같은 입력에 대해 다른 결과가 나오면, 그것은 결정 시스템이 아니다.

Source: Dev.to

Decision Systems vs Recommendation Engines

AI 시스템이 점점 더 의사결정에 사용된다고 설명됩니다.
하지만 종종 무시되는 간단한 엔지니어링 질문이 있습니다:

같은 입력이 반복 실행마다 다른 결과를 만든다면, 그 시스템을 정말 의사결정 시스템이라고 부를 수 있을까요?

시스템 관점에서 답은 아니오입니다. 추천 시스템은 변동성을 허용할 수 있지만, 의사결정 시스템은 허용할 수 없습니다.

Engineering Requirements for Decisions

• 재현성 – 동일한 입력, 동일한 출력
• 감사 가능성 – 의사결정을 재실행하고 검토할 수 있음
• 책임성 – 책임을 명확히 할당할 수 있음

동일한 입력에 대해 반복 실행 시 다른 결과가 나온다면, 위 세 가지 특성 중 어느 것도 성립하지 않습니다. 시스템이 여전히 유용할 수는 있지만, 의사결정 시스템이 아니라 조언 시스템이라고 라벨링해야 합니다.

Non‑Determinism Becomes a Liability at Execution Time

많은 AI 시스템은 출력 변동성을 다음과 같이 정당화합니다:

• 확률적 샘플링
• 확률적 추론
• 환경의 불확실성

이러한 논리는 시스템이 조언을 제공할 때는 타당합니다. 그러나 출력이 직접 실행 경로에 들어갈 때는 의미가 사라집니다 — 조언은 변할 수 있지만, 의사결정은 변해서는 안 됩니다. 시스템이 실행에 참여하게 되면, 결정론(determinism) 은 최적화가 아니라 필수가 됩니다.

A Strict but Simple Criterion

동일한 구조화된 입력이 주어졌을 때, 의사결정 시스템은 언제나 정확히 같은 출력을 제공해야 합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 선택된 항목
• 순서
• 임계값
• 거부 혹은 “no‑go” 조건

이 중 어느 하나라도 실행마다 달라질 수 있다면, 그 시스템은 의사결정을 내리는 것이 아닙니다.

This Problem Is Solvable — Not by Making Models Smarter

결정론적 의사결정 행동은 다음으로는 달성되지 않습니다:

• 더 큰 모델
• 더 깊은 추론 체인
• 반복 샘플링 또는 평균화

대신, 결정 단계에서 모델이 할 수 있는 일을 제한함으로써 달성됩니다. 의사결정 로직 자체가 완전히 형식화되고 범위가 제한될 때, 비결정론적 경로는 설계 단계에서 제거됩니다. 모델은 여전히 입력을 해석할 수 있지만, 결과를 즉흥적으로 만들어내지는 않습니다.

Why This Distinction Matters

AI 시스템이 운영 권한에 가까워질수록, 모호한 정의는 위험해집니다. 결정론이 없으면:

• 백테스트의 의미가 사라짐
• 감사가 실패함
• 책임이 불분명해짐

이는 머신러닝 문제가 아니라 엔지니어링 및 거버넌스 문제입니다.

Final Thought

같은 입력이 다른 결과를 초래할 수 있다면, 시스템은 지능적일 수 있지만 의사결정을 내리는 것은 아닙니다.
시스템을 “decision system”이라고 부르기 전에, 결정론은 최소 진입 요건으로 간주되어야 합니다.