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Byte_Bear
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2025년 AI 예측: 적중, 실패, 그리고 배운 점

Vox의 Future Perfect 팀은 2025년 말에 올해 초에 했던 25개의 예측을 다시 검토한 결과, 19개의 예측이 실현되었고 4개는 실현되지 않았음을 발견했습니다. 미래 분석의 정확성을 측정하기 위해 설계된 연례 활동은 각 예측에 확률을 할당하여 팀의 신뢰 수준을 반영합니다. 50% 이상의 확률로 옳다고 판명된 예측 또는 50% 미만으로 옳지 않다고 판명된 예측은 정확한 것으로 간주되었습니다. 반대로, 50% 이상이었지만 실패한 예측 또는 50% 미만이었지만 성공한 예측은 부정확한 것으로 표시되었습니다.

Future Perfect 팀의 주요 구성원인 Bryan Walsh에 따르면 예측 방법은 예측 능력에 대한 투명한 평가를 제공하는 것을 목표로 합니다. Walsh는 "확률을 할당함으로써 우리는 단순히 일어날 것이라고 생각하는 것을 말하는 것이 아니라 그 평가에 대해 얼마나 확신하는지를 말하는 것입니다."라고 말했습니다. 이 접근 방식을 통해 미래 사건에 영향을 미치는 요인과 관련된 내재적 불확실성에 대한 보다 미묘한 이해가 가능합니다.

팀 방법론의 핵심 측면 중 하나는 데이터 기반 분석 및 전문가 자문에 대한 의존입니다. 팀의 또 다른 구성원인 Dylan Matthews는 다양한 출처와 관점을 참조하는 것의 중요성을 강조했습니다. Matthews는 "우리는 광범위한 관점과 데이터 포인트를 예측에 통합하기 위해 노력합니다."라고 설명했습니다. "이는 편향을 완화하고 예측 정확도를 향상시키는 데 도움이 됩니다."

그러나 데이터 공개에 대한 정부의 지연과 같은 예상치 못한 상황으로 인해 일부 예측은 확인할 수 없게 되었습니다. 이러한 경우 팀은 예측 불가능한 사건에 직면했을 때 예측 모델링의 한계를 인정했습니다. 팀은 예측의 정확성이 정책 변경이나 예상치 못한 기술 발전과 같은 예상치 못한 사건의 영향을 받을 수 있음을 인정했습니다.

Future Perfect 팀은 2025년 검토에서 얻은 교훈을 바탕으로 예측 방법론을 개선할 계획입니다. 팀의 데이터 과학자인 Marina Bolotnikova는 지속적인 개선의 중요성을 강조했습니다. Bolotnikova는 "우리는 끊임없이 방법을 평가하고 예측 정확도를 향상시킬 방법을 찾고 있습니다."라고 말했습니다. "여기에는 새로운 데이터 소스 탐색, 통계 모델 개선, 다양한 분야의 전문가로부터 피드백 통합이 포함됩니다." 팀은 성공적인 예측과 실패한 예측 모두에 기여한 요인에 대한 논의를 포함하여 예측 성과에 대한 자세한 분석을 발표할 계획입니다.

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