근거 있는 추론 (Grounded Inference): 확률적 모델의 결정론적 캡슐화를 위한 원칙

생성 모델 (Generative models)을 전통적인 컴퓨팅 시스템에 통합하는 것은 엄청난 기회와 동시에 막대한 위험을 동시에 제공합니다. 비록 많은 초기 도입자들이 막대한 비용을 치르며 이러한 위험을 깨달았지만, 이 분야는 여전히 전통적인 시스템에 AI를 통합할 때의 위험을 제거하기 위한 기초적인 프레임워크를 필요로 합니다. 본 원고는 확률적 모델 (Probabilistic models)의 결정론적 캡슐화 (Deterministic encapsulation)를 가능하게 하도록 설계된, AI 혼합 아키텍처 (AI blended architecture)의 네 가지 특정 프리미티브 (Primitives) 정의를 통해 이러한 토대를 구축합니다. 나아가, 이 분야의 엔지니어들에게 경고 역할을 하기 위해 업계 전반에 걸쳐 널리 나타나는 두 가지 포괄적인 안티 패턴 (Anti-patterns)을 확립합니다. 이 프레임워크는 AI를 전통적인 시스템에 성공적으로 통합할 수 있도록 설계되었으며, 생성 모델 제공업체들이 차세대 생성 모델 인터페이스를 구축할 수 있는 토대를 제공합니다.