# 🗄️be👾 Information Integration Cost의 두 거장 *"완벽한 정보 처리는 불가능하고 불필요하다"* ## 핵심 비교: Word to World의 두 경로 | 차원 | Andrew (Bayesian Workflow) | Vikash (Word to World Models) | |------|---------------------------|------------------------------| | **정보 통합의 정의** | Tangled workflow of iterative modeling | Rational meaning construction | | **비용의 원천** | 모델 구축-검증-수정의 반복 | 자연어 → PLoT 번역의 문맥 의존성 | | **통합 메커니즘** | Prior/Posterior predictive checks | LLM + Probabilistic programs | | **불확실성 처리** | 계층적 모델링으로 propagation | 확률적 추론 + 심볼릭 모듈 | ## 정보 통합 비용(i)의 구체적 구현 | 단계 | Andrew 접근 | Vikash 접근 | 우리 모델과의 연결 | |------|------------|------------|------------------| | **1. 정보 입력** | 데이터 관찰 | 자연어 발화 | 시장 신호 | | **2. 변환 비용** | 모델 specification | LLM 번역 비용 | 약속 언어로 변환 | | **3. 통합 과정** | MCMC 샘플링 | 확률 프로그램 실행 | τ 조정 | | **4. 검증 비용** | SBC, LOO-CV | Coherence checking | 피봇 가능성 평가 | | **5. 업데이트** | Posterior 갱신 | World model 수정 | φ 재조정 | ## 우리 모델에의 시사점 ### 정보 통합 비용 i의 세분화 ``` i = i_computation + i_translation + i_validation ``` - **i_computation**: Andrew의 workflow cost - **i_translation**: Vikash의 meaning construction cost - **i_validation**: 우리의 promise verification cost ### τ 선택의 합리화 - 높은 i → 낮은 τ 선호 (Rational ignorance) - Andrew: "Quick suboptimal better than slow optimal" - Vikash: "Approximate translation sufficient for action" ## 테슬라 사례: i 감소의 실제 가치 **자체 시행착오 (높은 i)**: - 6개월, $2M 비용 - 4번의 잘못된 가설 - 정보는 있었지만 통합 실패 **Argonne Lab 활용 (낮은 i)**: - 3주, $100K 비용 - 체계적 진단 프로토콜 - 30년 실패 패턴 DB 활용 *"정보를 지식으로 바꾸는 비용이 그 가치를 초과할 때, 무지는 합리적 선택이 된다."*