[제미나이] 설명 가능한 AI (XAI)란 무엇일까요?

설명 가능한 AI(XAI, Explainable AI)는 인공지능(AI) 모델의 의사 결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술을 의미합니다.

기존 AI의 한계: 블랙박스 문제

기존의 많은 AI 모델, 특히 딥러닝 모델은 복잡한 내부 구조로 인해 의사 결정 과정을 명확하게 설명하기 어렵습니다. 이러한 모델을 '블랙박스'라고 부르는데, 블랙박스 AI는 결과는 알 수 있지만, 왜 그런 결과가 나왔는지 그 이유를 알 수 없다는 단점이 있습니다.

XAI의 필요성

• 신뢰성 확보: AI의 판단 근거를 이해함으로써 AI에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다.
• 책임 소재 규명: AI의 오류 발생 시 원인을 파악하고 책임 소재를 규명하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 모델 개선: AI의 취약점을 파악하고 모델을 개선하는 데 활용할 수 있습니다.
• 윤리적 문제 해결: AI의 편향을 발견하고 윤리적인 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다.

XAI의 작동 방식

XAI는 다양한 방법을 통해 AI 모델의 의사 결정 과정을 설명합니다.

• 특징 중요도 분석: 어떤 요인이 결과에 가장 큰 영향을 미쳤는지 분석합니다.
• 의사 결정 규칙 제시: AI가 어떤 규칙에 따라 판단했는지 사람이 이해하기 쉬운 형태로 제시합니다.
• 시각화: AI의 의사 결정 과정을 시각적으로 표현하여 이해도를 높입니다.

XAI의 활용 분야

• 금융: 신용 평가, 대출 심사 등
• 의료: 질병 진단, 치료 방법 추천 등
• 자율주행: 사고 원인 분석, 안전성 확보 등
• 법률: 증거 분석, 판결 예측 등

XAI의 미래

XAI는 AI 기술의 발전에 따라 더욱 중요해질 것입니다. XAI 기술을 통해 AI는 더욱 신뢰받고 널리 활용될 수 있을 것입니다.