WTF는 Explainable AI?

Source: Dev.to

Explainable AI란?

간단히 말해, Explainable AI (XAI)는 투명하고 책임감 있게 설계된 AI 유형입니다. 단순히 답을 제시할 뿐 아니라 그 답에 도달한 과정을 설명합니다. 마치 웨이터가 요리를 추천하면서 “당신이 매운 음식을 좋아하고 이 요리에 매운 소스가 들어가 있기 때문이에요”라고 말해주는 것과 같습니다.

전통적인 AI는 종종 블랙 박스처럼 작동합니다: 데이터를 넣으면 답을 내놓습니다. XAI는 그 블랙 박스를 열어 결정 뒤에 있는 사고 과정을 드러내는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 모델 해석 가능성, 특성 기여도, 모델 설명 가능성 같은 기술을 사용합니다—즉 AI를 더 투명하게 만들기 위한 전문 용어들입니다.

왜 지금 주목받고 있나요?

AI가 의료 분야에서 생사를 가르는 결정, 자율주행 차량, 금융 조언 등 점점 더 많은 영역에 스며들면서 신뢰가 필수 요소가 되었습니다. 결정 과정이 어떻게 이루어지는지 이해하지 못하면 사용자는 이러한 시스템을 신뢰하기 어렵습니다.

규제 기관도 관심을 가지고 있습니다. 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)에는 AI 시스템이 “의미 있는 정보”를 제공하도록 요구하는 조항이 포함돼 있어, 본질적으로 투명성을 요구하고 있습니다.

실제 활용 사례

의료

인간 의사보다 더 정확하게 질병을 진단하는 AI 시스템은 가치가 있지만, 진단 이유를 설명할 수 있을 때만 의미가 있습니다. XAI는 환자의 병력, 검사 결과, 유전 데이터 등 진단에 기여한 요소들을 강조할 수 있습니다.

금융

AI 기반 트레이딩 시스템은 순식간에 결정을 내립니다. XAI를 적용하면 시장 동향, 경제 지표, 위험 평가 등 거래에 영향을 준 요인들을 분해해 보여줌으로써 사용자가 관련 위험을 이해하도록 돕습니다.

논란, 오해, 혹은 과대광고?

XAI가 투명성을 제공하지만 만능 해결책은 아닙니다. 설명이 정확하고 신뢰할 수 있도록 보장하는 것이 여전히 과제입니다. 또한 과도한 의존 위험도 존재합니다: 설명이 있다고 해서 반드시 정답이라는 보장은 없으며, 마치 GPS가 폐쇄된 도로로 안내하는 경우와 같습니다. 비판적 사고와 분야 전문 지식은 여전히 필요합니다.

TL;DR

Explainable AI는 결정에 대한 설명을 제공함으로써 투명하고 책임감 있는 AI 형태이며, 신뢰와 신뢰성을 높여줍니다. 이는 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 향한 중요한 단계이지만, 모든 AI 문제에 대한 만병통치약은 아닙니다.