음악 스트리밍 회사인 스포티파이(Spotify)의 연구팀이 개발한 새로운 종류의 머신러닝 모델은 반사실적 사고 분석(counterfactual analysis)의 기반이 되는 복잡한 수학 연산을 최초로 다룬다. 반사실적 사고 분석이란 과거 사건의 원인을 식별하고 미래 사건의 효과를 예측하는 데 사용할 수 있는 정교한 기술이다. 역효과 분석이라고도 한다.

올해 초 과학 저널인 <네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)>에 소개된 이 모델은 금융, 헬스케어 등 다양한 응용 분야에서 자동화된 의사 결정, 특히 맞춤형 추천 정보의 정확성을 향상시킬 것으로 기대된다.

반사실적 사고(Counterfactual: 현재 또는 과거의 결과와 반대되는, 실제로 일어나지 않은 상황에 대한 생각)의 기본 아이디어는 특정 요소가 달라진다면 어떤 상황이 벌어졌을지 질문해 보는 것이다. 이러한 접근 방식은 마치 시간 여행에 관한 영화처럼 사건의 흐름을 되돌려 몇 가지 주요 세부 사항을 변경한 후 다시 재생 버튼을 눌러 결과가 어떻게 달라지는지 확인하는 것과 유사하다. 적절한 요소만 조정한다면 진정한 인과관계를 상관관계 또는 우연의 일치와 구분할 수 있다.

이 모델을 공동 개발한 스포티파이의 인과 추론 연구소(Causal Inference Research Lab)의 리더 키어런 길리건-리(Ciaran Gilligan-Lee)는 “원인과 결과를 이해하는 것은 의사 결정에 매우 중요하다. 현재의 선택이 미래에 어떤 영향을 미칠지 이해하고 싶을 것”이라고 말한다.