A Look into How Machine Learning is Reshaping Engineering Models: the Rise of Analysis Paralysis, Optimal yet Infeasible Solutions, and the Inevitable Rashomon Paradox
본 논문은 다양한 논리적 정식화를 통한 머신러닝의 통합이 분석 마비, 실행 불가능한 해법, 그리고 라쇼몽 효과라는 세 가지 결정적인 역설로 이어질 수 있음을 입증함으로써 전통적인 토목 공학 관행과 머신러닝 사이의 철학적 긴장을 탐구하며, 이를 통해 이러한 신흥 기술을 확립된 원칙들과 조화시키기 위한 공학 교육 및 방법론의 근본적인 인식론적 전환을 주장한다.
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토목 공학은 건물을 지탱하기 위해 신뢰할 수 있지만 불완전한 일련의 도구들에 오랫동안 의존해 왔습니다. 수십 년 동안 엔지니어들은 콘크리트 보가 얼마나 많은 무게를 견딜 수 있는지, 혹은 강철 기둥이 화재에 어떻게 반응할지를 예측하기 위해 수년간의 관찰과 테스트에서 도출된 단순한 공식들을 사용해 왔습니다. 이러한 경험칙은 완벽하지 않습니다. 재료가 실제로 어떻게 행동하는지에 대한 복잡하고 무질서한 세부 사항들을 종종 무시하기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 이 방식들이 받아들여지는 이유는 투명하고 확인하기 쉬우며, 수 세대 동안 사람들을 안전하게 지켜왔기 때문입니다. 오늘날, 새로운 종류의 도구가 이 분야에 진입하고 있습니다. 바로 머신러닝입니다. 이것은 인간이 놓칠 수 있는 패턴을 찾아내기 위해 방대한 양의 데이터로부터 학습하는 컴퓨터 프로그램입니다. 이러한 프로그램들은 놀라운 정확도로 결과를 예측할 수 있지만, '왜' 그런 결과가 나왔는지에 대한 설명 없이 답만을 제공하는 블랙박스처럼 작동하는 경우가 많습니다. 이는 직업적 긴장감을 조성합니다. 엔지니어들은 구조물을 지배하는 물리 법칙을 이해하도록 훈련받았지만, 이제는 그들과 같은 언어를 구사하지 못할 수도 있는 시스템을 신뢰하라는 요구를 받고 있습니다. 문제는 이제 컴퓨터가 더 잘 예측할 수 있느냐가 아니라, 구축된 환경의 안전을 정의하는 인간의 직관과 물리적 이해를 잃지 않으면서도 그렇게 할 수 있느냐는 것입니다.
최근 논문에서 M.Z. Naser는 머신러닝이 엔지니어가 설계와 안전에 대해 생각하는 방식을 어떻게 재편하고 있는지 탐구하며, 변화하는 이 지형을 조사합니다. 저자는 단순히 이 새로운 도구들의 힘을 찬양하는 데 그치지 않고, 대신 엔지니어가 물리적 실재에 근거하지 않은 채 데이터 기반 모델에 너무 과도하게 의le 의존할 때 빠질 수 있는 세 가지 구체적인 함정, 즉 역설을 조사합니다. 첫 번째 함정은 '분석 마비(analysis paralysis)'라고 불립니다. 이는 컴퓨터 모델이 결과를 예측하는 데 있어 너무나 정확해진 나머지, 오히려 엔지니어가 자신의 물리적 이해에 대한 확신을 떨어뜨릴 때 발생합니다. 예를 들어, 이 논문은 머신러ming 모델이 전통적인 공식보다 훨씬 더 잘 콘크리트의 강도를 예측할 수 있음을 보여줍니다. 그러나 컴퓨터가 만들어낸 새로운 공식은 너무 복잡하고 기이한 형태여서, 콘크리트 내부에서 일어나는 실제 화학적, 물리적 과정에 대한 통찰력을 전혀 제공하지 못했습니다. 엔지니어는 더 나은 수치를 얻었지만, 왜 그 수치가 참인지 설명할 수 있는 능력은 잃게 된 것입니다.
두 번째 역설은 수학적으로는 완벽하지만 물리적으로는 건설이 불가능한 해결책을 찾는 것과 관련이 있습니다. 저자는 컴퓨터에게 최소한의 재료를 사용하여 내화성을 갖춘 기둥을 설계하도록 요청함으로써 이를 입증합니다. 숫자에만 집중한 컴퓨터는 현실 세계에서 구할 수 없는 표준 규격이 아닌 매우 특정한 직경을 가진 설계를 제안했습니다. 이 설계는 모든 이론적 안전 요건을 충족하고 콘크리트를 덜 사용했지만, 건설 현장에서 해당 크기의 관을 구할 수 없기 때문에 건설팀에게는 쓸모없는 것이었습니다. 이는 순수한 데이터 기반 최적화의 결정적인 결함을 강조합니다. 즉, 실제로 사용 가능하고 건설 가능한 것에 대한 엄격한 규칙이 없다면, 컴퓨터는 화면 속에만 존재하는 해결책을 발명할 수 있다는 것입니다.
세 번째이자 아마도 가장 혼란스러운 역설은 영화 제목에서 유래한 '라쇼몽 효과(Rashomon effect)'로 알려져 있습니다. 동일한 사건에 대해 서로 다른 목격자들이 상충하는 이야기를 하는 상황을 말합니다. 이 맥맥락에서, 논문은 머신러닝 모델이 결정을 내린 방식을 설명하는 두 가지 서로 다른 방법이 완전히 상반된 답을 줄 수 있음을 보여줍니다. 한 방법은 강철의 강도를 높이는 것이 기둥을 더 안전하게 만든다고 말하는 반면, 동일한 데이터를 보고 있는 다른 방법은 강철이 더 강해지면 오히려 덜 안전해진다고 제안할 수 있습니다. 두 방법 모두 수학적으로는 타당하지만, 서로 모순되며 때로는 기본적인 물리 법칙과도 상충합니다. 이는 엔지니어가 모델의 예측이 맞는 것처럼 보이더라도, 그 모델의 설명을 신뢰할 수 없는 위험한 상황을 초래합니다.
이러한 위험을 헤쳐 나가기 위해, 논문은 공학의 미래가 하이브리드 접근 방식에 있다고 주장합니다. 저자는 머신러닝이 엔지니어의 직관이나 근본적인 물리 법칙을 대체하는 것이 아니라, 그들과 함께 작동해야 한다고 제안합니다. 이는 컴퓨터가 데이터 분석의 중노동을 처리하도록 하되, 그 결과가 알려진 물리적 원칙 및 실제 건설의 제한 사항들과 대조하여 검증되도록 해야 함을 의미합니다. 논문은 머신러닝이 신뢰할 수 있는 공학 도구의 일부가 되기 위해서는 전문직의 진화가 필요하다고 결론짓습니다. 엔지니어들은 이러한 복잡한 모델을 해석하는 법을 배워야 하며, 모델 자체도 물리 세계의 규칙을 존중하도록 설계되어야 합니다. 목표는 인간의 판단과 인공지능 중 하나를 선택하는 것이 아니라, 두 요소가 협력하여 미래의 건축물이 단지 안전할 것으로 예측될 뿐만 아니라, 확신을 가지고 이해되고 건설될 수 있도록 하는 것입니다.
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