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실천적 의사 결정의 맥락에서 예측은 합리적 선택을 뒷받침하는 정보를 제공한다. 빅데이터 기반의 기계학습 모형(이하 ML 예측 모형)은 다양한 분야의 예측 과제에서 획기적인 진전을 이루었다고 평가받는다. 그러나 이러한 ML 예측 모형을 사용하는 것에 대한 비판도 상당하다. 특히 ML 예측 모형이 인과관계가 아닌 상관관계에 의존한다는 점은 ML 예측 모형의 예측이 진정으로 좋은 예측인지 질문하게 만든다. 본 논문에서는 예측 문제를 두 종류로 구분하여 이 질문에 답할 것이다. 의사 결정에 필요한 예측은 ‘사전 개입을 위한 예측’과 ‘대응 개입을 위한 예측’이라는 둘로 나눌 수 있는데, 이 구분되는 두 예측은 의사 결정에 다른 방식으로 기여한다. 전자의 경우에는 좋은 예측을 위해서 인과 지식이 강하게 요구되지만, 후자의 경우에는 상관 지식만으로도 좋은 예측에 충분할 수 있다. 따라서, 상관관계에 기초하는 ML 예측 모형을 사용하는 것은 대응 개입의 맥락에서 충분히 좋은 예측 활동을 구성할 수 있다.
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