설명 가능한 AI(XAI)

  최근 몇 년간 인공지능(AI)은 빠르게 발전하고 활용분야도 넓어지고 있습니다. 하지만 사용자는 AI가 내리는 결정에 있어 왜 그런 결정을 내렸는지 알 수 없는 경우가 많습니다. 이로 인해 AI의 투명성 부족, 신뢰성 문제 등의 문제들이 제기되고 있으며, 이를 해결하기 위해 설명 가능한 AI(XAI: Explainable AI)에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이번에는 XAI의 개념과 목적, 주요 기술, 그리고 적용 사례를 통해 XAI를 알아보겠습니다.

 

XAI의 정의와 목적

  설명 가능한 AI(XAI)는 AI 모델의 내부 작동 방식을 설명할 수 있는 기술을 말합니다. XAI의 주요 목적으로 크게 다음 세 가지가 있습니다.

투명성 증대 : AI가 어떤 기준으로 결정을 내렸는지 명확하게 설명함으로써 사용자가 결과를 이해하고 신뢰할 수 있도록 합니다.

책임성 강화 : AI의 결정에 대해 설명할 수 있게 함으로써 잘못된 결정에 대한 책임 소재를 명확히 할 수 있습니다.

규제 준수 : 여러 국가에서 AI의 투명성과 설명 가능성을 요구하는 규제가 도입되고 있으며, XAI는 이러한 규제를 준수하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

XAI의 주요 기술

1. 모델 해석 기법

  모델 해석 기법은 AI 모델의 내부 구조와 작동 원리를 분석하여 사람이 이해할 수 있는 형태로 설명하는 방법입니다. 이를 통해 AI 모델이 왜 그러한 결정을 내렸는지를 알 수 있습니다. 주요 기법으로는 화이트박스 모델과 포스트 호크 해석이 있습니다.

 

1.1 화이트박스 모델

  화이트박스 모델은 내부 구조가 명확하게 드러나는 모델을 사용하여 해석을 하는 기법입니다. 대표적인 화이트박스 모델로는 의사결정 나무, 선형 회귀 모델, 로지스틱 회귀 모델이 있습니다.

의사결정 나무(Decision Tree) : 트리 구조를 통해 의사결정 과정을 시각적으로 보여줍니다. 각 노드는 특성 값과 기준을 나타내고, 가지는 결정 경로를 의미합니다.

선형 회귀 모델(Linear Regression) : 각 특성의 가중치를 통해 결과에 미치는 영향을 설명할 수 있습니다. 특성의 가중치가 클수록 해당 특성이 결과에 더 큰 영향을 미친다는 것을 의미합니다.

로지스틱 회귀 모델(Logistic Regression) : 이진 분류 문제에서 각 특성의 기여도를 이해할 수 있도록 해줍니다.

 

1.2 포스트 호크 해석

  포스트 호크 해석(Post-hoc Interpretation)은 복잡한 블랙박스 모델(딥러닝 등)의 결과를 설명하기 위해, 모델이 학습한 후에 별도로 설명하는 기법입니다. 이 기법은 모델의 복잡성을 줄이지 않으면서도 설명을 할 수 있습니다. 대표적인 포스트 호크 해석 기법으로는 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)과 SHAP(SHapley Additive exPlanations)이 있습니다.

LIME : 복잡한 모델의 국소적인 영역을 선형 모델로 근사하여 설명하는 방법입니다. 특정 예측 결과 주위의 데이터 포인트를 생성하고, 이 데이터를 사용하여 간단한 모델을 학습시켜 설명합니다.

SHAP : 게임 이론에 기반하여 각 특성이 예측에 기여한 정도를 계산하는 방법입니다. SHAP 값은 각 특성이 결과에 미친 기여도를 정량적으로 표현하며, 이를 통해 모델의 결정을 이해할 수 있습니다.

 

2. 시각화 기법

  시각화 기법은 AI 모델의 내부 정보를 시각적으로 표현하여 이해를 돕는 방법입니다. 시각화는 복잡한 데이터와 모델의 상호작용을 명확하게 보여주어 설명할 수 있습니다.

 

2.1 특성 중요도 그래프

  특성 중요도 그래프는 모델이 예측을 할 때 각 특성이 얼마나 중요한 역할을 하는지 시각적으로 표현합니다. 이는 모델이 각 특성을 얼마나 많이 사용했는지를 나타내며, 중요한 특성과 그렇지 않은 특성을 구별하는 데 유용합니다. 이 그래프를 통해 사용자는 모델이 어떤 기준으로 결정을 내렸는지 이해할 수 있습니다.

 

2.2 부분 종속성 플롯

  부분 종속성 플롯(Partial Dependence Plot, PDP)은 특정 특성이 모델의 예측 결과에 미치는 영향을 시각화하여 보여줍니다. 이 플롯은 하나 또는 두 개의 특성을 선택하여, 해당 특성이 다른 특성의 값에 관계없이 예측에 어떻게 영향을 미치는지를 나타냅니다. 이를 통해 모델의 예측 패턴을 이해하고, 특정 특성의 변화가 결과에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있습니다.

 

2.3 히트맵과 샐리언시 맵

  히트맵(Heatmap)과 샐리언시 맵(Saliency Map)은 이미지 인식 모델에서 많이 사용되는 시각화 기법입니다.

히트맵 : 이미지의 각 픽셀이 모델의 예측에 얼마나 기여했는지를 시각적으로 표현합니다. 이를 통해 사용자는 모델이 이미지의 어떤 부분에 주목했는지 알 수 있습니다.

샐리언시 맵 : 모델이 예측을 내릴 때 중요한 픽셀이나 영역을 강조하여 보여줍니다. 이는 이미지 분류 문제에서 모델이 특정 객체나 특징에 어떻게 반응하는지를 이해하는 데 도움을 줍니다.

 

XAI의 적용 사례

1. 의료 분야

  의료 분야에서는 AI가 진단 및 치료 추천을 할 때, 그 이유를 설명할 수 있는 것은 매우 중요합니다. 예를 들어, XAI를 활용한 시스템은 환자의 병력, 증상, 검사 결과 등을 바탕으로 왜 특정 질병을 의심하는지, 왜 특정 치료법을 추천하는지를 설명할 수 있습니다. 이를 통해 의료진은 AI의 추천을 신뢰하고, 필요시 환자에게 설명할 수 있습니다.

 

2. 금융 분야

  금융 분야에서도 XAI는 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 대출 신청자의 신용 점수를 평가할 때 AI가 왜 특정 점수를 부여했는지 설명할 수 있다면, 고객은 그 결과를 더 잘 이해하고 수용할 수 있습니다. 또한, 금융 기관은 이러한 근거를 통해 규제 요구 사항을 충족하고, 투명한 금융 서비스를 제공할 수 있습니다.

 

3. 자율 주행차

  자율 주행차 분야에서도 XAI는 필수적입니다. 자율 주행차가 내린 결정이 왜 그렇게 이루어졌는지 설명할 수 있어야, 사고 발생 시 책임 소재를 명확히 하고 기술의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 차량이 특정 상황에서 왜 급정거를 했는지, 왜 특정 경로를 선택했는지를 설명할 수 있는 기술이 필요합니다.

 

마치며

  설명 가능한 AI(XAI)는 AI 기술의 투명성과 신뢰성을 높이기 위해 필수적인 요소입니다. XAI를 통해 AI 시스템의 결정 과정을 이해하고 설명할 수 있게 되면, 더 다양한 산업 분야에서 AI를 활용할 수 있을 것입니다. 하지만 XAI 구현에는 아직 많은 과제가 남아 있습니다. 특히, 복잡한 딥러닝 모델의 경우, 설명하는 것이 쉽지 않으며, 이를 극복하기 위한 연구와 개발이 지속적으로 필요합니다.