인공지능(AI)은 제조, 전자상거래, 의료, 금융 등 여러 산업의 기능을 근본적으로 변화시켰습니다. AI 모델은 강력하고 효과적임에도 불구하고 프로세스에 대한 명확한 설명 없이 판단을 내리는 '블랙박스'로 간주되기도 합니다. XAI(Explainable AI)는 신뢰성, 책임성, 투명성을 제공하여 이 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 블로그에서는 XAI의 확장되는 중요성과 XAI가 해결하려는 방법 및 문제에 대해 논의할 것입니다.

설명 가능한 AI란 무엇인가요?

설명 가능한 AI는 인간 사용자가 AI 모델의 결정을 이해하고 신뢰할 수 있도록 하는 방법과 기술을 의미합니다. 심층 신경망과 같은 기존 AI 모델은 해석하기 어려운 결정을 내리는 경우가 많지만 XAI는 이러한 불투명한 프로세스를 밝히기 위해 노력합니다. 명확한 설명을 제공함으로써 XAI는 사용자가 AI 기반 의사 결정의 "이유"와 "방법"을 이해하도록 돕습니다.

XAI의 중요성은 호기심을 넘어 확장됩니다. 의료, 금융, 자율주행차와 같은 중요한 부문에서는 AI가 결론에 도달하는 방식을 이해하는 것이 안전, 규정 준수 및 윤리적 고려 사항에 필수적입니다. 투명성이 부족하면 편견, 잘못된 결과, 신뢰 저하 등의 문제가 발생할 수 있습니다. XAI를 통해 조직은 효율적일 뿐만 아니라 공정하고 윤리적이며 사회적 가치에 부합하는 AI 시스템을 배포할 수 있습니다.

AI 투명성의 필요성

AI가 중요한 의사결정 프로세스에 통합되면서 투명성의 필요성이 우선순위가 되었습니다. 지원자에 대한 대출을 승인하는 AI 기반 시스템을 상상해 보십시오. 모델이 일련의 변수를 기반으로 대출을 거부했지만 설명을 제공하지 않으면 해당 결정이 공정했는지 차별적인지 이해하는 것이 불가능해집니다.

이와 대조적으로 설명 가능한 모델은 신용 점수, 소득, 고용 상태 등 결정을 내린 주요 요소를 강조합니다. 이러한 투명성을 통해 신청자와 금융 기관 모두 프로세스를 면밀히 조사하고 규제 표준을 준수하는지 확인할 수 있습니다.

마찬가지로 의료 분야에서도 AI 모델은 질병을 진단하고 치료법을 추천하는 데 도움을 줍니다. 그러나 의사와 환자가 AI의 권장 사항이 불분명하여 신뢰할 수 없다면 이러한 도구의 채택은 장애물에 부딪힐 것입니다. XAI는 AI 기반 진단에 대한 정당성을 제공함으로써 의사가 정보에 입각한 결정을 내리고 환자가 치료 계획에 자신감을 가질 수 있도록 함으로써 격차를 해소합니다.

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설명 가능한 AI에 대한 접근 방식

AI 모델을 더 설명하기 쉽게 만드는 몇 가지 기술이 있습니다. 기술 선택은 AI 모델의 유형과 필요한 해석 수준에 따라 달라집니다.

1. 기능의 중요성

기능 중요도는 AI의 결정에 영향을 미치는 요소 또는 입력의 순위를 매깁니다. 예를 들어, 심장병 위험을 예측하는 모델에서 콜레스테롤 수치, 연령, 혈압과 같은 특징의 순위를 매겨 예측에서의 중요성을 보여줄 수 있습니다. 기능 중요도는 각 변수가 출력에 정량화 가능한 영향을 미치는 의사결정 트리, 랜덤 포레스트 및 선형 모델에 특히 유용합니다.

2. LIME(로컬 해석 가능한 모델 불가지론적 설명)

LIME은 설명되는 특정 인스턴스에 초점을 맞춰 원래의 복잡한 모델을 더 간단하게 해석 가능한 모델로 근사화하여 모델의 예측을 설명하는 널리 사용되는 XAI 기술입니다. 이미지 분류 AI가 개를 고양이로 잘못 분류한 경우, LIME은 이러한 실수를 초래한 이미지 부분을 보여줄 수 있습니다.

3. SHAP(SHapley 추가 설명)

SHAP는 게임 이론 원리를 사용하여 모델 출력에 대한 기여도를 기준으로 각 기능에 값을 할당합니다. 이 기술은 다양한 기능 조합이 결정에 어떻게 기여하는지 고려하면서 개별 예측을 설명할 수 있습니다. SHAP 값은 모델 출력을 해석하는 일관되고 수학적으로 건전한 방법을 제공합니다.

4. 반사실적 설명

반사실적 설명은 "다른 결정을 내리려면 무엇을 변경해야 합니까?"라는 질문에 답합니다. 모델이 대출을 거부하는 경우, 반사실적 설명은 결정을 뒤집기 위해 조정될 수 있는 요소(예: 소득 증가)에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 접근 방식은 사용자가 결정뿐만 아니라 결정이 어떻게 변경될 수 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

5. 규칙 기반 설명

전문가 시스템에서 자주 사용되는 규칙 기반 설명은 AI 모델의 논리를 사람이 읽을 수 있는 규칙으로 분해하도록 설계되었습니다. 예를 들어, AI가 의학적 치료를 권장하는 경우 규칙 기반 설명은 AI가 결론에 도달하기 위해 따르는 임상 지침이나 의학 문헌의 개요를 설명합니다.

설명 가능한 AI가 중요한 이유

XAI의 주요 이점은 AI 시스템과 사용자 간의 신뢰를 구축하는 것입니다. 결정이 설명되면 사용자는 AI 기술을 신뢰하고 채택할 가능성이 더 높습니다. XAI의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 증가된 책임성 : XAI를 통해 조직은 AI 모델이 자신의 결정에 책임을 지도록 할 수 있습니다. 이는 금융, 의료 등 규제 감독이 중요한 부문에서 특히 중요합니다.
• 편향 감소 : XAI는 예측에 영향을 미치는 기능을 노출하여 AI 모델의 편향을 감지하고 수정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 성별이나 인종이 결정에 부당하게 영향을 미치는 경우 이러한 편견을 제거하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.
• 개선된 디버깅 : AI 모델에 실수가 있을 경우 XAI는 엔지니어가 오류가 발생한 이유를 이해하는 데 도움을 주어 모델 정확성과 성능을 더 쉽게 향상시킬 수 있습니다.
• 윤리적 AI : XAI는 투명성을 제공함으로써 AI 모델이 윤리적 표준에 부합하도록 보장합니다. 이는 결정이 사회적 가치와 법률에 부합해야 하는 자율 시스템에서 특히 중요합니다.

설명 가능한 AI의 과제

XAI의 이점은 분명하지만 이를 구현하는 데 어려움이 없는 것은 아닙니다. 가장 큰 장애물 중 하나는 딥러닝 모델, 특히 신경망의 복잡성입니다. 이러한 모델은 종종 수백만 개의 매개변수로 구성되므로 출력에 대한 간단한 설명을 제공하기 어렵습니다.

또 다른 과제는 정확성과 설명 가능성 간의 균형입니다. 단순한 모델이 더 설명하기 쉬운 경우가 많지만 심층 신경망과 같은 복잡한 모델에 비해 정확도가 떨어질 수 있습니다. 이 두 가지 요소 사이의 균형을 찾는 것이 주요 연구 분야입니다.

마지막으로, 비전문가가 정확하고 이해할 수 있는 설명을 작성하는 것은 어려울 수 있습니다. 기술적 설명은 데이터 과학자를 만족시킬 수 있지만 의사나 재정 고문과 같은 최종 사용자에게는 너무 복잡할 수 있습니다. XAI는 유익하고 접근하기 쉬운 설명을 제공하면서 다양한 수준의 전문 지식을 제공해야 합니다.

미래

AI가 계속 발전함에 따라 XAI에 대한 수요도 늘어날 것입니다. 정부와 규제 기관은 이미 AI 투명성의 중요성을 인식하고 중요 부문에서 설명 가능성을 추진하고 있습니다. 예를 들어, 유럽 연합의 GDPR(일반 데이터 보호 규정)은 개인이 자동화된 결정에 대해 설명을 요청할 수 있도록 규정하는 "설명할 권리"를 강조합니다.

미래에는 가장 복잡한 AI 모델도 설명 가능하게 만드는 새로운 방법을 보게 될 것입니다. 연구자들은 AI 결정에 대해 사람이 읽을 수 있는 설명을 생성하기 위해 자연어 처리와 같은 혁신적인 접근 방식을 탐구하고 있습니다. 한편, AI와 윤리의 교차점은 XAI의 발전을 더욱 촉진하여 AI 시스템이 강력할 뿐만 아니라 공정하고 신뢰할 수 있음을 보장할 것입니다.

마무리

설명 가능한 AI는 AI의 역량과 이러한 요구 사항 사이에 존재하는 신뢰, 책임, 투명성 격차를 해소하는 데 필수적입니다. 점점 더 많은 부문이 중요한 판단을 내리기 위해 AI로 전환함에 따라 XAI는 윤리적인 AI 개발의 핵심 구성 요소가 될 것입니다. XAI는 AI 모델의 작동에 대한 통찰력을 제공함으로써 이러한 시스템이 효율적일 뿐만 아니라 윤리적 규범 및 사용자 기대를 준수하도록 보장합니다.

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