설명가능한 AI : XAI

XAI(Explainable Artificial Intelligence)

최근의 모든 뉴스 플로우의 큰 자리를 AI가 점령하고 있는 것은 누구나 알고 있는 사실입니다. 또한 기업에서는 기존 사업 영역에서의 자동화를 구현하고, 의사 결정을 강화하며 모든 직원의 업무 속도와 생산성을 높이기 위해 AI를 사용하는 기업이 점점 늘어나고 있습니다. 그렇다면 AI는 어떻게 질문에 대한 결론을 추론할까요? AI는 어떤 데이터를 기반으로 만들어지나요? 그리고 그 결과를 신뢰할 수 있나요?

위의 질문들은 AI를 사용하는 사람들의 일반적인 질문 입니다. 하지만 AI의 전체 계산 과정은 흔히 해석이 불가능한 ‘블랙박스‘로 표현됩니다. 이러한 블랙박스 모델은 데이터에서 직접 생성되며, 알고리즘을 만드는 엔지니어나 데이터 과학자조차도 내부에서 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지, AI 알고리즘이 어떻게 특정 결과에 도달했는지 이해하거나 설명할 수 없습니다.

이런 현상때문에 AI를 설명 가능하게 만드는 기술과 사업은 향후 다양한 분야에서 필요성이 확대 될것입니다. 이미 많은 기업들이 생성형 AI를 일부 기업의 사업 영역에서 채택하고 있는 지금, 점점 더 설명 가능한 인공지능(XAI)의 필요성을 느끼고 있으며 이것은 기술에 대한 책임 있는 개발 및 배포에 대한 요구사항입니다.

XAI 란 무엇입니까?

설명 가능한 AI(XAI)는 인공지능(AI) 시스템의 결정 과정과 결과를 인간이 이해할 수 있는 형태로 설명할 수 있는 기술을 말합니다. XAI는 AI 모델의 예측이나 결정이 어떻게 이루어지는지를 투명하게 만들어, 사용자나 개발자가 AI의 판단 근거를 이해하고 신뢰할 수 있도록 돕습니다. 이는 AI의 의사결정 과정에 대한 가시성을 제공함으로써, 사용자의 신뢰를 증진시키고, 오류 수정, 모델 개선, 그리고 윤리적, 법적 책임 문제에 대응하는 데 도움을 줍니다.

XAI를 통해 우리는 다음과 같은 질문에 답해야 합니다.

• AI 모델이 특정한 결론에 도달한 이유는 무엇입니까?
• 어떤 요인이 결정에 영향을 미쳤나요?
• 입력 데이터 중 가장 중요한 부분은 무엇입니까?
• 그 결과를 신뢰할 수 있습니까?

Issue: XAI가 필요한 이유는 무엇인가요?

Clue: XAI가 필요한 주된 이유는 다음과 같습니다:

1. 신뢰성 증진: 사용자가 AI의 결정 과정을 이해할 수 있을 때, 그들은 기술에 대해 더 큰 신뢰를 가질 수 있습니다.
2. 오류 및 편향 수정: XAI는 AI 시스템의 결정 과정을 분석함으로써 잠재적인 오류나 편향을 식별하고 수정하는 데 도움을 줍니다.
3. 규제 및 준수: 특정 산업 분야에서는 AI 결정 과정의 투명성이 법적 또는 규제 요건을 충족시키는 데 필수적일 수 있습니다.
4. 윤리적 책임: AI 시스템의 결정이 사람들의 삶에 중대한 영향을 미칠 수 있기 때문에, 그 과정을 설명할 수 있는 능력은 윤리적 책임을 다하는 데 중요합니다.

Issue: XAI는 어떻게 작동하나요?

Clue: XAI는 다양한 기술과 접근 방식을 사용하여 AI 모델의 작동 원리와 결정 과정을 설명합니다. 여기에는 입력 데이터와 결과 사이의 관계를 시각화하는 방법, 모델의 예측에 가장 영향을 미치는 요소를 식별하는 기법, 그리고 복잡한 모델의 결정 로직을 간소화하여 해석할 수 있는 모델을 생성하는 방법 등이 포함됩니다. 이러한 방식을 통해, XAI는 사용자가 AI의 결정 과정을 이해하고 검증할 수 있도록 돕습니다.

Issue: XAI의 주요 기술 과제는 무엇인가요?

Clue: XAI의 기술 과제로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

1. 복잡성: 일부 AI 모델, 특히 딥러닝 기반 모델은 매우 복잡하여, 그 작동 원리를 간단하게 설명하기 어렵습니다.
2. 정확성과 설명의 균형: 모델의 설명 가능성을 높이려고 할 때, 때때로 모델의 정확성이 저하될 수 있습니다. 이는 정확성과 설명 가능성 사이의 균형을 찾아야 하는 도전을 제시합니다.
3. 사용자 맞춤화: 다양한 사용자 그룹(예: 개발자, 비전문가 사용자, 규제 기관)이 있으며, 각 그룹의 요구와 이해 수준에 맞는 설명을 제공하는 것은 어려운 과제입니다.
4. 윤리적 문제: 설명 가능성을 제공하는 과정에서 개인 정보 보호와 같은 윤리적 문제를 적절히 관리해야 합니다.

Issue: XAI에서 현재 사용되는 주요 기술들은 어떤 것들이 있나요?

Clue: XAI에서 사용되는 주요 기술들에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

1. 특성 중요도 분석(Feature Importance Analysis): 이 기술은 모델의 예측에 가장 큰 영향을 미치는 입력 변수(특성)를 식별합니다. 이를 통해 사용자는 모델의 결정 과정에서 어떤 정보가 중요한 역할을 하는지 이해할 수 있습니다.
2. 결정 트리(Decision Trees): 결정 트리는 규칙 기반의 접근 방식을 사용하여 예측을 생성합니다. 이러한 규칙들은 사용자가 모델의 결정 과정을 쉽게 이해할 수 있도록 해줍니다.
3. 로컬 해석 가능 모델(Local Interpretable Model-agnostic Explanations, LIME): LIME은 복잡한 모델의 예측을 로컬로 근사하는 간단한 모델을 생성하여, 특정 예측에 대한 모델의 작동 방식을 설명합니다.
4. SHAP(Shapley Additive exPlanations): SHAP는 게임 이론에서 영감을 받은 방법으로, 각 입력 변수가 모델의 예측에 기여하는 정도를 정량화합니다. 이를 통해 모델의 전반적인 작동 원리를 이해하는 데 도움을 줍니다.
5. 대리 모델(Surrogate Models): 대리 모델은 복잡한 모델의 결정 경계나 예측을 근사하기 위해 사용되는, 보다 단순한 모델입니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 모델의 작동 방식을 간접적으로 이해할 수 있습니다.

Issue: XAI가 특히 중요한 적용 분야는?

Clue: XAI가 특히 중요한 적용 분야로는 다음과 같은 분야가 있습니다:

1. 의료: 진단, 치료 계획, 환자 모니터링 등의 결정에 AI가 사용되는 경우, 이해 가능한 설명은 의사 결정의 투명성을 보장하고 환자와 의료 전문가의 신뢰를 증진시킵니다.
2. 금융 서비스: 신용 평가, 사기 탐지, 투자 조언 등의 영역에서 AI의 결정을 설명할 수 있는 능력은 고객 신뢰와 규제 준수에 필수적입니다.
3. 법률: 법률 분야에서 AI를 사용할 때, 판단 근거의 투명성은 공정성과 책임을 보장하는 데 중요합니다.
4. 자동차: 자율 주행 차량과 같은 분야에서는 AI 시스템의 결정 과정을 이해하고 설명할 수 있어야 사고 발생 시 책임 소재를 명확히 할 수 있습니다.
5. 공공 서비스: 공공 정책 결정, 사회 복지 프로그램 관리 등에서 AI를 활용할 때, 결정의 기준과 과정을 투명하게 공개하는 것이 중요합니다.

Issue: XAI 연구와 개발을 위한 현재의 장애물은 무엇이 있으며, 이를 극복하기 위한 방안은 무엇일까요?

Clue: XAI 연구와 개발을 위한 현재의 장애물로는 기술적 복잡성, 데이터 프라이버시 문제, 다양한 이해관계자의 요구 사항 충족 등이 있습니다. 이를 극복하기 위한 방안으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

1. 다학제적 연구: 컴퓨터 과학, 인지 심리학, 사회학 등 다양한 분야의 전문가들이 협력하여 복잡한 문제를 해결합니다.
2. 표준화와 법적 프레임워크 개발: XAI 관련 표준과 법적 지침을 개발하여 연구 및 개발을 지원합니다.
3. 사용자 중심 설계: 다양한 사용자 그룹의 요구와 기대를 반영하여 XAI 시스템을 설계하고 개발합니다.
4. 교육과 훈련: XAI 기술과 원리에 대한 교육 프로그램을 제공하여 연구자, 개발자, 그리고 일반 사용자의 이해도를 높입니다.

Issue: XAI를 활용하여 기업이나 조직이 이익을 얻을 수 있는 방법은?

Clue: 설명 가능한 AI는 공정성, 모델 설명 가능성 및 책임성을 갖춘 실제 조직에서 AI 방법을 대규모로 구현하기 위한 방법론인 책임 있는 AI를 구현하기 위한 핵심 요구 사항 중 하나입니다.

1. 지식 기반 투명성: XAI는 챗봇이 응답을 위해 정보를 검색하는 위치를 설명하여 사용자가 정보의 신뢰성을 평가하고 잠재적으로 소스에 직접 액세스할 수 있도록 합니다.
2. 설명 가능한 권장 사항: 특정 산업의 규제 요구 사항에 따라 설명 가능성이 필요할 수 있습니다. XAI는 챗봇 출력에 대한 명확한 설명을 제공하여 이러한 규정을 준수하도록 돕습니다.
3. 위험한 상호 작용 식별: XAI는 챗봇이 거짓이고 사실이 아닌 응답을 제공할 수 있는 사례를 구분할 수 있는 지표가 제시될 수 있습니다. 이를 통해 잠재적인 위험을 조기에 개입하고 완화할 수 있습니다.
4. 사용자 제어 개선: XAI를 통해 사용자는 특정 응답에 대한 근거를 쿼리하거나 다양한 기준에 따라 대체 제안을 요청할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 생성형 AI와의 상호 작용을 더 효과적으로 제어할 수 있습니다.
5. 신뢰와 투명성: AI 시스템은 금융, 의료, 법 집행 등 다양한 영역에서 중요한 의사 결정에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 따라서 설명가능한 결과물은 신뢰와 투명성을 확보하는데에 있어서 필수적입니다.
6. 감사 가능한 의사 결정: 생성형 AI 결과에 영향을 미치는 요인들을 이해함으로써 기업은 기술을 효과적으로 활용하는 방법에 대해 더 많은 근거를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다. XAI는 챗봇의 추론을 설명함으로써 감사 가능한 의사 결정 프로세스를 촉진하고 기업 내 책임 있는 AI 개발 및 배포를 가능하게 합니다.
7. 향상된 효율성 및 생산성: XAI는 AI 모델 내의 병목 현상과 비효율성을 식별하여 목표 최적화 및 리소스 할당을 가능하게 합니다. 이를 통해 전반적인 작업 흐름과 생산성이 향상될 수 있습니다.
   AI가 주어진 출력에 대한 투명성을 제공하게 되면 사용자는 신뢰를 바탕으로 완벽한 의사 결정을 내리고 신속하게 조치를 취하여 전반적인 작업 흐름과 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
8. 혁신 및 경쟁 우위: XAI를 활용하여 데이터 및 생성형 AI 모델에 대한 더 깊은 통찰력을 얻음으로써 기업은 혁신을 위한 새로운 기회를 열고 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
9. 향상된 인간-AI ​​협업: XAI는 인간이 AI 추론의 근거를 이해할 수 있도록 지원하여 더 나은 협업과 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 합니다.
   XAI는 인간의 전문 지식이 여전히 중요한 영역임을 또한 강조하여 AI와 인간이 효과적으로 협력하는 협업 방식을 다양하게 촉진할 수 있습니다.
10. 더 나은 디버깅 및 모델 개선: XAI는 AI 모델 내의 결함이나 한계를 밝힐 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 문제를 해결하고 모델의 논리를 개선하며 궁극적으로 정확성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Issue: XAI의 발전이 가져올 사회적 영향은 어떤 것들이 있을까요?

Clue: XAI의 발전은 다음과 같은 긍정적인 사회적 영향을 가져올 수 있습니다:

1. 신뢰 증진: AI 시스템의 결정 과정이 투명하게 되면, 사용자와 사회의 AI 기술에 대한 신뢰가 증진됩니다.
2. 책임성 강화: AI의 결정 과정을 이해할 수 있게 되면, 잘못된 결정이나 편향에 대한 책임을 묻기 더 용이해집니다. 이는 AI 기술의 책임 있는 사용을 촉진합니다.
3. 포용성 증대: XAI를 통해 비전문가 사용자도 AI의 결정을 이해할 수 있게 되어, AI 기술의 접근성과 포용성이 증가합니다.
4. 혁신 촉진: AI 모델의 결정 과정을 명확히 이해함으로써, 연구자와 개발자는 모델을 더욱 효과적으로 개선하고 혁신할 수 있는 기회를 얻습니다.

Issue: XAI의 미래 발전 방향은 어떻게 될까요?

Clue: XAI의 미래 발전 방향은 다음과 같은 여러 측면에서 기대할 수 있습니다:

1. 기술적 발전: 더 효과적이고 정확한 설명을 제공할 수 있는 새로운 기술과 알고리즘이 개발될 것입니다.
2. 표준화와 법적 프레임워크: XAI에 대한 표준화된 접근 방식과 규제 프레임워크가 마련될 것으로 예상됩니다. 이는 AI의 책임감 있는 사용을 촉진하고 사용자 신뢰를 높이는 데 기여할 것입니다.
3. 교육과 인식 증진: XAI의 중요성에 대한 인식이 증가함에 따라, 개발자와 사용자 모두를 위한 교육 프로그램과 자료가 개발될 것입니다.
4. 다양한 적용 분야 확장: 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 XAI의 적용이 확대될 것입니다. 이는 해당 분야의 AI 결정 과정에 대한 투명성과 신뢰를 높이는 데 기여할 것입니다.

설명가능한 AI인 XAI에 대해 다양한 관점으로 알아봤습니다. AI는 최대한 인간이 이해 가능한 영역으로 발전해야지만 향후 AGI(인공 일반 지능)에 출현에 대해서도 문제점에 대처 할 수 있는 기준을 만들수 있을 것입니다.