LLM 시대, 데이터 분석에서 통계학은 여전히 유용할까?

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데이터 과학/AI

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데이터 분석

대상자

데이터 분석가, 기업 전략가, AI 개발자, 연구자

핵심 요약

• 통계적 사고(Statistical Thinking)는 불확실성을 고려한 인과관계 분석과 반사실적 추론을 포함하며, LLM 기반 자동화로 인해 그 중요성이 증가한다.
• Y = f(X) + e 수식은 결과(Y), 원인(X), 구조적 영향(f(X)), 불확실성(e)을 설명하며, 인과추론에 핵심적인 역할을 한다.
• LLM은 패턴 학습에 강하지만, 인과관계 분석이나 반사실적 사고는 통계적 사고와 인간의 판단력이 필요하다.

섹션별 세부 요약

1. LLM의 확산과 데이터 분석의 변화

• LLM은 평균 계산, T검정, 시각화 등 기초 통계 작업을 자동화하여 전문 지식을 요구하지 않게 만든다.
• 기업은 고가의 분석 도구나 전문 인력 채용을 줄이려는 경향이 있다.
• 하지만 이는 통계학의 본질인 데이터 해석과 인과관계 분석을 간과한 오해이다.

2. 통계적 사고의 본질

• 불확실성 아래에서 체계적인 관찰과 추론을 통해 패턴과 원인을 식별하는 사고 방식이다.
• 예: 마케팅 캠페인 후 매출 증가 시, 외부 요인이나 반복 가능성을 고려해야 한다.
• Y = f(X) + e 수식은 결과(Y), 원인(X), 구조적 영향(f(X)), 불확실성(e)을 설명하며, 인과추론의 기초가 된다.

3. 인과추론의 중요성

• 상관관계 ≠ 인과관계이며, 제3의 요인(교란 변수)을 통제하지 않으면 오류가 발생할 수 있다.
• 무작위 실험(RCT), 성향 점수 매칭(PSM), 차분의 차분(DiD) 등은 인과관계 분석에 필수적인 프레임워크이다.
• LLM은 패턴 학습에 강하지만, 인과추론이나 반사실적 추론은 통계적 사고와 인간의 판단력이 필요하다.

4. LLM의 한계와 통계적 사고의 필요성

• LLM은 확률론적 앵무새(Stochastic Parrot)로 비판받으며, 무한 원숭이 정리와 유사한 패턴 반복에 의존한다.
• 인과추론이나 고차원적 추론은 LLM의 한계이며, 통계적 사고와 인간의 판단력이 필수적이다.
• Reasoning or Reciting? 논문은 LLM이 반사실적 과제에서 성능 하락을 보여, 진정한 추론 능력이 부족함을 강조한다.

결론

• LLM은 패턴 분석에 강하지만, 인과관계 분석과 반사실적 추론은 통계적 사고와 인간의 판단력이 필요하며, RCT, PSM, DiD 등 인과추론 프레임워크를 활용해야 한다.
• 데이터 분석자와 의사결정자는 LLM과 통계적 사고를 병행하여 데이터 기반 의사결정의 정확성과 신뢰도를 높여야 한다.