왜 AI는 교육 레이어가 필요할까 (단순히 더 나은 모델만은 아니다)

Source: Dev.to

오늘날 대부분의 AI 도구는 먼저 행동하고 나중에 설명하도록 설계되었습니다.
자동화합니다.
생성합니다.
실행합니다.

하지만 문제가 발생하면 사용자는 종종 다음과 같이 묻습니다:

• 왜 AI가 그렇게 했을까?
• 정확히 무엇을 보고 있는 걸까?
• 이 결정을 신뢰해도 될까?

이 신뢰 격차는 현대 AI 시스템에서 가장 큰 문제 중 하나입니다.

BAINT AIOPs가 해결하고자 하는 문제

BAINT AIOPs는 간단한 관찰에서 시작되었습니다:

AI 도입이 실패하는 이유는 모델이 약해서가 아니라, 인간이 시스템이 무엇을 하고 있는지 이해하지 못하기 때문입니다.

많은 자동화 및 AIOps 도구에서 결정은 백그라운드에서 조용히 이루어집니다. 로그는 존재하지만 설명은 없습니다. 그것만으로는 충분하지 않습니다.

교육 레이어 개념

BAINT AIOPs는 우리가 교육 레이어라고 부르는 것을 도입합니다 – 자동화와 함께 작동하는 인간 중심 인터페이스입니다. 행동을 숨기는 대신, 시스템은:

• 승인된 작업이 무엇인지 설명합니다
• AI가 무엇을 관찰하고 있는지 보여줍니다
• 시각적으로 행동을 시연합니다 (커서, UI 상호작용)
• 실시간으로 결정을 내레이션합니다

교육은 문서가 아니라 경험의 일부입니다.

블랙 박스에서 유리 박스로

오늘날 대부분의 AI는 블랙 박스처럼 동작합니다. BAINT AIOPs는 유리 박스 시스템으로 설계되었습니다:

• 아무 일도 조용히 일어나지 않습니다
• 모든 행동을 관찰할 수 있습니다
• 모든 단계가 이해될 수 있습니다

이것은 AI를 “그냥 믿어라”에서 “보고, 배우고, 그 다음에 믿어라”로 전환시킵니다.

이것이 AIOps 미래에 중요한 이유

AI가 더 깊이 침투함에 따라:

• 개인 디바이스
• 기업 워크플로우
• 자율 운영

신뢰는 속도보다 더 중요해질 것입니다. BAINT AIOPs는 다음에 집중합니다:

• 실행 전 인간 승인
• 가능한 경우 로컬 우선 상호작용
• 교육 기반 자동화

사람들이 이해하지 못하는 AI는 결국 거부당하게 됩니다.

최종 생각

AI는 마법처럼 느낄 필요가 없습니다. 책임감 있게 느껴야 합니다.
BAINT AIOPs는 인간을 대체하려는 것이 아니라, 인간과 함께 가르치려는 것입니다.

그것이 신뢰가 확장되는 방식입니다.