인공지능의 블랙박스를 열어보는 설명 가능한 AI

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인공지능의 블랙박스를 열어보는 설명 가능한 AI

목차

  1. 소개
  2. 불가명인 인공지능의 문제점
    1. 왜 문제인가요?
    2. 예시: 의사에게 수술 필요 여부를 알리는 AI
  3. 설명 가능한 인공지능 (XAI)
    1. 설명 가능한 AI의 개념
    2. 의사결정과 투명성
    3. XAI의 기술과 방법
  4. XAI의 사회적 영향
    1. 공정성과 신뢰성 증대
    2. 윤리적 AI 시스템을 위한 중요한 단계
  5. 의료, 금융, 교통, 엔터테인먼트에서의 활용
  6. 인간과 인공지능의 공존과 권한
  7. 규제와 설명의 권리
  8. 결론
  9. 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

  1. https://www.ibm.com/watson/advantage-reports/power-interpretable-ai
  2. https://deepmind.com/blog/article/alphago-zero-starting-scratch

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