본 논문은 구조적 인과 모델(Structural Causal Models)의 틀 안에서 반사실적 추론의 한계를 조사합니다. 특히, 반사실적 순차 추정(counterfactual sequence estimation)을 실증적으로 조사하여, 모델 불확실성이 낮거나 카오스적 역동성이 존재하는 현실적인 상황에서 예측된 반사실적 경로와 실제 경로 간의 큰 차이를 포함한 반직관적인 결과가 발생할 수 있음을 보여줍니다. 이는 카오스와 불확실성으로 특징지어지는 환경에서 반사실적 추론을 적용할 때 주의가 필요하며, 특정 시스템의 경우 그 행동에 대한 반사실적 질문에 답하는 능력에 근본적인 한계가 있을 수 있다는 의문을 제기합니다. 반사실적 추론은 인지 및 의사결정의 핵심이지만, 모델 및 매개변수 불확실성, 관측 노이즈 및 카오스적 행동으로 인해 실제 세계 인과 모델링에서는 제한적일 수 있음을 강조합니다.
