XAI
기술노트
🔬 XAI (설명가능 인공지능)
XAI (eXplainable AI)는 인공지능 모델, 특히 딥러닝과 같은 복잡한 모델이 어떤 근거로 그러한 결정을 내렸는지, 그 과정을 사람이 이해할 수 있는 방식으로 설명해주는 기술 또는 분야를 의미합니다. AI의 '블랙박스(Black Box)' 문제를 해결하기 위해 등장했습니다.
🤔 XAI는 왜 필요한가?
딥러닝과 같은 고성능 AI 모델은 매우 복잡한 내부 구조를 가지고 있어, 왜 특정 결과를 예측하거나 판단했는지 그 이유를 파악하기가 매우 어렵습니다. 이러한 '설명 불가능성'은 다음과 같은 문제를 야기합니다.
- 신뢰성 문제 : AI의 결정을 신뢰하고 받아들이기 어렵습니다. 특히 의료, 금융, 법률 등 인간의 삶에 중대한 영향을 미치는 분야에서는 결정의 근거를 아는 것이 매우 중요합니다.
- 공정성 및 편향성 문제 : AI가 학습 데이터에 내재된 편향을 학습하여, 특정 그룹에 대해 불공정한 결정을 내리더라도 그 원인을 파악하고 수정하기 어렵습니다.
- 디버깅 및 개선의 어려움 : 모델이 잘못된 예측을 했을 때, 원인을 알 수 없으면 모델을 개선하기가 힘듭니다.
- 규제 및 법적 책임 : AI의 결정으로 인해 문제가 발생했을 때, 그 책임 소재를 규명하기 어렵습니다. (예: 유럽의 GDPR은 '설명에 대한 권리'를 명시)
⚙️ XAI 기술의 종류
XAI 기술은 설명의 대상과 시점에 따라 다양하게 분류됩니다.
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) : 특정 예측 결과 하나에 대해, 그 주변의 데이터를 분석하여 "이 예측은 이러한 특징들 때문에 나왔다"고 지역적으로 설명하는 기법입니다.
- SHAP (SHapley Additive exPlanations) : 게임 이론의 섀플리 값(Shapley Value)을 활용하여, 각 특징(feature)이 모델의 예측에 얼마나 기여했는지를 정량적으로 측정하여 설명합니다.
- CAM (Class Activation Mapping) : 이미지 분류 모델(CNN)에서, 모델이 이미지의 어떤 부분을 보고 특정 클래스로 판단했는지를 히트맵(heatmap) 형태로 시각화하여 보여줍니다.
💡 기술사 핵심 Point
- XAI의 목표는 모델의 성능(Performance)과 설명가능성(Explainability) 사이의 트레이드오프를 해결하는 것입니다.
- XAI는 단순히 AI의 내부를 보여주는 것을 넘어, 인간과 AI 간의 신뢰를 구축하고, AI를 더 안전하고 공정하게 사용하기 위한 필수적인 기술입니다.
- AI 기술의 사회적 수용성을 높이고, 책임감 있는 AI(Responsible AI)를 구현하기 위한 핵심 요소로 그 중요성이 점점 더 커지고 있습니다.
