설명 가능한 인공지능(XAI)

 

설명 가능한 인공지능(Explainable Artificial Intelligence, XAI)은 인공지능 모델이 내린 결정 또는 예측을 인간이 이해하고 설명할 수 있는 방식으로 도출하도록 설계된 개념입니다. 기존의 딥러닝 및 머신러닝 모델은 복잡하고 추상적인 패턴을 학습하여 예측을 수행하지만 그 과정이 블랙박스처럼 불투명하고 설명이 어려운 경우가 많습니다. 설명 가능한 인공지능은 이러한 불투명성을 해소하고 모델의 작동 방식을 더욱 투명하게 설명하려는 노력의 일환입니다.

설명 가능한 인공지능의 목표는 다음과 같습니다:

1. 투명성: 설명 가능한 모델은 어떤 기준으로 예측이나 결정이 이루어졌는지 명확하게 보여줍니다. 이를 통해 사용자가 모델의 동작을 이해하고 신뢰할 수 있습니다.
2. 정당성: 모델의 결과를 이해하고 검증함으로써 모델이 편향성이나 오류를 범하지 않도록 도와줍니다.
3. 교육 및 개선: 모델을 보다 효과적으로 개선하기 위해 모델 내부의 결정 과정을 분석하고 수정할 수 있는 정보를 제공합니다.

설명 가능한 인공지능은 다양한 기술과 방법을 활용하여 구현될 수 있습니다:

• 피처 중요도 분석: 모델이 예측을 내릴 때 어떤 입력 피처가 영향을 많이 주었는지를 확인하여 중요한 피처를 식별합니다.
• 예측 설명: 모델의 예측을 설명하는 문장 또는 시각적인 요약을 생성합니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델의 경우 특정 부위가 왜 중요한지를 시각화하여 보여줄 수 있습니다.
• 규칙 기반 모델: 인간이 이해하기 쉬운 규칙을 학습하여 모델의 결정 과정을 설명합니다.
• 롤백 및 수정: 모델의 결정 과정을 따라가며 잘못된 결정을 수정하거나 모델을 개선하는 과정을 가능하게 합니다.
• 경험 기반 설명: 모델이 이전에 학습한 경험을 바탕으로 어떻게 예측을 내렸는지 설명합니다.

설명 가능한 인공지능은 의료 진단, 금융 예측, 자율 주행 차량 등 민감한 분야에서의 신뢰성과 투명성을 확보하기 위해 중요한 역할을 합니다. 이러한 기술은 인간과 인공지능의 상호작용을 더욱 안전하고 효과적으로 만들어주며, 결국 인공지능 기술의 발전을 촉진할 수 있는 중요한 요소 중 하나입니다.