설명가능 인공지능

설명가능 인공지능 (Explainable Artificial Intelligence, XAI)은 인공지능(AI) 모델의 의사 결정 과정이나 판단 근거를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 것을 목표로 하는 기술 분야이다. 기존의 많은 AI 모델, 특히 딥러닝 모델은 그 복잡성으로 인해 내부 작동 방식을 파악하기 어려워 '블랙박스'라고 불리기도 한다. 이러한 블랙박스 모델은 높은 예측 정확도를 제공할 수 있지만, 왜 특정 결론에 도달했는지 설명하기 어렵기 때문에 신뢰성, 책임성, 공정성 측면에서 문제를 야기할 수 있다.

설명가능 인공지능은 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 방법론을 활용한다. 모델 자체를 해석 가능하도록 설계하거나 (예: 선형 모델, 의사결정 트리), 블랙박스 모델의 입력과 출력 간의 관계를 분석하여 설명 가능한 근거를 제공하는 방식 (예: LIME, SHAP) 등이 있다.

주요 목표 및 필요성:

• 신뢰성 확보: AI 시스템의 작동 방식을 이해함으로써 사용자는 시스템의 예측과 결정을 신뢰할 수 있게 된다.
• 책임성 강화: AI 시스템의 오류나 편향이 발생했을 때, 그 원인을 파악하고 수정하여 책임 소재를 명확히 할 수 있다.
• 공정성 보장: AI 시스템이 차별적인 결정을 내리는지 확인하고, 불공정한 요소를 제거하여 공정성을 확보할 수 있다.
• 규제 준수: 금융, 의료 등 규제가 엄격한 분야에서 AI 시스템을 도입하기 위해서는 의사 결정 과정을 설명할 수 있어야 한다.
• 사용자 이해 증진: AI 시스템의 작동 방식을 이해함으로써 사용자는 시스템을 효과적으로 활용하고, 개선 방향을 제시할 수 있다.

설명가능 인공지능의 기술적 접근 방식:

• 모델 자체의 해석 가능성 확보:
  • 선형 회귀 모델: 각 변수의 영향력을 직관적으로 파악 가능.
  • 의사결정 트리: 규칙 기반으로 의사 결정 과정을 시각적으로 표현.
  • 규칙 기반 시스템: 명확하게 정의된 규칙에 따라 작동하므로 설명 용이.
• 모델 사후 설명 기법 (Post-hoc Explanation):
  • LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): 특정 입력 주변에서 모델의 동작을 선형적으로 근사하여 설명.
  • SHAP (SHapley Additive exPlanations): 게임 이론의 Shapley 값을 사용하여 각 특징이 예측에 미치는 영향력을 정량화.
  • CAM (Class Activation Map): 이미지 분류 모델에서 특정 클래스를 활성화하는 영역을 시각화.
• 신경망 시각화:
  • 기울기 기반 시각화: 입력 이미지에 대한 출력 클래스의 기울기를 계산하여 중요한 영역을 강조.
  • 특징 시각화: 신경망의 특정 레이어에서 활성화되는 특징을 시각적으로 표현.

활용 분야:

• 금융: 신용 평가 모델의 의사 결정 근거 설명, 이상 거래 탐지 이유 분석.
• 의료: 질병 진단 모델의 판단 근거 제시, 환자 치료 계획 설명.
• 법률: 증거 분석 시스템의 추론 과정 설명, 법률 자문 제공.
• 자율 주행: 자동차의 주행 판단 근거 설명, 사고 발생 시 원인 분석.
• 인사: 채용 시스템의 평가 기준 설명, 성과 평가 이유 분석.

설명가능 인공지능은 AI 기술의 신뢰성을 높이고, 사회적 수용성을 확대하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.