인과추론 vs. 설명가능한 AI: '만약~했다면?' 이라는 질문에서 얻는 통찰의 차이

인과추론(CI)과 설명가능한 AI(XAI)는 모두 반실증적 사고에 기반하지만, 접근 방식과 해석에서 차이를 보입니다. 이 논문은 두 분야의 비교 분석을 통해 상호작용의 가능성과 시너지 효과를 제시하며, 더욱 발전된 AI 시스템 개발에 기여할 것으로 기대됩니다.

'만약~했다면?' 세상을 바꾸는 질문, 두 가지 관점

데이터 과학의 두 거장, 인과추론(CI)과 설명가능한 AI(XAI)는 모두 '만약~했다면?' 이라는 질문, 즉 반실증적 사고에 기반합니다. Galit Shmueli, David Martens, Jaewon Yoo, Travis Greene 등의 연구자들은 최근 논문에서 이 두 분야의 흥미로운 공통점과 차이점을 밝혔습니다.

같은 질문, 다른 답: CI와 XAI에서의 반실증적 사고

논문에 따르면, CI와 XAI 모두 '다른 상황이었다면 어떻게 되었을까?' 라는 반실증적 사고를 통해 통찰을 얻습니다. 하지만 그 접근 방식과 해석은 크게 다릅니다.

인과추론(CI) 에서는 원인과 결과의 인과 관계를 규명하기 위해 반실증적 사고를 사용합니다. 특정 변수의 변화가 결과에 어떤 영향을 미치는지 분석하여, '만약 이 변수가 달랐다면 결과는 어떻게 달라졌을까?' 라는 질문에 답하는 데 집중합니다.

반면 설명가능한 AI(XAI) 에서는 AI 모델의 예측 결과를 이해하고 설명하기 위해 반실증적 사고를 활용합니다. AI가 특정 결정을 내린 이유를 설명하고, '만약 입력 데이터가 달랐다면 AI의 결정은 어떻게 달라졌을까?' 라는 질문에 답하는 데 초점을 맞춥니다.

두 분야의 만남: 상호작용과 시너지 효과

연구자들은 이 논문에서 CI와 XAI에서의 반실증적 사고에 대한 형식적인 정의를 제시하고, 두 분야의 차이점과 공통점을 명확히 비교 분석했습니다. 이를 통해 두 분야가 서로에게 어떻게 도움이 될 수 있는지, 그리고 어떤 시너지 효과를 창출할 수 있는지를 보여주고자 합니다. 예를 들어, CI의 엄격한 인과 추론 방법론은 XAI의 설명력을 높이는 데 기여할 수 있으며, XAI의 데이터 분석 기술은 CI 연구에 새로운 통찰력을 제공할 수 있습니다.

미래를 위한 통찰: '만약~했다면?' 이라는 질문은 계속됩니다.

결론적으로, CI와 XAI는 모두 '만약~했다면?' 이라는 반실증적 질문을 통해 세상을 이해하고 예측하는 데 기여합니다. 이 두 분야의 융합은 데이터 과학의 미래를 더욱 풍요롭게 만들 것입니다. 이 논문은 두 분야 간의 협력을 촉진하고, 더욱 정교하고 설명 가능한 AI 시스템을 개발하는 데 중요한 이정표가 될 것입니다.