인공지능의 블랙박스를 열어보는 설명 가능한 AI
목차
- 소개
- 불가명인 인공지능의 문제점
- 왜 문제인가요?
- 예시: 의사에게 수술 필요 여부를 알리는 AI
- 설명 가능한 인공지능 (XAI)
- 설명 가능한 AI의 개념
- 의사결정과 투명성
- XAI의 기술과 방법
- XAI의 사회적 영향
- 공정성과 신뢰성 증대
- 윤리적 AI 시스템을 위한 중요한 단계
- 의료, 금융, 교통, 엔터테인먼트에서의 활용
- 인간과 인공지능의 공존과 권한
- 규제와 설명의 권리
- 결론
- 참고 자료
🤖 불가명인 인공지능의 문제점
인공지능은 우리 생활의 모든 측면에 걸쳐 의문을 안겨주는 "상자 안의 내용은 무엇인가요?"라는 질문을 던집니다. 하지만 인공지능도 이 예외는 아닙니다. 설명 가능한 인공지능 또는 XAI는 인공지능 시스템의 블랙박스 의사결정 방식을 알아보는 머신러닝의 신흥 분야입니다. 하지만 왜 XAI가 중요한지 궁금할 것입니다.
의사로서 상상해보세요. 인공지능 시스템이 환자에게 수술이 필요하다고 알려준다면 왜 그런 결정을 내렸는지 알 수 없을 것입니다. 마치 그 약의 성분을 모르고 삼키는 것과 같습니다. 이런 상황에서는 설명이 필요한데, 그것이 XAI가 나타나는 이유입니다.
🔍 설명 가능한 인공지능 (XAI)
XAI는 마치 투명한 상자와 같습니다. 이는 인공지능이 어떻게 의사결정을 내리는지 볼 수 있고 이해할 수 있게 해줍니다. 이는 인공지능이 특정 결정을 내린 이유를 사람들이 이해할 수 있도록 설명할 수 있습니다.
XAI는 의사결정 트리, 규칙 목록 및 직접 해석 가능한 모델과 같은 기술을 활용합니다. XAI는 명확성을 제공하고 신뢰성을 높입니다. 이는 자율주행 자동차가 사고를 피하는 방법을 결정하거나 금융 기관이 신용 점수를 결정하는 경우, 심지어 희귀 질병을 진단하는 경우에도 유용하게 사용될 수 있습니다. XAI는 각 결정의 논리적인 근거를 명확하게 알려줍니다.
AI는 수십 년 동안 존재해 왔지만 그 블랙박스 문제는 최근에 주요한 문제로 대두되었습니다. 점점 더 복잡한 모델이 되면서 내부 동작 방식을 이해하는 것이 중요해졌습니다. 1997년 IBM의 딥 블루와 가르리 카스파로프 사이에 벌어진 체스 경기는 AI에 대한 역사적 사건이었습니다. 하지만 왜 딥 블루가 한 수를 다른 수보다 선택했는지 설명하기는 거의 불가능했습니다. 그러나 2016년 딥마인드의 알파고가 세계 챔피언 이세돌 선수에게 비정상적이고도 성공적인 수를 두게 되면서, 심지어 개발자들도 설명할 수 없었다는 사례가 있었습니다. 이는 XAI의 필요성을 강력하게 보여주는 사례입니다.
⚙️ XAI의 사회적 영향
설명 가능한 인공지능은 공정성, 책임성 및 신뢰성을 높여줄 수 있다는 점에서 사회적 영향이 큽니다. XAI는 AI 시스템 내 각 결정의 논리를 명확하게 보여줌으로써 더 큰 신뢰성과 공정성을 약속합니다. 이것은 마법의 지팡이는 아니지만 책임있는 AI에 대한 중요한 단계입니다.
의료부터 금융, 교통, 엔터테인먼트까지 XAI는 AI 구현의 필수 요소로 자리잡고 있습니다. XAI는 더 공정하고 윤리적이며 신뢰할 수 있는 AI 시스템이 가능하도록 도와줍니다.
또한 XAI는 인간과 인공지능의 공존과 인권을 주제로 더 깊게 탐구하게 해줍니다. 인공지능 시스템이 결정을 내릴 때 이를 이해할 수 있는 것뿐만 아니라 사람들을 적극적으로 지원하고 믿음을 심어줄 수 있는 것이 XAI입니다.
또한 유럽 연합 일반 개인정보 보호법 및 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법과 같은 규정들은 알고리즘 결정 제작에 관한 설명권을 인정하고 있습니다. 이 설명권은 인공지능 시스템이 당신에 대한 결정을 내릴 때 왜 그렇게 결정을 내렸는지 알 수 있는 권리입니다. 이것이 바로 XAI가 제공하고자 하는 것입니다.
앞으로 인공지능과 마주할 때는 결과만 중요한 것이 아니라 이해하는 것도 중요하다는 사실을 기억해주세요. 이것이 바로 설명 가능한 인공지능의 마법이 빛나는 곳입니다. 블랙박스 안으로 한 번 살펴볼 시간입니다. 투명성을 받아들일 때입니다. 설명 가능한 인공지능의 시대입니다.
📚 참고 자료
- https://www.ibm.com/watson/advantage-reports/power-interpretable-ai
- https://deepmind.com/blog/article/alphago-zero-starting-scratch