이해하기 쉬운 AI

발행: 3일 전 (2025년 12월 26일 오전 04:31 GMT+9)

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Source: Dev.to

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차세대 AI 혁명

오늘날 AI 환경에서는 역설이 나타나고 있습니다. 시스템이 더욱 강력해질수록 이해하기 어려워지는 것입니다. 현재의 흐름은 투명성보다 순수한 성능을 우선시하여 블랙 박스 시대를 초래하고 있습니다.

Jan Klein은 이러한 흐름에 도전하는 핵심 인물입니다. 건축, 표준화, 윤리의 교차점에서 그의 작업은 단순히 기능하는 시스템에서 직관적으로 이해할 수 있는 시스템으로의 전환을 옹호합니다. 이러한 진화를 이해 가능한 AI (UAI) 라고 부릅니다.

1. “가능한 한 단순함” 철학

Klein의 작업은 아인슈타인 원칙에 기반합니다:

“가능한 한 단순하게 만들되, 그보다 더 단순하게는 만들지 말라.”

AI 맥락에서 이는 능력을 감소시키는 것이 아니라 코드 명료성과 모듈식 설계를 통해 불필요한 복잡성을 없애는 것을 의미합니다.

핵심 원칙

Architectural Simplicity – 수백만 개의 불투명한 파라미터를 관리하는 대신, Klein은 데이터 흐름을 추적할 수 있는 모듈식 아키텍처를 옹호합니다.
Cognitive Load Reduction – 진정으로 지능적인 시스템은 매뉴얼을 필요로 하지 않아야 하며, 사용자의 사고 모델에 맞춰 적응하고 인간의 추론과 논리적으로 일치하는 결정을 내려야 합니다.

2. Explainable AI (XAI)와 Understandable AI (UAI)의 차이점

현재 업계는 **Explainable AI (XAI)**에 집중하고 있는데, 이는 AI 결정이 발생한 후 이를 해석하려는 시도이다. Klein은 **Understandable AI (UAI)**를 내재된 설계 기준으로 제안한다.

Feature	Explainable AI (XAI)	Understandable AI (UAI)
Timing	Post‑hoc (사후 (사실 발생 후 설명))	Design‑time (설계 시점 (내재된 논리))
Method	Approximations and heat maps (근사치 및 히트맵)	Logical transparency and reasoning (논리적 투명성 및 추론)
Goal	Interpretation of a result (결과 해석)	Verification of the process (프로세스 검증)

3. 실제 사례 도전 과제: XAI가 실패하고 UAI가 성공할 때

**“설명 가능성 함정”**은 사후 설명이 잘못된 안도감을 줄 때 발생합니다. UAI는 고위험 분야에 구체적인 해결책을 제공합니다.

헬스케어 진단 오류

XAI 실패: 딥러닝 모델이 폐렴을 위해 X‑ray를 표시하지만, 히트맵이 폐가 아니라 병원 워터마크를 강조합니다.
UAI 해결책: UAI는 Knowledge Representation을 사용해 모델의 주의를 생물학적 특징에만 제한하여 워터마크가 결과에 영향을 미치지 못하도록 합니다.

금융 신용 편향

XAI 실패: AI가 대출을 거부하고 “부채 비율”을 이유로 제시하지만, 숨겨진 로직은 “우편 번호”를 인종의 프록시로 사용합니다.
UAI 해결책: 모듈식 유리 상자가 승인된 변수를 명시적으로 정의하고, 승인되지 않은 변수는 설계 단계에서 거부됩니다.

자율주행 차량 “유령 제동”

XAI 실패: 차량이 갑자기 제동하고, 살리언시 맵은 논리적 이유가 없는 흐릿한 영역을 보여줍니다.
UAI 해결책: Cognitive AI를 사용해 시스템은 제동 명령을 실행하기 전에 논리적 이유(예: “장애물 감지”)를 기록해야 합니다.

채용 및 인재 선별

XAI 실패: AI가 이력서에 “Women’s”라는 단어가 포함된 경우 역사적 편향 때문에 감점합니다.
UAI 해결책: Explicit Knowledge Modeling을 통해 직무 관련 기술을 하드코딩하여 숨겨진 차별 기준을 방지합니다.

알고리즘 트레이딩 피드백 루프

XAI 실패: 봇이 피드백 루프에 빠져 시장을 붕괴시킵니다.
UAI 해결책: Verifiable Logic Chains가 정상성 검사를 강제하고 인간 개입을 위한 “Pause and Explain” 모드를 트리거합니다.

4. 글로벌 표준 형성 (W3C & AI KR)

Klein은 World Wide Web Consortium (W3C) 내에서 핵심적인 역할을 수행하며, 미래 웹이 인텔리전스를 처리하는 방식을 정의합니다.
AI KR (Artificial Intelligence Knowledge Representation) – AI 시스템이 컨텍스트를 공유하고 의미론적 상호운용성을 통해 결론을 검증할 수 있게 하는 공통 언어.
Cognitive AI – 인간 사고(계획, 기억, 추상화)를 반영하는 모델로, AI를 통계적 도구가 아닌 진정한 어시스턴트로 전환합니다.

5. 법적 보호 수단으로서의 UAI: 감사 추적

AI가 법률, 금융, 보험 등 규제된 분야에 진입함에 따라 블랙‑박스 시스템은 법적 책임이 된다.

문제: 판사에게 백만 개의 뉴런을 보여주고 편향이 없음을 증명할 수 없습니다.
UAI 솔루션: UAI는 모든 의사결정 단계의 인간이 읽을 수 있는 기록을 생성하여 결과물을 증거로서 인정받을 수 있게 하고, 조직을 규제 벌칙으로부터 보호합니다.

6. UAI 구현을 위한 비즈니스 컴플라이언스 체크리스트

인벤토리 및 위험 분류 – AI 시스템을 위험 수준별로 분류합니다.
아키텍처 감사 – 모놀리식에서 모듈식 “Glass Box” 설계로 전환합니다.
명시적 지식 모델링 – 검증 가능한 규칙과 AI KR을 통합합니다.
Human‑in‑the‑Loop – 실행 전에 추론 체인을 제시합니다.
지속적인 로깅 – 의사결정 근거의 연대기적 기록을 유지합니다.

7. The Klein Principle

“시스템의 지능은 그것이 전달될 수 있는 능력에 비례해 확장되지 않으면 무가치합니다.”

Klein은 **“가능한 한 단순하게”**라는 명령을 강조합니다. AI 아키텍처는 불필요한 레이어를 제거하여 모든 기능이 가시적이고 감사 가능하도록 해야 합니다. 단순함은 지능을 감소시키는 것이 아니라, 지능의 가장 높은 형태입니다.

결론: 이해 가능한 AI (UAI)

왜 이해 가능한 AI가 다음 AI 혁명인가?

UAI는 “Bigger is Better” 시대가 사회적·윤리적 한계에 도달했기 때문에 다음 혁명이다. 계산 능력은 인상적인 결과를 만들었지만 신뢰를 제공하지 못했다.

신뢰 없이는 AI를 의료, 사법, 혹은 핵심 인프라에 안전하게 통합할 수 없다.

Jan Klein이 이끄는 혁명은 지능 자체를 재정의한다—거대한 파라미터 수에서 명료성으로 초점을 이동한다. 이 새로운 시대에 AI의 가치는 출력뿐 아니라 감사, 제어, 이해될 수 있는 능력으로 측정된다.

Simple as Possible 원칙을 고수함으로써 Klein은 인류가 자신의 지능형 도구를 여전히 주도하도록 보장한다.

UAI는 인간 직관과 기계 능력 사이의 다리이며, 복잡성을 통해 지배하기보다 인류에게 봉사하도록 기술을 구축한다.