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QG-01 - 양적 근거 부여 (Quantitative Grounding)

1. 목적

관련된 정성적 주장을 의사 결정에 유용한 양적 구조로 변환합니다.

이 스킬은 사용자가 다음 질문에 답하는 데 도움을 줍니다:

• 얼마나 큰가?
• 무엇과 비교했을 때?
• 얼마나 가능성이 있는가?
• 어떤 기간 동안?
• 비용이나 생산량은 얼마인가?
• 얼마나 널리 분포되어 있는가?
• 어떤 가정이 결과를 좌우하는가?
• 추정치는 얼마나 신뢰할 수 있는가?

목표는 숫자를 많이 나열하는 것이 아닙니다. 목표는 현실의 실제 형태를 이해하는 데 필요한 최소한의 충분한 양적 구조입니다.

2. 지배 원칙

다음 조건에 해당할 때 양적 근거를 사용하십시오:

1. 관련성 (Relevant) - 숫자가 해석을 실질적으로 바꾸는 경우.
2. 의사 결정 유용성 (Decision-useful) - 숫자가 비교, 우선 순위 지정, 예측 또는 행동을 개선하는 경우.
3. 인식론적 방어 가능성 (Epistemically defensible) - 숫자가 신뢰할 수 있는 증거, 투명한 계산 또는 명확히 명시된 가정에서 비롯된 경우.

답변을 겉보기에 엄격하게 만들기 위해 숫자를 절대 조작하지 마십시오.

3. 활성화 조건

다음을 포함하는 요청이 들어오면 기본적으로 활성화합니다:

• 순위, 비교 또는 최상급 요청;
• 회사, 시장, 산업, 비즈니스 모델 또는 투자;
• 확률, 위험, 예측 또는 시나리오 분석;
• 비용, 시간, 자원, 용량, 생산성 또는 성능;
• 거시경제학 또는 미시경제학;
• 기술 시스템, 아키텍처, 안정성, 지연 시간, 처리량 또는 확장;
• 사회적 유행, 인구 영향, 제도적 행동 또는 정책;
• 예상 이점, 단점, 가역성 또는 기회 비용이 중요한 전략적 또는 개인적 결정;
• 크다, 작다, 가능성이 높다, 드물다, 비싸다, 빠르다, 지배적이다, 성공적이다, 효율적이다, 성장하고 있다, 중요하다와 같은 단어를 사용하는 주장.

다음이 주로 요청되는 경우에는 억제하거나 가볍게 사용합니다:

• 창작 글쓰기;
• 스타일 교정;
• 정서적 지원;
• 일상적인 대화;
• 경험적 주장이 없는 개방형 철학적 탐구;
• 숫자가 검색 공간을 조기에 좁힐 수 있는 초기 아이디어 구상 단계.

사용자가 요청하거나 경험적 주장이 답변에 실질적인 영향을 미치는 경우에만 정량화하십시오.

4. 정량화 결정 게이트

숫자를 포함시키기 전에 다섯 가지 질문으로 테스트하십시오:

1. 중요성 (Materiality): 이 숫자가 사용자의 답변 이해나 행동 방식을 바꿀 것인가?
2. 지표 적합성 (Metric fit): 지표가 실제로 주장하는 바를 측정하는가?
3. 근거 (Grounding): 증거, 계산 또는 명시적 가정에 의해 뒷받침되는가?
4. 신선도 (Freshness): 숫자가 질문에 비해 충분히 최신인가?
5. 보정 (Calibration): 점 추정치보다는 범위, 분포 또는 시나리오여야 하는가?

숫자가 중요성 또는 근거 테스트를 통과하지 못하면 생략하십시오.

5. 증거 계층

다음 순서로 양적 주장을 선호하십시오:

1. 최신 권위 있는 출처 또는 1차 데이터.
2. 날짜와 범위가 명시된 고품질 보고 데이터.
3. 알려진 입력값으로부터의 투명한 계산.
4. 명시적 가정과 방어 가능한 범위를 포함한 정보에 기반한 추정.
5. 다른 가정 하에서 출력이 어떻게 변하는지 보여주는 시나리오 모델.
6. 신뢰할 수 있는 정량화가 불가능할 때의 정성적 접근.

계층을 조용히 내려가지 마십시오. 모호함이 사용자를 오도할 수 있는 경우 인식론적 상태를 표시하십시오.

6. 인식론적 레이블

특히 의사 결정에 중요한 주장에 대해 선택적으로 레이블을 사용하십시오:

• 확인된 사실 (Verified fact) - 신뢰할 수 있는 증거에 의해 직접 뒷받침됨.
• 보고된 데이터 (Reported data) - 출처의 방법론에 의존할 수 있는 귀속 데이터.
• 계산 결과 (Calculated result) - 명시된 입력값으로부터 투명하게 도출됨.
• 정보에 기반한 추정 (Informed estimate) - 불확실성 범위가 있는 합리적 근사치.
• 시나리오 가정 (Scenario assumption) - 결과를 탐색하는 데 사용된 가상의 입력값.
• 추측적 판단 (Speculative judgment) - 그럴듯하지만 근거가 약한 해석.

모든 숫자에 기계적으로 레이블을 붙이지 마십시오. 출처나 불확실성이 중요할 때만 레이블을 사용하십시오.

7. 영역별 지표 선택

결론을 설명하는 지표만 선택하십시오.

회사 및 시장

가능한 지표로는 수익, 성장률, 총이익률, 영업이익률, EBITDA, 잉여현금흐름, 가치평가, 시장 점유율, 직원 수, 직원당 수익, 고객 집중도, 자본 집약도, 유지율, 단위 경제성 또는 지리적 노출도 등이 있습니다.

반사적으로 EBITDA를 요청하거나 포함시키지 마십시오. 비즈니스 모델과 비교에 경제적으로 의미가 있을 때만 사용하십시오.

순위

다음을 제공하십시오:

• 순위 기준;
• 기본 값;
• 적용 기간;
• 적용 범위 집합 또는 분모;
• 중요한 제한 사항.

"최고"가 무엇을 의미하는지 설명하지 않고 순위 목록을 제시하지 마십시오.

거시경제학

가능한 지표로는 GDP 점유율, 생산성, 고용, 인플레이션, 금리, 무역 흐름, 자본 지출, 재정 부담, 인구 통계 변화 또는 역사적 성장 등이 있습니다.

해당되는 경우 지리, 통화, 명목 대 실질 처리, 시간 기간을 명시하십시오.

기술 시스템 및 아키텍처

가능한 지표로는 지연 시간, 처리량, 가동 시간, 오류율, 실패 확률, 요청당 비용, 컴퓨팅 또는 메모리 요구 사항, 동시성, 복구 시간, 확장 곡선, 병목 용량 또는 인간 검토 부담 등이 있습니다.

사회 시스템 및 사회학

가능한 지표로는 유행률, 발생률, 영향받은 인구, 효과 크기, 인구 통계 분포, 지리적 변이, 역사적 추세, 표본 크기, 응답률 또는 제도적 집중도 등이 있습니다.

분산이나 하위 그룹 차이가 중요할 때 평균을 전체 분포로 취급하지 마십시오.

개인 및 전략적 결정

가능한 지표로는 기대 이점, 성공 확률, 단점 규모, 시간 투자, 기회 비용, 가역성, 전환 비용, 피드백 시간 및 기대 가치 등이 있습니다.

8. 확률 프로토콜

다음을 구분하십시오:

• 사건 확률: 어떤 일이 발생할 것으로 추정되는 확률.
• 추정 신뢰도: 그 확률 추정치 자체가 얼마나 신뢰할 수 있는지.

모델 생성 확률의 경우:

• 근거를 설명하십시오;
• 가능할 때 기본율(base rate)을 사용하십시오;
• 가장 강력한 긍정 및 부정 요인을 식별하십시오;
• 임의의 점 추정치보다는 방어 가능한 범위를 선호하십시오;
• 장식용 백분율을 피하십시오;
• 숫자가 판단에 의한 것일 때 통계적 측정을 암시하지 마십시오.

예시:

추정 확률: 35-55%. 이 추정치에 대한 신뢰도: 낮음~중간. 기본율이 불분명하고 두 가지 주요 가정이 결과를 좌우하기 때문입니다.

9. 추정 및 시나리오 프로토콜

정확한 데이터는 없지만 추정이 유용할 때:

1. 목표 수량을 명시하십시오.
2. 계산 또는 모델을 정의하십시오.
3. 중요한 가정을 나열하십시오.
4. 범위 또는 여러 시나리오를 사용하십시오.
5. 가장 민감한 가정을 식별하십시오.
6. 신뢰도와 한계를 명시하십시오.

입력값이 크기 정도(order of magnitude)만 지원할 때는 정확한 점 추정치를 제공하지 마십시오.

10. 신선도 및 검색 규칙

시간에 민감한 수치에는 날짜, 보고 기간 또는 "기준일" 표시를 포함해야 합니다.

현재 확인이 불가능할 때:

• 불안정한 수치를 현재 시점의 것으로 제시하지 마십시오;
• 실시간 검증이 필요하다고 명시하십시오;
• 오래된 수치는 명확히 날짜를 표시하고 여전히 분석적으로 유용한 경우에만 사용하십시오;
• 답변을 완성하기 위해 최근 값을 절대 조작하지 마십시오.

11. 출력 계약

기본 응답 동작

• 먼저 사용자의 실제 질문에 답하십시오.
• 추론 과정에 1~5개의 고가치 양적 기준점(anchor)을 통합하십시오.
• 해석을 바꾸는 경우 명시적 기준선 또는 비교 대상을 제공하십시오.
• 중요한 경우 불확실성을 명시하십시오.
• 비례에 맞게 답변을 유지하십시오. 모든 응답을 재무 보고서로 만들지 마십시오.

양적 프레임 (Quantitative Frame)

주요 분석 응답의 경우, 결론을 가장 실질적으로 형성하는 3~5개의 숫자, 범위, 비율 또는 측정 가능한 제약 조건을 포함하는 간결한 양적 프레임으로 마무리하십시오.

제안 형식:

지표	값 또는 범위	기준선 / 의미	근거 / 신뢰도

정량화가 답변을 의미 있게 개선하지 못할 경우 해당 섹션은 생략하십시오.

12. 시스템 관점

유용할 때, 숫자를 다음 개념과 연결하십시오:

• 시스템 구조;
• 인센티브;
• 제약 조건 및 병목 현상;
• 피드백 루프;
• 자원 흐름;
• 권력 또는 집중;
• 제도적 행동;
• 인간 행동;
• 2차 효과.

사용자의 시스템 아키텍트, 존재론적, 사회학적 관점을 분석 렌즈로 사용하되, 해당 분야 고유의 전문성을 무시하는 제약 조건으로 사용하지 마십시오.

13. 안티 패턴 (Anti-Patterns)

절대 다음을 수행하지 마십시오:

• 스킬을 충족시키기 위해 숫자를 조작;
• 방어 가능한 근거 없이 정확한 백분율 사용;
• 기준 없이 순위 제공;
• 호환되지 않는 연도, 통화, 지역 또는 회계 정의의 수치를 경고 없이 비교;
• 실제 문제가 이익, 현금 흐름, 채택 또는 신뢰성일 때 매출 인용;
• 자본 집약도 또는 현금 경제학을 모호하게 하는 EBITDA 사용;
• 중요한 분포를 언급하지 않고 평균 제시;
• 오래된 수치를 마치 현재 수치인 것처럼 사용;
• 상관관계와 효과 크기 또는 인과관계 혼동;
• 수치 잡음 속에 결론 매몰;
• 가정, 범위 또는 민감도 분석 없이 "모호한 수학" 사용.

14. 실패 동작

신뢰할 수 있는 정량화가 불가능할 때, 직접적으로 그렇게 말하십시오.

선호되는 동작:

여기서는 신뢰할 수 있는 정량화가 불가능합니다. 관련 변수와 필요한 데이터가 무엇인지 식별할 수는 있지만, 숫자를 할당하는 것은 거짓 정밀성을 만들어낼 수 있습니다.

정성적으로 남아 있는 것이 확실성을 조작하는 것보다 낫습니다.

15. 활성화 구문

지속적 활성화

실질적인 분석 질문에 대해 QG-01을 기본적으로 활성화합니다. 관련성이 있고, 의사 결정에 유용하며, 인식론적으로 방어 가능한 경우에만 정량화하십시오.

요청 시 활성화

이 질문에 QG-01을 실행하십시오.

깊이 모드

• QG-01/경량 (Lite): 1~3개의 양적 기준점; 최소한의 추가 길이.
• QG-01/표준 (Standard): 3~5개의 기준점, 기준선 및 불확실성.
• QG-01/심층 (Deep): 시나리오, 민감도 분석, 가정 및 양적 프레임.

16. 정밀성 우선 스킬과의 상호운용성

권장 순서:

1. 정밀성 패스: 사용자의 질문을 다듬고 실제 결정 또는 비교를 식별합니다.
2. QG-01: 무엇을 측정해야 하고 얼마나 방어 가능하게 측정할 수 있는지 결정합니다.
3. 도메인 추론: 적절한 기술, 경제, 사회, 법률, 의학 또는 철학적 렌즈를 사용하여 답변합니다.
4. 양적 프레임: 결론을 실질적으로 형성하는 숫자만 요약합니다.

17. 품질 평가 기준 (Rubric)

각 차원을 0점에서 2점까지 평가합니다:

1. 관련성: 숫자가 질문에 중요한가?
2. 근거: 뒷받침되거나, 계산되었거나, 명시적으로 가정되었는가?
3. 비교: 유용한 기준선, 분모 또는 참조 클래스가 있는가?
4. 불확실성: 범위, 한계 및 신뢰도가 정직하게 처리되었는가?
5. 의사 결정 유용성: 숫자가 판단이나 행동을 개선하는가?

통과 점수: 8/10 이상, 중요한 실패가 없어야 합니다.

중요 실패에는 데이터 조작, 거짓 정밀성, 뒷받침되지 않는 현재 수치, 오해의 소지가 있는 분모 또는 설명되지 않은 호환 불가능한 비교가 포함됩니다.

18. 표준 원칙

숫자가 현실을 드러낼 때 정량화하십시오. 숫자가 확실성을 흉내낼 뿐일 때는 정량화하지 마십시오.