AI 시스템 설명을 위한 소셜 투명성

목차

1. 소개
2. AI가 제안한 가격으로 유력 고객인 "스카우트"에게 낙찰에 실패한 이유
3. AI 설명 불가능성의 현황
4. 맥락 포함한 AI 설명의 중요성
5. XAI의 지적 제약
6. 소셜 투명성 (ST) 개념 소개
7. 역사적 맥락 및 사용자 상호작용 데이터의 중요성
8. 소셜 투명성의 기술적 적용
9. 결론
10. AI 시스템 설명을 위한 추가 자료

AI 시스템의 명쾌한 설명을 위한 소셜 투명성 (ST): 알고리즘의 범위를 넘어서

이 논문을 통해 우리는 AI 시스템 설명의 핵심을 살펴보고자 한다. 일반적으로 AI 모델 설명에 대한 연구는 알고리즘의 투명성에 초점을 맞추고 있다. 그러나 여기에서 우리는 이전 연구들에서 소홀히 된 사회조직적 맥락의 중요성을 강조하고자 한다. 따라서 우리는 소셜 투명성 (ST)이라는 개념을 소개하고 탐구한다. 소셜 투명성은 지난 사용자들의 상호작용을 통해 사회조직적 맥락을 반영하는 것이다.

1. 소개

AI 기술의 발전으로 인해 AI 시스템의 유용성은 증가하고 있다. 그러나 AI 시스템에 대한 설명 가능성(explainability)의 문제는 여전히 해결되어야 할 과제로 남아있다. 특히, 이러한 시스템을 사용하는 사람들은 AI의 추천을 이해하고 신뢰할 필요가 있다. 이를 위해 AI 시스템은 알고리즘의 의사결정 과정을 명확하게 설명할 수 있어야 한다.

2. AI가 제안한 가격으로 유력 고객인 "스카우트"에게 낙찰에 실패한 이유

한 가게 주인 Aziz은 강력한 AI 기반 가격 책정 도구를 사용하여 "스카우트"라는 유력한 고객에게 적절한 가격을 제시하려고 한다. 그러나 AI가 제안한 가격이 높아 "스카우트"는 제안을 거절하고 떠나버린다. 이 경우 왜 정확한 모델과 좋은 기술적 투명성을 가진 AI 시스템이 가격 제시에 실패했을까?

3. AI 설명 불가능성의 현황

AI 설명 가능성에 대한 연구들은 주로 알고리즘의 투명성에 초점을 맞추고 있다. 그러나 이러한 접근 방식은 AI 시스템을 인간-인공지능 혼합체로 인식해야 한다고 주장하는 우리의 주장을 놓친다. 인간과 인공지능의 혼합체인 AI 시스템은 사회조직적 맥락과 밀접하게 연관되어 있다. 이러한 맥락을 설명에서 고려하지 않고 중심화하는 것은 설명 가능한 인공지능(XAI)의 수용 한계 사이에 존재하는 지성적으로 풍요로운 영역을 무시하는 것이라고 할 수 있다.

4. 맥락 포함한 AI 설명의 중요성

AI 시스템의 설명을 더 명확하게 하기 위해서는 맥락을 고려해야 한다. 인공지능 시스템은 단순히 알고리즘 내부를 탐색하는 것보다 외부의 맥락적 요소에 더 많은 관심을 가져야 한다. 이러한 외부 맥락은 예를 들어 다른 사람들이 추천을 어떻게 다뤘는지와 같은 과거 데이터로 설명될 수 있다. 왜냐하면 AI 설명에는 단순히 알고리즘의 결정 과정을 파악하는 것보다 다양한 외부 요인을 고려하는 것이 더 중요할 수 있기 때문이다.

5. XAI의 지적 제약

설명 가능한 인공지능(XAI)은 지능적인 투명성을 향상시키기 위한 노력으로 표현될 수 있다. 그러나 현재의 XAI 접근 방식은 알고리즘의 내부적인 동작에 초점을 맞추고 있으며, 유저의 인문학적, 사회학적, 현실적 맥락에 대한 이해와 상호작용을 간소화시키고 있다. 이는 XAI에서 아직 해결되지 않은 지적 제약으로 남아있는 사회적 요소의 부재를 드러낸다.

6. 소셜 투명성 (ST) 개념 소개

이 논문에서는 소셜 투명성 (ST)이라는 개념을 도입하여 AI 시스템 설명에 사회조직적 맥락을 포함시키는 방법을 제시한다. ST는 지난 사용자들의 상호작용을 통해 사회조직적 맥락을 포함하는 것을 의미한다. 이를 통해 AI 시스템이 어떤 의견을 가지고 있는지, 중요한 정보를 포함하고 있는지 등을 알 수 있어 신뢰성 및 설명 가능성을 향상시킬 수 있다.

7. 역사적 맥락 및 사용자 상호작용 데이터의 중요성

소셜 투명성을 구체화하기 위해서는 역사적 맥락 및 사용자 상호작용 데이터를 고려해야 한다. 예를 들어, 전자상거래 업자 Aziz의 경우 AI 시스템이 제안하는 가격에 대해 동료들의 의견이 어떠한지, Covid 예산 문제로 인해 회사에서 손실을 본 Jess가 제품을 팔았던 경험이 있는지 등을 알 수 있다. 이러한 맥락적 정보들은 소셜 투명성을 통해 AI 시스템의 의사결정에 영향을 미칠 수 있다.

8. 소셜 투명성의 기술적 적용

소셜 투명성을 기술적으로 적용하기 위해서는 4W(WHO, WHAT, WHEN, WHY) 요소를 고려해야 한다. 이러한 요소들은 맥락을 설명하는 데에 도움이 되는 구성 요소이다. 예를 들어, Aziz가 AI 시스템의 제안을 거부한 동료들이 65%라는 사실을 알게 된다면, 그의 의사결정에 영향을 줄 수 있을 것이다. 이러한 4W 요소들은 소셜 투명성의 설계 요소로 활용될 수 있으며, AI 시스템의 설명 가능성을 향상시키는 데에 기여할 수 있다.

9. 결론

이 글에서는 인간-인공지능 혼합체인 AI 시스템의 설명 가능성을 높이기 위해 소셜 투명성의 개념을 소개하고 탐구하였다. 현재의 설명 가능한 인공지능(XAI) 접근 방식은 알고리즘의 투명성에만 초점을 맞추고 있다. 그러나 소셜 투명성을 통해 AI 시스템이 사회적 맥락을 고려할 수 있도록 함으로써 더욱 명확하고 이해하기 쉬운 설명을 제공할 수 있다. 이를 통해 인간과 인공지능의 혼합체로서의 AI 시스템을 더욱 구체화시키고 자동화에 대한 인간의 개입을 줄일 수 있다.

10. AI 시스템 설명을 위한 추가 자료

• 링크1: 인공지능 시스템 설명 가능성에 관한 연구 논문
• 링크2: 소셜 투명성(ST)을 활용한 AI 설명 방법
• 링크3: 사회조직적 맥락을 포함한 AI 시스템 설명 방법론

강조된 부분

• AI 시스템의 명쾌한 설명을 위한 소셜 투명성 (ST): 알고리즘의 범위를 넘어서
• 1. 소개
• 2. AI가 제안한 가격으로 유력 고객인 "스카우트"에게 낙찰에 실패한 이유
• 3. AI 설명 불가능성의 현황
• 4. 맥락 포함한 AI 설명의 중요성
• 5. XAI의 지적 제약
• 6. 소셜 투명성 (ST) 개념 소개
• 7. 역사적 맥락 및 사용자 상호작용 데이터의 중요성
• 8. 소셜 투명성의 기술적 적용
• 9. 결론
• 10. AI 시스템 설명을 위한 추가 자료

FAQ

Q: AI 시스템 설명이 왜 중요한가요? A: AI 시스템 설명은 사용자가 AI의 의사결정을 이해하고 신뢰할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 설명 가능한 AI는 투명성을 통해 인간과 AI 시스템의 상호작용을 개선하여 실수를 예방하고 결정에 대한 책임을 공유할 수 있게 합니다.

Q: 소셜 투명성이란 무엇인가요? A: 소셜 투명성은 AI 시스템 설명에 사회조직적 맥락을 포함하는 개념입니다. 이를 통해 AI 시스템의 의사결정에 영향을 미치는 외부 요소들을 설명할 수 있으며, 신뢰성과 설명 가능성을 향상시킬 수 있습니다.

Q: 왜 사회조직적 맥락을 AI 설명에 포함해야 하나요? A: AI 시스템을 이해하기 위해서는 알고리즘의 내부 동작에만 초점을 맞추기보다는 외부의 사회적, 상황적 요소들을 고려해야 합니다. 외부 맥락은 AI 시스템의 의사결정에 영향을 미칠 수 있으며, 결론적으로 설명 가능성을 향상시킬 수 있습니다.

Q: 소셜 투명성은 어떻게 기술적으로 적용될 수 있나요? A: 소셜 투명성은 사용자 상호작용 데이터와 역사적 맥락을 반영하여 AI 시스템 설명에 포함될 수 있습니다. 사용자들의 의견이나 과거 상호작용 데이터 등을 고려함으로써 AI 시스템의 의사결정에 영향을 미치는 요소들을 설명할 수 있습니다.