귀납적 추론과 연역적 추론

귀납적 추론 : 수많은 데이터를 기반으로 패턴을 찾아 미래를 예측

연역적 추론 : 일반적인 명제들을 바탕으로 결론을 도출

생성형 AI로 인해 귀납적 추론 분야는 인간이 따라갈 수 없게 됨

매크로 투자는 적은 데이터 포인트, 시계열마다 달라지는 양상으로 귀납적 추론 적용 어려움

• 그렇기 때문에 연역적 추론이 아직 중요하게 생각 됨

데이터 기반 경제사의 목표는 연역적 추론을 하기 위한 경제학적 명제를 최대한 많이 공부하는 것

• 경제사별 같은점은 인정하되 특이점, 차이점을 집중적으로 파악해 이 미묘한 차이에 따른 투자 집행

특히, LLM 시대에 이러한 기반 지식을 더 알고 있어야 하는 이유는 LLM에게 의사결정을 맡기는 것이 아닌 내 주장을 검증하고, 뒷받침 하는 자료를 얻기 위한 용도로 써야하기 때문

• 질문의 퀄리티가 올라갈수록 답변의 퀄리티가 올라감.