설명 가능한 인공지능(XAI)은 인공지능 및 머신러닝 모델의 작동 방식을 이해하고 해석하는 데 도움을 주는 새로운 개념으로, 기업들의 관심이 점점 높아지고 있습니다.
현대 사회는 데이터 중심 사회이며, 인공지능(AI)은 그 중심에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
다양한 종류의 인공지능 솔루션들이 여러 산업 분야에서 활용되어 비즈니스 성장을 촉진하고 운영 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.
뿐만 아니라, AI 모델이 어떻게 작동하고 결과를 도출하는지에 대한 이해를 돕는 데도 중요한 역할을 합니다.
아직도 XAI에 대해 관심을 가져야 할 이유가 궁금하다면, 이 글이 도움이 될 것입니다.
이제 시작해 보겠습니다!
설명 가능한 AI란 무엇인가?
설명 가능한 AI(XAI)는 인공지능 모델이 제공하는 결과와 산출물을 사용자가 이해하고 신뢰할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞춘 방법론 및 프로세스입니다. 핵심적으로, XAI는 복잡한 머신러닝 알고리즘이 어떻게 작동하는지, 그리고 이러한 모델의 의사결정을 이끄는 논리가 무엇인지에 대한 통찰력을 제공합니다.
XAI는 프레임워크와 도구 세트를 제공하여 개발자와 조직이 인공지능 모델에 투명성을 더하고, 사용자가 예측의 근거를 이해할 수 있도록 지원합니다. 인공지능의 정확성, 성능 및 투명성을 향상시키기 때문에 인공지능을 활용하는 조직 생태계에 매우 유익합니다.
또한 XAI는 복잡한 머신러닝 알고리즘이 특정 결과 도출 과정에서 야기할 수 있는 편향과 문제점을 파악하는 데 도움이 됩니다. 복잡한 머신러닝 알고리즘에서 생성되는 ‘블랙박스’ 모델은 알고리즘을 개발한 데이터 과학자조차도 이해하기 어려울 수 있습니다.
따라서, XAI가 제공하는 투명성은 조직이 인공지능의 강력한 힘을 올바르게 활용하고 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. XAI는 주로 텍스트나 시각 자료 형태로 인공지능 모델의 내부 작동 방식에 대한 이해를 제공합니다.
인공지능 모델의 추가적인 메타데이터 정보를 설명하기 위해 XAI는 기능 관련성, 단순화된 설명, 예시를 통한 설명과 같은 다양한 설명 메커니즘을 활용합니다.
점점 더 많은 기업들이 XAI를 도입함에 따라 XAI에 대한 수요가 급증하고 있습니다. XAI 기술이 발전하면서, 설명을 제공하는 기술과 과정 또한 지속적으로 진화하고 있습니다.
XAI가 중요한 이유는 무엇인가?
오늘날 대부분의 기업은 비즈니스 운영에 인공지능 모델을 활용하고, 인공지능이 예측한 결과를 바탕으로 미래 전략을 수립합니다. 하지만 이러한 예측은 부분적으로만 정확하며, 대부분의 인공지능 모델에서 나타나는 두드러진 문제점 중 하나는 편향입니다.
편향은 다양한 요인에서 비롯되며, 인공지능 모델의 의사 결정에 영향을 미칩니다. 중요한 점은 인공지능 모델이 학습 데이터와 다른 실제 데이터를 입력받을 때 그 예측 정확도가 떨어지는 경우가 많다는 것입니다.
또한, 머신러닝 모델과 신경망은 설명하기 어려울 수 있으며, 데이터 과학자조차도 이를 해석하는 것이 불가능할 수 있습니다. 회사 성장을 위해 인공지능 모델의 모든 결정을 맹목적으로 신뢰한다면, 예상치 못한 문제들이 발생하여 전체 성장을 저해할 수 있습니다.
따라서 조직은 인공지능 모델이 제시하는 모든 결과의 이면에 있는 인공지능 의사결정 과정과 논리를 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 이 때 XAI는 조직이 사용하는 논리와 함께 주어진 인공지능 모델의 의사결정 과정에 대한 명확한 설명을 제공하는 데 유용한 도구입니다.
머신러닝 알고리즘 이해부터 신경망 및 딥러닝 네트워크 평가에 이르기까지 XAI는 모든 것을 모니터링하고 모든 결정에 대한 정확한 설명을 제공합니다. XAI를 도입하면 모든 인공지능 결정의 정확성과 책임성을 평가하고 조직에 적합한지 여부를 판단하는 것이 더 쉬워집니다.
뿐만 아니라, XAI는 비즈니스 환경에서 공정하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있는 책임 있는 인공지능 모델을 구축하고 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. XAI는 보안 및 규정 준수 위험을 줄이는 동시에 최종 사용자 간의 신뢰를 높이는 데 기여합니다.
XAI는 어떻게 작동하는가?
기업에서 사용되는 최신 인공지능 기술은 다양한 모델을 사용하여 결과나 결정을 도출합니다. 그러나 이러한 인공지능 기술은 결과를 도출하는 과정이나 결정의 근거가 되는 논리를 명확히 설명하지 않습니다.
이미지 출처: 다르파
이러한 격차를 해소하기 위해 기업들은 현재 설명 가능한 모델과 모든 메타데이터 정보를 설명 인터페이스와 함께 사용하여 인공지능 모델의 작동 방식을 이해하는 XAI를 도입하고 있습니다.
인공지능 기술이 비즈니스 환경에 통합될 때, 인공지능 방법론은 다양한 수준에서 도입됩니다. 이러한 인공지능 방법론은 머신러닝(ML), 기계추론(MR) 및 MR과 ML의 통합을 포함합니다.
좀 더 구체적으로 말하면, XAI가 기존 인공지능 모델에 도입하는 요소는 설명, 데이터 설명 가능성, MR 설명 가능성, ML 설명 가능성입니다. 또한 XAI는 MR과 ML 사이의 해석 가능성과 설명 가능성도 도입합니다.
XAI의 작동 방식은 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
- 설명 가능한 데이터: 인공지능 모델을 학습시키는 데 사용된 데이터의 유형과 내용을 강조합니다. 또한 데이터 선택 이유, 선택 과정, 편향을 제거하기 위한 노력에 대한 보고서를 제공합니다.
- 설명 가능한 예측: 여기서 XAI는 인공지능 모델이 결과를 도출하는 데 사용한 모든 기능을 제시합니다.
- 설명 가능한 알고리즘: 인공지능 모델의 모든 계층을 보여주고 각 계층이 최종 결과를 생성하는 데 어떻게 기여하는지 설명합니다.
그러나 설명 가능한 예측 및 알고리즘은 아직 개발 단계에 있으며, 현재는 설명 가능한 데이터만 신경망을 설명하는 데 사용될 수 있습니다.
의사결정 과정을 설명하기 위해 XAI는 두 가지 접근 방식을 사용합니다.
- 프록시 모델링: 이 접근 방식에서는 원본 모델과 다른 근사 모델을 사용합니다. 이는 실제 결과와 다를 수 있는 근사 결과를 초래할 수 있습니다.
- 해석 가능성을 위한 설계: XAI가 사용자가 이해하기 쉬운 모델을 개발하는 데 사용하는 대중적인 접근 방식입니다. 그러나 이러한 모델은 실제 인공지능 모델과 비교했을 때 정확성이나 성능이 떨어질 수 있습니다.
XAI의 이점
설명 가능한 인공지능(XAI)은 인공지능의 작동 방식을 이해하는 데 도움을 주기 때문에 인공지능 분야에서 중요한 역할을 합니다. XAI는 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
투명성과 신뢰 향상
인공지능 모델을 시스템에 통합하는 기업은 복잡한 인공지능 모델이 어떻게 작동하는지, 다양한 조건에서 특정 결과를 생성하는 이유를 이해할 수 있습니다.
XAI는 기업이 ‘블랙박스’ 모델 결과의 이유를 이해하는 데 매우 유용합니다. 따라서 기계와 인간 사용자 간의 투명성과 신뢰를 높입니다.
인공지능 모델 채택 강화
조직이 인공지능 모델의 작동 방식과 논리적 프로세스를 이해하고 그 이점을 인식하기 시작하면서 인공지능 모델 채택률이 증가하고 있습니다. 또한, 적절한 설명을 제공하기 때문에 인공지능 모델의 결정에 대한 신뢰도도 높아질 것입니다.
생산성 향상
인공지능 모델에 XAI를 도입함으로써 머신러닝 운영팀은 기존 시스템에서 오류나 개선이 필요한 부분을 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한 머신러닝 운영팀이 인공지능 프로세스의 원활하고 효율적인 운영을 유지하는 데 도움이 됩니다.
따라서 머신러닝 운영팀이 인공지능 모델이 특정 결과를 생성하도록 이끄는 논리를 이해할 수 있기 때문에 생산성이 크게 향상될 것입니다.
위험 및 비용 감소
XAI는 인공지능 모델 관리 비용을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다. 모든 결과와 위험 영역을 설명해주기 때문에 수동 검사의 필요성을 줄이고, 최종 사용자 관계를 저해할 수 있는 비용이 많이 드는 오류 가능성을 최소화합니다.
새로운 기회 발견
기술 및 비즈니스 팀이 인공지능 의사결정 과정에 대한 통찰력을 얻을 기회를 얻으면 새로운 기회를 발견할 가능성이 커집니다. 구체적인 결과를 자세히 분석하면 이전에는 보이지 않았던 새로운 사실을 발견할 수 있습니다.
XAI의 과제
XAI의 몇 가지 일반적인 문제는 다음과 같습니다.
- 해석의 어려움: 해석하기 어려운 머신러닝 시스템이 많습니다. 따라서 XAI가 제공하는 설명이 사용자가 이해하기 어려울 수 있습니다. ‘블랙박스’ 전략을 설명할 수 없으면 심각한 운영 및 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다.
- 공정성: XAI가 인공지능의 특정 결정이 공정한지 판단하는 것은 매우 어렵습니다. 공정성은 주관적인 개념이며, 인공지능 모델이 학습한 데이터에 따라 달라집니다.
- 보안: XAI의 중요한 문제 중 하나는 클라이언트가 머신러닝 모델의 의사결정 과정을 변경하고 자신의 이익을 위해 결과에 영향을 주는 작업을 할 수 있다는 것입니다. 모든 기술 담당자는 교육 알고리즘에서 사용한 데이터 세트만 복구할 수 있습니다.
XAI와 AI의 차이점
XAI와 AI는 모두 연관성이 있지만, 둘 사이에는 몇 가지 근본적인 차이점이 있습니다.
| 설명 가능한 AI (XAI) | 인공지능 (AI) |
| 복잡한 머신러닝 모델의 의사결정 과정에 대한 설명이나 논리를 제공합니다. | 특정 AI 모델의 신뢰성에 대한 설명 없이 결과를 제공합니다. |
| 특정 AI 모델에 대한 신뢰도를 높입니다. | 사용자는 AI가 어떻게 결론에 도달했는지 이해하지 못합니다. |
| AI 모델과 관련된 편향을 줄입니다. | 종종 전 세계의 편향을 기반으로 결정을 내립니다. |
| AI 모델에서 발생할 수 있는 오류 비용을 줄입니다. | AI 모델은 100% 정확하지 않으며 잘못된 예측을 할 수 있습니다. |
| AI 모델이 잘못된 예측을 하면 비즈니스 손실로 이어질 수 있습니다. | |
| 특히 복잡한 ‘블랙박스’를 설명하는 데 있어서는 여전히 한계가 있기 때문에 XAI는 아직 완전히 진화하지 못했습니다. | |
| AI 모델의 의사결정 과정에서 누구나 나쁜 의도로 프로세스에 쉽게 영향을 미칠 수 있습니다. | AI 모델은 최종 예측의 주된 이유나 논리를 제공하지 않으므로 누군가가 결정에 영향을 미칠 기회가 거의 없습니다. |
여러 산업 분야에 대한 XAI의 영향
XAI의 등장은 인공지능이 의사결정에서 중요한 역할을 하는 여러 산업 분야에 상당한 영향을 미쳤습니다. 몇 가지 사례를 살펴보겠습니다.
#1. 금융
인공지능 기반 솔루션은 금융 분야에서 널리 사용되고 있으며, 대부분의 회사에서 다양한 작업에 활용하고 있습니다. 그러나 금융 부문은 규제가 심하고, 재무 결정을 내리기 전에 많은 감사가 필요합니다.
XAI는 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있으며, 재무적 결정의 근거를 제시할 수 있습니다. 최종 사용자는 조직이 내리는 재정적 결정의 이유를 이해할 수 있기 때문에 최종 사용자의 신뢰를 유지하는 데 중요합니다.
#2. 의료
XAI의 도입은 다양한 방식으로 의료 시스템에 도움이 되었습니다. XAI는 다양한 질병을 감지하고 진단하며, 근본 원인을 밝히는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 의사가 올바른 치료법을 제공하는 데 기여할 수 있습니다.
#3. 제조
최근에는 인공지능 모델이 관리, 수리, 물류 등 다양한 응용 분야를 위해 제조 부문에서 많이 활용되고 있습니다. 하지만 이러한 인공지능 모델은 항상 일관성을 유지하지 못하며, 신뢰성 문제로 이어질 수 있습니다.
이러한 문제에 대해 XAI는 설명과 함께 제조 애플리케이션에 가장 적합한 방법을 제공하여 많은 문제를 해결했습니다. XAI는 근로자에게 특정 의사결정의 논리와 이유를 보여주어 신뢰를 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
#4. 자동차
자율주행차에 XAI를 통합하는 것은 자동차가 사고 발생 시 각 결정에 대한 근거를 제공할 수 있도록 했기 때문에 필수적이었습니다. XAI는 다양한 상황과 사고로부터 학습함으로써 자율주행차가 안전한 결정을 내리고 승객과 보행자의 전반적인 안전을 개선하는 데 도움을 줍니다.
학습 자료
위에서 제공된 정보 외에도 XAI에 대해 더 자세히 배우고 싶다면 다음과 같은 책과 과정을 참고할 수 있습니다.
#1. 파이썬을 이용한 설명 가능한 AI
Udemy의 ‘Python을 사용한 설명 가능한 AI’ 과정은 Parteek Bhatia가 설계했습니다. 이 과정은 XAI의 다양한 측면을 배우는 데 도움이 되며, 여기에는 응용 프로그램, 다양한 XAI 기술 및 Google의 What-if 도구가 포함됩니다. 또한 다양한 관점에서 XAI를 분석할 수 있습니다.
#2. 머신러닝 모델링 파이프라인
설명 가능한 인공지능에 대해 배우고, 모델링 리소스 관리를 위한 도구 및 기술 구현에 대한 지식을 얻고 싶다면, Coursera의 머신러닝 모델링 파이프라인 과정이 적합합니다.
수백 개의 긍정적인 리뷰를 보유한 인기 강좌 중 하나이며, 유명한 강사인 Robert Crowe가 강의를 진행합니다. 또한 모델 분석 및 해석 가능성에 대한 심도 있는 교육을 받을 수 있습니다.
#3. 설명 가능한 인공지능
Uday Kamath와 John Liu가 공동으로 집필한 ‘Explainable AI’는 머신러닝에서 해석 가능성을 배우는 데 유용한 책입니다.
XAI 학습을 위한 많은 사례 연구 및 관련 자료를 찾을 수 있습니다. 이 책의 저자들은 XAI를 이해하는 데 도움이 되는 다양한 실제 사례를 제공합니다.
#4. 파이썬을 이용한 설명 가능한 실습 AI (XAI)
Denis Rothman이 저술한 ‘Hands-on Explainable AI(XAI) with Python’은 잘 알려진 책입니다.
이 책은 현대 비즈니스에 필요한 인공지능 결과를 이해하기 위한 XAI 도구 및 기술에 대한 자세한 연구를 제공합니다. 또한 인공지능 편향과 관련된 여러 문제를 처리하고 피하는 방법에 대해서도 배울 수 있습니다.
결론
설명 가능한 인공지능(XAI)은 비즈니스 소유자, 데이터 분석가 및 엔지니어가 인공지능 모델의 의사결정 과정을 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 효과적인 개념입니다. XAI는 데이터 과학자에게는 디코딩이 불가능했던 복잡한 머신러닝 모델을 해석할 수 있게 해줍니다.
XAI는 지속적으로 발전하고 있지만, 여전히 개선해야 할 영역이 있습니다. 이 글이 XAI, 작동 방식, 이점 및 과제, 다양한 분야에서의 응용에 대해 더 명확히 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 위에서 언급한 과정과 책들을 참고하여 XAI에 대한 더 많은 아이디어를 얻을 수 있을 것입니다.
또한, 인공협소지능(ANI)에 대한 글을 읽어보시는 것도 좋습니다.