설명가능한 인공지능(XAI, Explainable Artificial Intelligence)이란?

XAI(Explainable Artificial Intelligence)는 '설명 가능한 인공지능'을 의미하며, 인공지능(AI)의 의사 결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술입니다.

XAI의 필요성

• 최근 인공지능 기술, 특히 딥러닝 기술은 매우 복잡해져서 그 작동 원리를 이해하기 어려운 '블랙박스'와 같다는 비판을 받고 있습니다.
• 인공지능이 중요한 결정을 내리는 분야(예: 의료, 금융, 법률)에서 그 결정의 근거를 설명할 수 없다면 신뢰성 문제가 발생할 수 있습니다.
• XAI는 인공지능의 투명성을 높여 사용자가 인공지능의 판단을 신뢰하고, 오류나 편향을 발견하고 수정할 수 있도록 돕습니다.

XAI의 주요 목표

• 인공지능 모델의 의사 결정 과정을 인간이 이해할 수 있는 형태로 설명
• 인공지능 모델의 예측 결과에 대한 신뢰성 확보
• 인공지능 모델의 오류 및 편향 감지 및 수정
• 인공지능 모델의 책임성 강화
• 인공지능 모델의 성능 개선

XAI의 주요 기술

• 모델 자체 해석: 모델 설계 단계부터 해석 가능성을 고려하여 개발
• 사후 해석: 이미 학습된 모델의 예측 결과를 분석하여 설명
• 시각화 기법: 모델의 작동 방식을 시각적으로 표현
• 설명 생성 기법: 모델의 판단 근거를 자연어 등으로 설명

XAI의 활용 분야

• 의료 분야: 질병 진단, 치료 계획 수립 등
• 금융 분야: 신용 평가, 대출 심사 등
• 자율주행 분야: 자율주행 차량의 판단 근거 설명
• 법률 분야: 법률 해석, 판결 예측 등

XAI는 인공지능 기술의 발전에 따라 더욱 중요해지고 있으며, 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다