설명 가능한 인공지능의 의미와 개념에 대해 알아보겠습니다.
설명 가능한 인공지능의 의미와 개념 이해
설명 가능한 AI는 사람들이 이해할 수 있는 유형의 인공지능입니다. 인공지능(AI) 사람들이 모델의 작동 및 의사결정 과정을 이해하고 해석할 수 있도록 하는 기술을 말합니다. 사람들이 인공지능의 판단 결과에 대한 이유를 이해할 수 있도록 정보를 제공합니다. 설명 가능한 AI는 사람들이 인공지능의 의사결정 과정을 이해하고 해석할 수 있는 방식으로 인공지능을 만들거나 활용하는 기술입니다. 설명 가능한 AI는 사람들이 인공지능의 작동 방식, 의사결정 과정 및 의사결정 기준을 이해하도록 하여 사람들이 인공지능을 신뢰하고 산업에 적용하도록 돕는 것을 목표로 합니다. 설명 가능한 AI는 인공지능의 의사결정 방법과 과정을 투명하게 만들어 신뢰성과 투명성이라는 두 가지 효과를 얻습니다. 설명 가능한 AI는 도출된 결과에 대한 투명성과 신뢰성을 제공하는 동시에 예측 정확도 측면에서 높은 수준의 성과를 보일 수 있습니다. 설명 가능한 AI는 지속적으로 발전하는 중요한 기술입니다.
설명 가능한 인공지능 의미 및 개념 설명
설명 가능한 AI는 인공 지능(AI) 모델의 작동 및 의사 결정 프로세스를 설명하고 이해하기 쉽게 만드는 기술입니다. 설명 가능한 AI는 사람들이 기계 학습 알고리즘과 인공 지능 모델에서 파생된 결과를 이해하고 신뢰할 수 있도록 하는 기술, 프로세스 및 방법론입니다. 설명 가능한 AI는 인공 지능(AI)이 주도하는 의사 결정 프로세스에서 모델의 정확성, 투명성 및 신뢰성을 보장합니다. 설명 가능한 AI는 인공 지능(AI) 모델이 내린 결정에 대한 이유와 근거를 제공할 수 있으므로 모델의 신뢰성과 투명성이라는 두 가지 효과를 얻을 수 있습니다. 설명 가능한 AI는 “XAI”라고도 합니다. XAI는 eXplainable AI의 약자입니다. 일반적으로 인공 지능(AI)은 머신러닝이를 통해 학습 데이터로 모델을 만들고 입력 데이터에 대한 판단 결과를 제시하지만 판단 결과의 근거와 모델의 입출력 데이터에 대한 인과관계를 설명하지 않습니다. 그리고 이를 아는 것이 매우 어렵게 구조화되어 있습니다. 하지만 설명 가능한 AI를 통해 AI는 판단 결과와 인과관계에 대한 근거에 대한 정보를 제시하고 제공할 수 있습니다. 설명 가능한 AI(XAI)는 AI 모델이 제시하는 결과에 예상되는 잠재적 편향과 같은 문제를 파악하고 잘못된 의사 결정을 방지하는 수단입니다. 실제 산업 현장에 AI 모델을 적용할 때 AI에 대한 신뢰를 구축하는 것이 매우 중요합니다. 따라서 AI를 설명할 수 있는 설명 가능성은 기업과 조직이 책임감 있는 방식으로 AI를 사용하는 데 도움이 됩니다. 설명 가능한 AI는 AI가 발전함에 따라 사람들이 AI가 생성하는 결과에 대한 알고리즘을 이해할 수 없고 그것이 옳은지 그른지 알 수 없다는 문제에서 시작되었습니다. 설명 가능한 AI는 AI 블랙박스를 해결하기 위해 등장했습니다.[설명 가능한 인공지능과 인공지능 블랙박스]
AI의 답변이 도출되는 과정을 AI 블랙박스라고 합니다. 데이터를 활용한 머신러닝 과정에서 학습에 사용되는 계산 과정은 인간이 해석할 수 없는 블랙박스를 만듭니다. 이 블랙박스는 알고리즘을 직접 만드는 엔지니어나 데이터 과학자조차도 알 수 없습니다. 따라서 설명 가능한 AI는 AI 알고리즘에서 내부적으로 도출된 결과를 AI가 설명할 수 있도록 하는 기술입니다. 설명 가능한 AI의 한 예로 모델의 입력과 출력을 시각화하여 모델의 동작을 이해하기 쉽게 만드는 기술이 있습니다. 설명 가능한 AI의 또 다른 예로는 모델이 어떻게 학습되었는지 설명하는 것입니다. 이미지를 인식할 수 있는 AI에서 특정 사진이 고양이로 분류되면 AI는 분류 결과만 제공하고 사진의 어느 부분이 고양이로 분류되었는지에 대한 정보는 제공하지 않습니다. 그러나 설명 가능한 AI 기술은 AI의 이미지 분류 모델에서 분류 직전에 있는 “중간 계층”을 활용하여 이미지의 어느 부분이 고양이로 판별되었는지에 대한 정보를 제공합니다. 즉, AI의 판단 과정과 근거를 투명하게 보여주는 기술입니다. 설명 가능한 AI에는 다양한 기술이 있습니다. 설명 가능한 인공 지능의 대표적인 기술로는 특정 중요도, 부분 의존도 플롯, 대리 분석이 있습니다.[설명 가능한 인공지능의 대표적 기법들]
Feature Importance 및 Partial Dependence Plot을 사용하면 데이터 특성이 머신 러닝 모델의 성능에 어떤 영향을 미치는지 계산하고 상관 관계를 확인할 수 있습니다. 대리 분석은 모델을 설명 가능한 함수로 대체하고 성능을 비교하여 모델의 결과를 간접적으로 설명합니다. 설명 가능한 함수의 대표적인 예로는 Decision Tree와 K-Nearest Neighbors가 있습니다.[설명 가능한 함수들의 대표적인 예시]
사실, 사람들이 AI를 신뢰할 수 없다면 어떤 산업에서도 AI를 사용할 수 없습니다. 특히 인간의 생명과 직접 관련된 의료 분야에서는 신뢰받지 못하면 AI를 사용할 수 없습니다. 인간의 재산과 직접 관련된 금융 분야도 마찬가지입니다. AI를 의료 또는 금융 분야에 통합하고 적용하려면 AI가 신뢰할 수 있어야 합니다. 따라서 AI 모델이 결과를 생성하는 프로세스를 설명하는 기술이 분야로서 지속적으로 등장하고 발전하고 있습니다. 설명 가능한 AI를 만들기 위한 노력은 AI 모델의 안전성과 사용자 신뢰를 높이는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 특히 설명 가능한 AI는 AI의 윤리적 사용에도 매우 중요합니다.인공지능의 딥러닝 기술객체 인식, 자연어 처리(NLP), 의사결정의 경우 높은 수준의 성능을 보이며 의료, 금융, 로봇 분야에서 활용되고 있다. 하지만 인공지능의 딥러닝에 활용되는 인공신경망은 구조가 매우 복잡하여 사람이 인공지능이 내놓는 결과를 해석하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 설명 가능한 인공지능 기술이 필요하다. 설명 가능한 인공지능 기술을 통해 인공지능의 잘못된 판단 결과를 바로잡고 의료, 금융, 법률 분야 등 의사결정 결과가 매우 중요한 분야에서 올바르게 활용할 수 있는 길을 열 수 있다. 특히, 객체 인식 도메인에서 설명 가능한 AI는 개 이미지를 인식하고 개털의 유무, 고양이 귀 모양과 같은 특성을 고려하여 개로 분류하고, 통계적 유의도를 결정하여 사진을 “강아지”라고 부르는 이유를 제공합니다. 설명 가능한 AI는 신뢰성과 투명성이라는 두 가지 중요한 요소를 제공하여 미래에 AI를 도입하고 책임감 있게 사용할 수 있으므로 설명 가능한 AI 기술은 AI의 발전과 함께 발전할 것으로 예상됩니다.