LLM 시대, 데이터 분석에서 통계학은 여전히 유용할까
통계적 사고는 AI의 한계를 넘을 수 있는 인간의 유일한 무기
대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 데이터 분석의 판도가 크게 변하고 있습니다. 이제 ChatGPT 같은 AI 도구에 데이터를 입력하면 복잡한 분석 작업도 손쉽게 처리되는 시대가 왔죠. 이런 변화 속에서 "굳이 어려운 통계학을 배워야 할까?"라는 의문이 생기는 것도 당연합니다. 많은 기업에서도 고가의 분석 도구나 전문 인력 채용의 필요성을 덜 느끼는 분위기입니다.
하지만 여기에는 중요한 오해가 하나 있습니다. 많은 사람들이 '통계'를 단순히 평균이나 검정을 계산하는 기법으로만 인식하지만, 통계학의 본질은 수치를 넘어 세상을 이해하는 사고의 틀, '통계적 사고(Statistical Thinking)'에 있습니다.
통계적 사고(Statistical Thinking)
세상의 불확실성을 이해하는 틀
통계적 사고를 요약하면 이렇습니다.
- 세상에 일어나는 현상은 대체로 불확실성 아래 있다는 것을 전제하고 (error term)
- 불확실성에도 불구하고 체계적인 관찰과 추론을 통해 의밍 있는 패턴과 원인을 식별할 수 있다고 믿으며 (pattern recogmition)
- 어떤 수치가 나왔는지를 넘어, 왜 그런 결과가 나왔는지 계속 질문하는 사고방식입니다.
말하자면, 현상 이면의 맥락과 구조를 알아내려는 태도입니다. 예를 들어, 마케팅 캠페인 후 매출이 증가했다면 단순히 "매출이 늘었다"고 끝내는 것이 아니라, "정말 캠페인 때문이었을까?", "다른 외부 요인은 없었을까?", "같은 결과가 다른 시점에도 반복될까?"와 같은 질문을 던지는 것이 바로 통계적 사고입니다.
오늘날처럼 LLM이 분석 코드를 짜고 모델을 자동으로 만들어주는 시대일수록, 그 결과가 의미하는 바를 해석하고 판단하는 통계적 사고의 중요성은 더욱 커집니다. 아무리 뛰어난 AI라도 그 결과를 해석하고 활용하는 주체는 결국 사람이며, 사람에게 필요한 것은 통계 기술이 아닌 바로 이 사고방식이기 때문입니다.
Y = f(X) + e
세상의 현상은 패턴과 불확실성으로 이루어진다
우리가 궁극적으로 알고자 하는 '결과(Y)'에 영향을 미치는 '원인(X)'을 구조적으로 이해하는 데 있어 통계학은 강력한 도구를 제공합니다. 예를 들어 Y=f(X)+e라는 단순한 수식처럼, 세상의 현상은 패턴(f(X))과 우리가 설명하지 못하는 불확실성(e)으로 이루어져 있습니다. 이 수식을 통해 우리는 원하는 결과를 얻기 위해 어떤 원인(X)을 개선하고 불확실성(e)을 줄여야 할지 고민하게 됩니다.
그러나 여기서 중요한 질문이 생깁니다. "과연 X와 Y 사이에 진짜로 인과관계가 있는 걸까?" 단순히 데이터에서 함께 움직이는 변수(상관관계)를 발견했다고 해서 원인과 결과라고 단정할 수는 없습니다. 바로 이 지점에서 인과추론의 중요성이 부각됩니다. 인과추론은 "어떤 원인을 바꾸면 결과가 바뀌는가?"라는 질문에 과학적으로 접근하는 방법입니다.
LLM이 인간의 사고를 대체할 수 있을까?
LLM은 방대한 데이터를 기반으로 다음 단어나 문장을 확률적으로 예측하지만, 진정한 의미의 '이해'나 '창의적인 사고'를 할 수 있는지에 대해서는 논쟁의 여지가 있습니다. 일부 학자들은 LLM을 '확률론적 앵무새'라고 비판하며, 인간처럼 새로운 이론을 구성하고 전혀 새로운 조건에 대한 가정을 세우는 능력이 부족하다고 지적합니다. 즉, LLM은 철저히 과거 지향적이며, 기존 데이터 내 패턴에만 의존한다는 근본적인 한계를 지니고 있습니다.
출처: https://www.linkedin.com/pulse/how-do-language-modelsllm-work-we-call-chatgpt-mishra-fdqsc하지만 이는 LLM의 한계라기보다, 인간의 통계적 사고와 LLM의 언어 능력이 상호 보완적으로 결합될 때 더 큰 가치를 창출할 수 있다는 의미이기도 합니다. 실제로 LLM을 활용해 인과 관계를 추론하거나, 마케팅 시나리오에서 반사실적 사고를 시뮬레이션하고, 복잡한 분석 결과를 비전문가도 이해하기 쉽게 설명하는 등 다양한 시너지 효과가 나타나고 있습니다.
LLM과 통계적 사고의 시너지
더 나은 의사결정을 위한 가능성
결론적으로, LLM이 데이터 분석을 완전히 대체하는 것이 아니라, 인간의 통계적 사고를 더욱 명확하게 하고 더 나은 의사결정 옵션을 제공하는 보조 도구로 활용될 때 가장 큰 가치를 발휘할 것입니다.
통계적 사고가 왜 LLM 시대에도 인간에게 가장 중요한 '사고의 무기'인지, 그리고 HEARTCOUNT가 그리는 데이터 분석의 미래는 무엇인지 더 자세히 알고 싶다면 원문을 확인해 보세요!
