인공지능 블랙박스의 의미와 개념에 대해 알아보겠습니다.
인공지능 블랙박스의 의미와 개념 이해하기
인공지능 블랙박스(AI Black Box)는 무엇을 의미하나요? 인공지능(AI)답이 도출되는 과정은 사람들이 도저히 알 수 없는 미지의 영역이라는 뜻이다. 사람들은 AI의 판단 결과에 호기심을 갖지만, 현실적으로 알 수 있는 방법은 없다. AI 블랙박스 인공지능(AI)인간이 판단이나 계산의 결과가 최종적으로 도출된 과정을 알 수 없다는 사실을 표현한 것입니다.AI 블랙박스는 매우 중요한 문제이며, 의료나 금융 분야에서 AI를 사용할 때 AI의 판단과 계산은 결코 틀리거나 부정확해서는 안 되지만, 이를 확인할 방법이 없어 매우 큰 문제입니다.이는 AI에 대한 신뢰 문제와 직결됩니다.이에 대한 해결책은 “설명 가능한 AI”입니다.설명 가능한 AI는 AI 모델의 작동 및 의사 결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하고 시각화하는 기술입니다.설명 가능한 AI는 AI 모델에 대한 신뢰성과 투명성을 제공할 수 있습니다.그러나 AI 모델은 엄청난 수의 매개변수로 구성된 함수를 사용하고 서로 상호 작용하는 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 모델의 작동은 인간의 이해 범위를 벗어납니다.AI의 학습 및 의사 결정 과정에 대한 알고리즘은 수많은 수학적 연산을 통해 만들어지며 그 과정과 결과를 아는 것은 매우 어렵습니다.설명 가능한 AI는 AI가 신뢰할 수 있으려면 지속적으로 발전하고 개발되어야 합니다.
인공지능 블랙박스의 의미와 개념 설명
AI 블랙박스(AI Black Box)의 의미는 인간이 AI의 답이 도출된 과정을 알 수 없다는 것이다. AI가 제공하는 결과에 대해 “왜?”라고 물었을 때 답을 얻을 수 없는 AI의 한계이자 문제이다. AI 블랙박스는 인간이 질문을 던졌을 때 AI가 답할 때 인간이 확인할 방법이 없고 AI의 답이 도출된 과정을 알 수 없는 영역이다. AI의 발전 속도는 매우 놀랍지만 문제는 인간이 AI가 도출된 과정을 알 수 없다는 것이다. AI 블랙박스 문제는 AI의 답은 도출되지만 그 과정은 알 수 없다는 것이다. 이를 “불투명성”이라고도 한다. AI 블랙박스는 AI 기술이 급속도로 발전함에 따라 자기학습 신경망 내의 수많은 연결을 이해하거나 AI가 도출한 결과에 대한 판단 과정을 추적하는 것이 불가능한 상황을 말한다. 이는 사람들이 인공지능이 내린 결정을 추론하는 방법과 과정을 알 수 없는 상황을 말한다. 예를 들어, 인공지능 모델을 의료 분야에서 복잡한 의학적 질병을 진단하는 데 사용하고 진단 결과를 중요한 의사 결정에 사용하는 경우, 그 모델은 왜 그런 결과가 나왔는지 알지 못하면 사용할 수 없습니다. 인공지능 모델을 금융 분야에서 사용하는 경우 금융 투자를 할 때 인공지능의 판단 및 선택 결과는 왜 그런 결과가 나왔는지 알 수 없지만 투자와 같은 의사 결정에는 사용할 수 없습니다. 인공지능 모델을 신용 평가에 사용하고 개인이 특정 신용 평가를 받은 이유를 이해할 수 없는 경우 개인의 관점에서 기본권을 침해하는 것으로 볼 수 있습니다. “설명 가능한 인공지능”은 인공지능 블랙박스 문제를 해결하기 위해 도입되고 있습니다. AI 모델의 의사 결정 프로세스를 설명하고 AI 모델이 사용하는 데이터를 공개함으로써 사람들이 AI 모델의 결과를 검증하고 AI가 생성한 결과를 이해할 수 있도록 하여 AI의 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 설명형 AI는 사람들이 이해하기 쉬운 방식으로 AI 모델의 작동 및 의사결정 과정을 설명하거나 시각화하는 기술입니다. 설명형 AI(XAI)는 AI 모델이 내린 결정의 이유와 근거를 제시하여 사람들이 AI가 제공한 답변이 도출된 과정을 이해할 수 있도록 하는 기술입니다. 설명형 AI는 AI의 신뢰성과 투명성을 확보할 수 있도록 해줍니다.인공지능(AI)현재 거의 모든 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 여전히 인공지능이 우리가 기대하는 성능과 정확성을 제공하지 못하는 경우가 있습니다. 나아가 잘못된 정보를 제공하거나 잘못된 판단을 내립니다. 인공지능이 이처럼 잘못된 판단을 내릴 때 사람들은 그 판단이 옳은지 그른지 바로 판단할 수 없습니다. 인공지능의 판단 결과를 알 수 없는 현상을 인공지능 블랙박스라고 합니다. 그리고 이 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 설명 가능한 인공지능입니다. 즉, 인공지능 블랙박스와 설명 가능한 인공지능이라는 두 가지가 합쳐진 것입니다. 인공지능(AI)이 제공하는 효용성, 편익, 편의성은 매우 높으며, 앞으로 인공지능이 더욱 발전하고 발전함에 따라 우리 삶에 밀접하게 적용되고 활용될 것입니다. 하지만 인공지능이 높은 성능을 가지고 있더라도 잘못된 판단을 내리는 경우가 있으며, 인공지능이 적용되는 분야가 인간의 생명이나 재산과 직접 관련이 있는 경우 위험한 상황으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차AI 기반 자율주행차가 잘못된 결정을 내리고 갑자기 방향을 바꾸면 매우 위험한 상황이 발생할 수 있으며, 왜 그렇게 했는지 알 수 있는 방법이 없습니다. AI 시스템 설계자조차도 AI의 행동 이유를 알아낼 수 없습니다. 우리가 사용하는 AI 생성적 인공지능(Generative AI)사람 채팅GPT(채팅 GPT)그냥 보기만 해도 AI가 터무니없는 답을 내놓는 경우가 많고, 왜 그런 결과를 내놓는지 알 수 있는 방법이 없다.인공지능(AI)은 매우 복잡한 구조를 가지고 있다.AI 기술이 급속도로 발전함에 따라 AI 내부의 수많은 인공신경망의 연결과 수억 개의 매개변수로 구성된 AI 모델의 기능에서 생성된 최적화된 알고리즘은 이제 인간이 이해할 수 없는 수준에 도달했다.AI 블랙박스는 AI에서 사용되는 머신러닝과 딥러닝을 기반으로 한 모델에서 시작된 문제로, 모델이 내부적으로 어떻게 동작하는지 알 수 없고, 이를 관찰하거나 이해하기 어려운 문제를 말한다.AI 블랙박스는 사실 AI의 가장 중요한 하위 기술인 머신러닝과 딥러닝에서 발생하는 문제이다.AI에서 사용하는 머신러닝과 딥러닝은 인간의 뇌의 신경망을 모방한 기술로, 인간의 뇌와 마찬가지로 AI의 인공신경망 구조도 뇌의 뉴런의 연결처럼 상호 연결된 노드로 구성된 매우 복잡한 구조이다. 여기서 데이터를 이용해 결론을 도출하는 과정은 불투명하다. 유명한 인공지능 바둑 게임인 알파고의 경우 특정 바둑 게임에서 왜 그런 움직임을 했는지 아무도 모른다. 이런 상황을 인공지능 블랙박스라고 한다. 사실 알파고의 경우 비교적 투명한 알고리즘을 가지고 있는 것으로 알려져 있지만 알기 어려운 부분이 너무 많다. 특히 인공지능의 딥러닝 분야에서는 은닉층 영역을 분석하기가 매우 어렵다. 인공지능(AI)에서 사용하는 모델은 인간의 뇌를 모방한 신경망 구조이며, 함수의 경우 수억 개의 매개변수를 사용하는 모델이기 때문에 수학적 연산을 통해 상호작용하는 내용을 알 수 없다. 또한 인공지능 신경망에서 사용하는 매개변수는 가중치, 편향, 학습률을 제어하고 조절하며, 과도한 학습으로 인해 오류가 발생하는 불완전성도 있다. 결국 사람들은 인공지능 모델에서 입력값과 출력값만 확인할 수 있다. 인공지능이 어떤 과정을 거쳐서 결과를 도출했는지 중간에 알 수 없다는 문제가 있습니다. 그리고 이러한 현상은 인공지능의 신뢰성 문제와 연결됩니다. 인공지능이 정확히 어떻게 작동하는지 알고 이해하지 못하면 사람들이 중요한 의사 결정 단계에서 인공지능의 결과를 사용할 수 있는지 여부와 윤리적 문제, 법적 책임 문제에 직접적으로 영향을 미칩니다. 의료 분야에서는 자율 주행 분야AI 블랙박스 문제는 사람들의 생명과 재산이 걸려 있는 금융과 같은 중요한 의사 결정 분야에서 심각해질 수 있습니다. AI 블랙박스에 대한 한 가지 해결책은 설명 가능한 AI이며, 설명 가능한 AI 기술 수준이 향상됨에 따라 AI에 투명성을 제공하고 신뢰성을 높이는 것이 앞으로 인류에게 중요한 과제가 될 것입니다.