과학적으로 탐구합니다.
• 인과추론 방법론: 무작위 실험(RCT), 성향 점수 매칭(PSM), 차분의 차분(DiD) 등 관측 데이터에서 교란 변수를 통제하며 인과관계를 파악하는 기법들을 소개합니다.
• LLM의 한계: LLM은 데이터 패턴 학습 및 예측에는 뛰어나지만, 인간과 같은 진정한 의미의 '이해'나 고차원적인 인과적 추론 능력에는 한계가 있을 수 있으며, 반사실적 과제 수행 능력 저하를 통해 이를 뒷받침합니다.
• AI 시대 인간의 역할: AI가 제공하는 결과를 해석하고, 데이터 수집 방향을 설정하며, 인과 관계를 파악하는 데 있어 통계적 사고와 비판적 판단 능력은 여전히 인간 고유의 영역으로 중요성을 갖습니다.

개발 임팩트:

• LLM 기반 분석의 한계를 명확히 인식하고, 데이터 기반 의사결정의 신뢰도를 높일 수 있습니다.
• AI 시대에 개발자 및 분석가가 갖춰야 할 고차원적인 문제 해결 능력과 비판적 사고 능력을 함양할 수 있습니다.
• 단순한 상관관계 분석을 넘어 실제 비즈니스에 영향을 미치는 핵심 원인을 파악하고 개선하는 전략 수립에 기여합니다.
• AI 기술 발전 속에서 인간만이 가질 수 있는 고유한 통찰력과 분석 역량의 중요성을 재확인합니다.