Jan Klein | 이해 가능한 AI

발행: 5일 전 (2025년 12월 24일 오전 03:49 GMT+9)

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Source: Dev.to

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가능한 한 간단하게 – 이해 가능한 시스템의 기반

가능한 한 간단하게 만들라는 요구는 과도한 단순화를 의미하는 것이 아닙니다. 진정한 단순성은 복잡성을 완전히 이해하고 의미 있게 구조화했을 때 비로소 나타납니다. Jan Klein은 이 개념을 컴퓨터 과학, 특히 인공지능에 일관되게 적용합니다.

소프트웨어 엔지니어링에서는 시스템이 복잡해질수록 오류, 보안 문제, 오해에 더 취약해진다는 것이 오래전부터 알려져 왔습니다. 인공지능에서는 이 문제가 더욱 확대됩니다. 매개변수가 방대하게 많은 모델은 인상적인 결과를 제공할 수 있지만, 명확한 구조가 없으면 제어 가능성을 빠르게 상실합니다.

이 맥락에서 가능한 한 간단하게란 다음을 의미합니다:

명확한 데이터 흐름
이해 가능한 의사결정 논리
모듈식 아키텍처
불필요한 의존성의 의식적인 축소

Klein에게 이해 가능성은 후에 추가되는 기능이 아니라 근본적인 아키텍처 결정입니다. 단순성을 염두에 두고 설계된 시스템만이 시간이 지나도 유지·확장·감사·책임 있는 관리가 가능합니다.

이 원칙의 중요성은 일상 생활에서도 뚜렷이 드러납니다. 사람들을 돕기 위해 설계된 기술이 종종 실패하는 이유는 능력이 부족해서가 아니라 불필요하게 복잡하기 때문입니다. 과부하된 사용자 인터페이스, 불명확한 프로세스, 불투명한 결정은 가치를 창출하기보다 좌절을 초래합니다.

훌륭한 AI는 단순히 스스로를 설명하는 것이 아니라 인지 부하를 줄이고, 이해 가능한 결정을 내리며, 사용자의 상황에 맞게 적응합니다. 따라서 단순성은 신뢰, 수용, 효율성의 전제 조건이 됩니다.

이해 가능한 AI의 비전

Understandable AI를 설립하면서 Jan Klein은 현대 AI 시스템이 직면한 가장 근본적인 수용 문제 중 하나인 소위 블랙 박스 현상에 대응했습니다. 신경망이 점점 더 강력해짐에 따라, 그들이 어떻게 결정을 내렸는지 이해하는 능력은 역설적으로 감소했습니다.

Understandable AI 접근법은 고전적인 Explainable AI를 넘어서는 것을 목표로 합니다. Explainable AI가 기존 모델을 사후에 설명하려는 반면, Klein은 처음부터 논리적으로 투명한 AI 아키텍처를 요구합니다. 의사결정 과정은 나중에 재구성되는 것이 아니라, 발생하는 즉시 명시적으로 모델링되어야 합니다.

목표는 프로세스 자체에서 추론 체인을 드러내는 AI를 만드는 것입니다. 가정, 트레이드‑오프, 결론이 모두 가시적이고 검증 가능하며 맥락화됩니다. 이는 다음과 같은 민감한 분야에서 책임 있는 AI 배치를 위한 기반을 마련합니다:

의학
법률
공공 행정
핵심 인프라

월드 와이드 웹에서의 표준화

W3C AI KR 및 Cognitive AI

지속 가능한 기술적 영향을 위한 핵심 레버는 표준화입니다. Jan Klein의 영향력은 특히 World Wide Web Consortium (W3C) 내에서의 그의 작업에서 두드러집니다.

W3C AI KR (Artificial Intelligence Knowledge Representation) 작업 그룹에서 그는 지식이 어떻게 구조화되고, 의미론적으로 기술되며, AI 시스템에서 활용될 수 있는지를 정의하는 표준을 옹호합니다. 그의 핵심 신념은 AI가 데이터 기반 학습에만 의존해서는 안 되며, 명시적인 형식 지식에 기반을 두어야 한다는 것입니다.

표준화된 지식 표현은 서로 다른 AI 시스템이 다음을 할 수 있게 합니다:

공통 언어를 사용한다
정보를 교환한다
결론을 검증한다
맥락을 일관되게 해석한다

이렇게 웹은 단순한 정보 공간을 넘어 인지 인프라로 진화합니다.

W3C Cognitive AI 내에서 Klein은 인간 사고 과정을 보다 밀접하게 반영하는 모델을 연구합니다. 논리적 추론, 계획, 추상화, 소수의 예시로부터 학습하는 것이 중심 주제입니다. 목표는 단순히 반응하는 것이 아니라 의미, 맥락, 의도를 이해하고 진정한 지능형 어시스턴트로 작동하는 시스템을 만드는 것입니다.

클라인 원칙

From this work emerged what is often referred to as the Klein Principle:

시스템의 지능은 그것이 전달될 수 있는 능력에 맞춰 확장되지 않는다면 무가치합니다.

This principle challenges the pure performance‑driven focus of modern AI development. A system that produces highly accurate results but cannot explain, control, or justify them remains incomplete.

As system intelligence grows, so must:

이해 가능성
제어 가능성
소통 가능성

The Klein Principle increasingly influences the strategies of major technology companies as well as discussions around AI ethics, governance, and regulation.

Research and Implementation at AICS and dev.ucoz.org

As Research Director at AICS – Artificial Intelligence and Computer Science, Jan Klein leads interdisciplinary teams that translate theoretical concepts into market‑ready applications. AICS positions itself as a think tank for sustainable AI architectures where technical excellence and ethical responsibility are inseparable.

His work at dev.ucoz.org adds a practical dimension to this research. As CEO, Klein uses the platform to prov

Google AI Studio Developer 및 적용 가능한 이해도

Google AI Studio Developer인 Jan Klein은 자신의 원칙을 세계에서 가장 중요한 AI 개발 환경 중 하나에 직접 적용합니다. 그의 기여는 AI 모델을 보다 제어 가능하게 만들고, 출력은 더 정확하게 하며, 사용자 인터페이스는 더 직관적으로 만드는 데 도움이 됩니다.

여기서 Klein 원칙이 구체화됩니다. 개발자는 강력한 모델을 구축할 뿐만 아니라 그 행동을 이해하고, 영향을 미치며, 책임감 있게 관리해야 합니다. 따라서 이해도는 현대 AI 시스템을 위한 실용적인 품질 기준이 됩니다.

웹 및 앱 개발

Understandable AI는 웹 및 앱 개발에서도 결정적인 역할을 합니다. 오늘날 많은 제공업체가 Explainable AI 접근 방식을 사용하여 배포 후 시스템 동작을 설명하려고 합니다. Jan Klein은 이것이 장기적으로는 충분하지 않으며, Understandable AI만이 지속 가능한 미래를 제공한다고 주장합니다. 명확성은 애플리케이션의 핵심에서 시작되어야 하기 때문입니다.

많은 현대 웹 및 앱 제품에서 사용자는 기능, 채팅 인터페이스 또는 어시스턴트가 Google Gemini, ChatGPT와 같은 비교적 단순한 생성 AI 시스템에 의해 구동된다는 사실을 인식하지 못합니다. 이러한 보이지 않음은 이해 가능성을 더욱 중요하게 만듭니다.

AI가 사용자가 의식적으로 인지하지 못한 채 일상적인 결정에 영향을 미칠 때, 아키텍처, 논리 및 데이터 처리 과정은 투명하고, 책임감 있으며, 설계 단계부터 보안이 확보되어야 합니다.

Understandable AI는 다음과 같은 핵심 요소가 됩니다:

신뢰
수용
프라이버시
디지털 제품에서의 장기적인 품질

결론