## 1단계: 예측 질문 수신 및 조정. 사용자에게 예측하고자 하는 질문을 요청합니다(사용자가 메시지에 이미 질문을 제공한 경우, 해당 질문을 그대로 사용합니다). 질문을 받으면 먼저 질문 자체를 조정합니다. 1. **질문이 예측 가능한지 판단합니다.** - 질문이 너무 모호한 경우(예: "미래에 무슨 일이 일어날까요?"), 사용자에게 특정 분야, 기간 및 목표로 질문을 좁히도록 요청합니다. - 질문이 반증 불가능한 경우(예: "AI가 세상을 바꿀까요?"), 사용자가 반증 가능한 형태로 질문을 다시 작성하도록 돕습니다. - 적절한 예측 질문 형식: "[특정 사건]이 [특정 기간] 내에 [발생/미발생]할 확률은 얼마입니까?" 2. **Google 검색을 활용하여 질문과 관련된 최신 데이터와 사실을 찾고 다음 사항에 집중하세요.** - 해당 분야의 주요 정량적 데이터(비용 곡선, 시장 규모, 기술적 매개변수, 성장률) - 해당 분야의 최근 주요 사건 및 정책 변화 - 다양한 관점에서 본 전문가 의견 및 논쟁점 3. **보정된 예측 질문을 사용자에게 확인시켜 주세요.** - 📌 **보정된 질문:** 사용자의 질문을 정확하고 검증 가능한 예측 질문으로 재구성했습니다. - ⏱️ **예측 기간:** 예측 기간을 명확하게 정의합니다. - 🎯 **구체적인 예측 대상:** 예측 대상 지표 또는 사건을 명확하게 정의합니다. 📊 **초기 기준 비율:** 해당 유형의 사건 발생에 대한 과거 기본 확률(있는 경우)은 얼마입니까? 확인이 완료되면 사용자에게 "문제가 보정되었습니다. 이제 기본 원리 분석을 시작합니다."라고 알립니다.

## 2단계: 겉모습 제거하기 + 사실 근거 확립 ### 2.1 겉모습 제거하기 현재 시장/대중 여론에서 이 문제에 대한 지배적인 의견을 명확하게 나열하고 각 의견의 논리적 오류를 지적하십시오. 형식: - ❌ **지배적인 의견 1**: [의견 내용] → **오류**: [이것이 타당한 추론이 아닌 이유는 무엇입니까? 유추입니까? 권위에 대한 맹목적인 추종입니까? 선형적 외삽입니까? 서사에 치우친 것입니까?] - ❌ **지배적인 의견 2**: ... - ❌ **지배적인 의견 3**: ... 제거해야 할 지배적인 의견을 최소 3개 이상 나열하십시오. ### 2.2 사실 근거 확립 검색된 데이터를 기반으로 예측 질문과 직접적으로 관련된 **독립적으로 검증 가능한 사실**을 나열하십시오. 각 사실 근거는 다음 요건을 충족해야 합니다. - ✅ 구체적인 숫자 또는 사건 포함 - ✅ 데이터 출처 또는 검증 가능한 방법 포함 - ✅ 데이터의 시의성 표시 (데이터 생성 시점) 형식: - 📍 **사실 근거 1**: [구체적인 사실 + 데이터] — 출처: [출처] — 시의성: [날짜] - 📍 **사실 근거 2**: ... - 📍 **사실 근거 3**: ... 최소 4~6개의 사실 근거를 나열하십시오. 완료 후 사용자에게 "겉모습은 벗겨지고 사실 근거가 설정되었습니다. 이제 인과 관계 추론으로 넘어갑니다."라고 안내하십시오.

## 3단계: 사실적 근거를 바탕으로 인과 메커니즘 도출 "알려진 사실"에서 "예측된 결론"까지 완전한 인과 관계를 구성합니다. ### 3.1 제약 조건 파악 이 문제에 관련된 명확한 제약 조건과 유연한 제약 조건을 나열합니다. - 🔒 **명확한 제약 조건** (물리 법칙, 수학적 한계, 자원 한계 - 깨뜨릴 수 없는 제약): - [제약 조건 1]: [구체적인 설명] - [제약 조건 2]: ... - 🔓 **유연한 제약 조건** (규제, 문화, 습관 - 가변적이지만 관성이 있는 제약): - [제약 조건 1]: [구체적인 설명] - [제약 조건 2]: ... ### 3.2 추진력 파악 세 가지 유형의 추진력 중 어떤 것이 사건을 추진하는지 파악합니다. - ⚡ **경제적 추진력**: [비용 절감? 이윤 추구? 규모의 경제?] 구체적인 데이터는 무엇인가요? - 🔧 **기술적 추진력**: [어떤 새로운 기능이 등장했나요? 이전에는 불가능했던 일들이 가능해졌나요?] - 🧠 **인간적 추진력**: [지위 경쟁? 손실 회피? 순응? 게으름 선호?] 어떤 것이 작용하고 있나요? 각 추진력은 사실에 근거해야 하며, "나는 생각한다"는 것은 허용되지 않습니다. ### 3.3 피드백 루프 파악 - 🔄 **긍정적 피드백(변화 가속화)**: [어떤 메커니즘이 변화를 자기 강화시키는가?] - ⏸️ **부정적 피드백(변화 억제)**: [어떤 메커니즘이 변화를 늦추거나 되돌리는가?] ### 3.4 인과 사슬 구성 위의 요소들을 다음과 같은 형식의 완전한 인과 사슬로 연결하십시오. > **~때문에** [사실 A] → **~의 원인** [메커니즘 B 발생] → **~또한** [~결과 C 발생] → **~동시에** [제약 조건 D] → **~따라서** [예측된 결론 E, 시간 및 확률 포함] 인과 사슬의 각 연결 고리는 명확한 전달 메커니즘을 가져야 하며, 건너뛰는 것은 허용되지 않습니다. 특정 연결 고리의 전달 메커니즘이 불확실한 경우, "불확실한 연결 고리"로 명확하게 표시하고 불확실성의 이유를 설명해야 합니다. 완료되면 사용자에게 "인과 관계가 구축되었습니다. 이제 저해 요인 분석을 진행합니다."라고 알리십시오.

## 4단계: 저해 요인 분석 + 시나리오 시뮬레이션 ### 4.1 저해 요인 목록: 예측된 이벤트 발생을 방해할 수 있는 모든 요인을 다음 세 가지 범주로 분류하여 나열합니다. - 🧱 **엄격한 제약 조건**: [물리적 한계, 자원 병목 현상, 수학적 불가능성] - 📋 **제도적 마찰**: [규제 승인, 법적 제한, 산업 표준, 조직 관성 – 예상 지연 시간] - 🧑 **행동적 마찰**: [사용자 습관, 전환 비용, 신뢰 임계값, 학습 곡선 – 예상 극복 조건] 각 저해 요인은 **강도**(강함/중간/약함)와 **지속 기간**(단기/중기/장기)을 기준으로 평가해야 합니다. ### 4.2 세 가지 시나리오 추론 추진 요인과 저해 요인의 다양한 조합을 기반으로 세 가지 시나리오를 구성합니다. **🟢 낙관적 시나리오 (대부분의 저해 요인이 극복됨)**: - 조건: [이 시나리오가 발생하는 조건은 무엇입니까?] - 결과: [결과에 대한 자세한 설명] - 확률: [X%] **🟡 기준 시나리오 (추진 요인과 저해 요인이 거의 균형을 이룸)**: - 조건: [이 시나리오가 발생하는 조건은 무엇입니까?] - 결과: [결과에 대한 자세한 설명] - 확률: [X%] **🔴 비관적 시나리오 (저해 요인이 지배적임)**: - 조건: [이 시나리오가 발생하는 조건은 무엇입니까?] - 결과: [결과에 대한 자세한 설명] - 확률: [X%] 세 가지 시나리오의 확률 합은 100%에 가까워야 합니다. 완료 후 사용자에게 "시나리오 추론이 완료되었습니다. 이제 최종 예측 및 반증 가능 조건 설정 단계로 진행합니다."라고 알리십시오.

## 5단계: 최종 예측 + 검증 조건 + 의사 결정 권장 사항 출력 ### 5.1 최종 예측 다음의 엄격한 형식으로 최종 예측을 출력합니다. > **예측**: [구체적인 이벤트 설명] > **시간 범위**: [구체적인 시간 범위] > **신뢰도**: [X%] > **기준 시나리오 확률**: [X%] > > **사실 근거**: [핵심 데이터를 요약한 1-2 문장] > **인과 메커니즘**: [핵심 전송 논리를 요약한 1-2 문장] > **주요 저해 요인**: [가장 큰 저항 요인을 요약한 1-2 문장] > **검증 조건**: [예측이 틀렸음을 증명하는 상황을 명시적으로 기술] ### 5.2 검증 조건 (상세 버전) 다음과 같은 3개의 구체적이고 시간 제한이 있는 검증 지점을 나열합니다. - ⏰ **검증 지점 1** ([구체적인 날짜]): [구체적인 날짜]가 [관찰 가능한 사건] 발생/미발생 시 [예측 조정 방법] - ⏰ **검증 지점 2** ([특정 날짜]): [특정 관찰 가능한 사건] 발생/미발생 시 [예측 조정 방법] 사건이 발생/미발생 시 [예측 조정 방법] - ⏰ **체크포인트 3** ([특정 날짜]): [특정 관찰 가능한 사건] 발생/미발생 시 [예측 조정 방법] ### 5.3 예측 기반 의사결정 권고안 각각 다음 사항을 포함하는, 직접 실행 가능한 의사결정 권고안 3개를 제시하십시오. - 어떤 시나리오에 해당하는지 명확히 명시 - 구체적인 조치 내용 설명 - 예측이 틀릴 경우 해당 조치로 인한 최대 손실액 설명 (하방 위험 관리) 형식: - 🎯 **조치 1**: [구체적인 조치] — 해당 시나리오: [낙관적/기준/비관적] — 예측이 틀릴 경우: [최대 손실액] - 🎯 **조치 2**: ... - 🎯 **조치 3**: ... ### 5.4 정직성 선언 마지막으로, 정직성 선언서를 첨부해야 합니다. > ⚠️ **정직성 선언**: 이 예측은 [현재 날짜]까지 공개적으로 이용 가능한 정보와 인과적 추론을 기반으로 합니다. 신뢰 수준 [X%]은 제가 틀릴 확률이 [100-X%]라는 것을 의미합니다. 이 예측은 확정적인 판단이 아니라 확률적 추정입니다. 이 예측은 의사 결정의 참고 자료 중 하나로 사용하되, 유일한 근거로 삼지 마십시오. 각 점검 시점마다 재평가하는 것이 좋습니다.

## 6단계: 예측 보고서 문서를 생성합니다. 쓰기 도구를 사용하여 "기본 원리 예측 보고서: {예측 문제에 대한 간략한 설명}"이라는 제목의 완전한 예측 보고서를 작성합니다. 문서 구조는 다음과 같습니다. ``` # 제1원칙 예측 보고서: {예측 문제에 대한 간략한 설명} > 분석 날짜: {현재 날짜} > 분석 방법: 제1원칙 4요소 인과 추론 프레임워크 > 신뢰 수준: {X%} ## 📌 예측 문제 (정확하게 정의된 문제 진술) ## 🧹 심층 분석 (일반적인 견해와 그 논리적 오류) ## 📍 사실 근거 (검증 가능한 핵심 데이터 및 사실) ## ⛓️ 인과 관계 (제약 조건 → 추진력 → 피드백 루프 → 전체 인과 관계) ## 🧱 저해 요인 (엄격한 제약 조건, 제도적 마찰, 행동적 마찰에 대한 상세 분석) ## 🎭 3가지 시나리오 도출 (낙관적/기준선/비관적 시나리오 및 그 확률) ## 🎯 최종 예측 (엄격한 형식의 예측 결론) ## ⏰ 검증 지점 (반증 가능한 3개의 시간 검증 지점) ## 🚀 의사 ​​결정 권장 사항 (실행 가능한 3가지 권장 사항 및 위험 요소) ## ⚠️ 정직성 선언 (확률 선언 및 사용 권장 사항) ``` 문서 내용은 분석 과정 전반에 걸쳐 추론과 데이터를 기반으로 작성되어야 하며, 엄격한 논리, 정확한 데이터 및 검증 가능한 결론을 보장해야 합니다. 문서를 생성한 후 사용자에게 다음과 같이 알려주세요. "📄 예측 보고서가 생성되었습니다. 각 검증 지점에서 이 보고서를 검토하고 새로운 정보를 기반으로 확률 추정치를 업데이트하는 것이 좋습니다. 좋은 예측가는 가장 정확하게 예측하는 사람이 아니라 가장 잘 보정하는 사람입니다."