인공지능의 생각을 보여주는 XAI

인공지능(AI)은 이미 우리의 일상에 깊숙이 자리 잡았습니다. 스마트폰의 음성 인식 기능부터, 온라인 쇼핑몰의 맞춤형 추천, 심지어 자율주행차까지 AI가 활용되지 않은 분야를 찾기 어려울 정도입니다. 하지만 많은 사람들이 AI의 작동 방식을 이해하는 데는 어려움이 있습니다. AI, 특히 딥러닝 기반의 AI 모델은 복잡한 수학적 계산을 통해 결과를 도출하기 때문에, 이 과정이 '블랙박스'(기능은 알지만, 원리를 이해할 수 없는 복잡한 기계 장치)처럼 보이기 때문입니다. 그래서 등장한 개념이 XAI(설명할 수 있는 인공지능)입니다.

 

설명할 수 있는 AI

 

 

XAI란 무엇일까?

XAI는 영어로 "Explainable AI)의 약자로, "설명할 수 있는 인공지능"이라는 뜻입니다. 기존의 AI 모델이 결과만 제공하고 그 이유는 알 수 없었던 반면, XAI는 'AI가 왜 그런 결정을 내렸는지 과정' 사람들에게 설명해 주는 기술입니다. AI를 더 신뢰할 수 있도록 만드는 역할을 합니다. 

 

AI의 블랙박스 문제

AI는 사람과 달리 복잡한 알고리즘과 수많은 데이터를 기준으로 결정을 내립니다. 예를 들어, 자율주행차의 AI가 도로에서 갑자기 멈춘다면, 그것이 왜 그런 결정을 내렸는지 이해하기 어렵습니다. 이것은 딥러닝 모델이 매우 복잡한 수학적 구조로 이루어져 있고, 데이터를 처리하는 과정이 분명하게 드러나지 않기 때문입니다. 이 때문에 많은 사람들은 AI가 결정을 내리면 그 결과를 신뢰하지 못하거나 불안감을 느끼기도 합니다.

XAI가 필요한 이유

이러한 문제를 해결하기 위해 XAI는 AI의 의사 결정 과정을 사람들이 이해할 수 있도록 설명하는 기술입니다. 의료 분야에서는 AI가 환자에게 특정 질병이 있다고 진단했을 때, XAI는 그 진단을 내리기 위해 AI가 어떤 증상이나 부분을 중점적으로 분석했는지, 어떤 데이터를 바탕으로 그 결론에 도달했는지를 설명해 줍니다. 이렇게 되면 의사나 환자 모두 AI의 진단 결과를 더 신뢰할 수 있습니다.

또한 XAI는 AI의 윤리적 문제를 해결하는 데도 큰 역할을 합니다. AI가 특정 그룹에 차별적인 결정을 내리거나 잘못된 판단을 하는 경우, XAI는 그 이유를 설명하고 개선할 수 있어야 합니다. 이를 통해 AI 시스템이 편향된 데이터를 사용하거나 비윤리적인 결정을 내리는 상황을 예방할 수 있습니다.

 

XAI의 활용 사례

의료 분야: 의료 분야에서는 AI를 활용해 질병을 진단하거나 치료 방법을 추천하는 경우가 있지만, 의료진이나 환자가 AI의 결과를 무조건 신뢰할 수는 없습니다. XAI를 통해 AI가 특정 진단을 내린 이유를 명확하게 설명함으로써 의료진은 AI의 결과를 참고해 보다 확실한 결정을 내릴 수 있습니다. AI가 암을 진단했다면, XAI는 AI가 어떤 패턴이나 의료 기록을 분석해 그러한 결과를 도출했는지 설명할 수 있습니다.

금융 분야: 금융 업계에서도 XAI는 매우 큰 역할을 합니다. AI가 대출 심사 과정에서 특정 고객에게 대출을 거절했다면, 그 이유를 설명할 수 있어야 합니다. XAI는 AI가 고객의 신용 기록, 소득, 지출 패턴 등을 어떻게 분석해 결론을 내렸는지를 설명함으로써 고객이 그 결과에 대해 이해하고 필요한 조처를 할 수 있게 돕습니다.

법률 분야: 법률 분야에서도 AI가 판결 예측이나 법적 문서 분석에 사용되는 경우가 있습니다. XAI는 AI가 어떤 법적 근거를 기준으로 그러한 결정을 내렸는지를 설명해 줌으로써 법률 전문가가 AI의 결과를 참고할 때 더 신뢰할 수 있게 해줍니다.

자율주행차: 자율주행차는 복잡한 환경에서 상황에 맞는 적절한 결정을 내려야 합니다. 갑자기 나타난 보행자를 피하기 위해 차량이 왜 특정 방향으로 회전했는지를 설명하는 것이 중요한데, 이러한 설명이 없다면, 운전자는 자율주행자에 대한 신뢰를 갖기 어려울 것입니다. 

 

XAI의 장점

XAI가 제공하는 가장 큰 장점은 신뢰성과 투명성입니다. AI의 결정을 신뢰할 수 있다면, 사람들은 AI와 협력하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. XAI는 이러한 신뢰성을 높이는 데 필수 조건입니다. 또한 XAI는 AI 모델을 개선하는 데도 중요한 역할을 합니다. AI가 내리는 결정이 설명될 수 있기 때문에, 그 결정이 잘못된 경우 그 원인을 파악하고 개선할 수 있습니다.

또한, 윤리적 문제를 해결하는 데도 큰 도움을 줍니다. AI가 사람의 삶에 중요한 결정을 내리는 상황에서, 그 결정이 공정하고 투명하게 이루어졌는지를 확인하는 것이 중요합니다. XAI는 이러한 과정을 뒷받침함으로써 AI 기술이 더 안전하고 신뢰할 수 있는 방향으로 발전하도록 합니다.

 

XAI의 도전 과제

가장 큰 문제는 AI 모델의 프로그램 복잡성입니다. 딥러닝 같은 모델은 매우 복잡한 연산 과정을 거치기 때문에, 이것을 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 것이 쉽지 않습니다. 또한, 사용자마다 이해도가 다르기 때문에, XAI가 모든 결정에 대해 완벽한 설명을 제공하는 것은 아직 기술적으로 어려운 부분도 있습니다.  

XAI 기술을 적용할 때 발생할 수 있는 윤리적 문제도 고려해야 합니다. AI의 결정이 잘못된 경우, 그 책임을 누구에게 물어야 하는지에 대한 논의가 필요합니다. AI가 내린 결정이 잘못되었음을 알리기 위해 XAI가 제공하는 설명이 충분한지 검토할 필요가 있습니다. 

 

그럼에도, XAI는 AI가 더 널리 사용되고, 더 신뢰받는 기술로 자리 잡기 위해 꼭 필요한 역할을 할 것입니다. AI가 발전함에 따라, 그 결정을 설명할 수 있는 기술도 같이 발전할 것이며, 이것은 다양한 산업에서 AI 활용의 폭을 더욱 넓힐 것입니다.