전략적 AI: 불완전한 정보에서의 결정을 평가하기
업무 결정은 모든 사실을 알기 전에 이뤄지는 경우가 많습니다. 계획 도우미는 불확실성을 드러내고 여러 선택을 비교하도록 도와야 하며 한 답을 필연적인 결과처럼 제시해서는 안 됩니다.
G-ATAI 분석
관측한 사실, 가정, 모르는 정보를 화면에서 구분합니다. 동일한 목표와 제약으로 가능한 시나리오를 비교하고 간단한 기준 방법도 유지합니다. 추천이 숨은 가정 하나에 의존한다면 검토자는 행동 전에 그 의존성을 확인할 수 있어야 합니다.
의도적으로 정보가 부족한 입력과 바뀌는 조건으로 시험합니다. 새로운 근거가 선택을 바꾸는 빈도, 불확실성의 인정 여부, 잘못된 선택의 비용을 기록합니다. 게임에서의 성공은 업무 흐름의 신뢰성을 증명하지 않습니다. 되돌릴 수 있는 결정부터 시작하고 사람이 수정한 이유를 기록하며 근거가 충분할 때 책임을 넓히는 방법을 권합니다.
도입 전에 확인할 질문
- 어떤 가정이 추천을 바꾸나요?
- 간단한 기준 방법보다 좋은 계획인가요?
- 새로운 근거가 나오면 행동을 되돌릴 수 있나요?
MIT News를 참고한 독립적인 논평이며, MIT와의 제휴나 추천을 의미하지 않습니다.
