XAI(eXplainable Artificial Intelligence, 설명가능한 인공지능)

 

 

설명 가능한 인공지능(XAI)란?

eXplainable Artificial Intelligence의 약자로, 설명 가능한 인공지능(XAI)은 AI가 내린 판단의 이유와 과정을 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다. 기존 인공지능은 딥러닝이나 머신러닝의 복잡한 알고리즘 속에서 작동하며 결과만 제공할 뿐, 그 과정은 알 수 없는 블랙박스 형태였다. XAI는 이러한 한계를 극복하고, AI의 결과를 사용자에게 투명하게 전달하기 위해 등장했다.

 

왜 XAI가 필요한가?

기존 AI는 뛰어난 성능을 제공하지만, 결과를 설명하지 못한다는 점에서 한계가 있었다. 특히 의료나 금융처럼 고객 신뢰가 중요한 분야에서는 결과를 왜곡 없이 이해시키지 못하면 사용자가 AI를 믿기 어렵다. 예를 들어, 의료 AI가 질병을 진단했을 때 "왜 이 질병이라고 판단했는가?"를 설명하지 못하면 사용자는 결과를 수용하기 어렵다. XAI는 판단 과정과 이유를 구체적으로 제시하여 AI를 더 안전하고 신뢰할 수 있는 기술로 만든다.

 

XAI는 어떻게 작동하는가?

XAI는 인공지능의 결과를 설명하기 위해 세 가지 주요 접근 방식을 사용한다.

1. 기존 학습 모델 변형
   기존 학습 모델에 역산 과정을 추가하거나 모델 자체를 수정하여 결과를 설명한다. 예를 들어, 합성곱 신경망(CNN)의 결과를 설명하기 위해, 역합성곱 신경망(DeconvNet)을 추가해 이미지의 어떤 부분이 결과에 영향을 미쳤는지 시각적으로 보여주는 방식이다.
2. 새로운 학습 모델 개발
   원인과 결과를 명확히 드러낼 수 있는 학습 모델을 설계한다. 예를 들어, 확률적 AND-OR 그래프 기반 학습 모델은 데이터 간의 논리를 구조적으로 표현해 결과를 쉽게 해석할 수 있다.
3. 모델 간 비교
   다른 모델과의 비교를 통해 결과를 설명한다. 예를 들어, 이미지 분류 결과를 설명하기 위해 기존 모델과 픽셀 차이를 비교하거나 특정 특성을 기준으로 결과를 분석하는 방식이다.

XAI 기술 예시: 주요 알고리즘과 방법

XAI는 다양한 알고리즘과 기술을 활용해 AI의 판단 과정을 설명한다. 아래는 대표적인 XAI 기술과 그 특징이다. 세부 기술에 대해서는 향후 포스팅할 기회가 있으면 추가해보도록 하겠다.

1. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
   • 특정 예측 결과에 대해, 입력 데이터의 작은 변화를 분석해 결과에 영향을 준 요소를 도출한다.
   • 예: 이미지 분류 모델에서 특정 픽셀이 결과에 얼마나 기여했는지를 색상으로 표시.
2. SHAP (SHapley Additive exPlanations)
   • 게임 이론 기반으로 개발된 알고리즘으로, 각 특징값(feature)이 결과에 미친 영향을 수치화해 설명한다.
   • 예: 대출 승인 여부를 판단할 때, 소득, 나이, 신용 점수 각각의 기여도를 계산해 제시.
3. Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping)
   • 합성곱 신경망(CNN) 모델에서 특정 분류 결과와 관련된 이미지 영역을 시각적으로 강조.
   • 예: 자율주행 자동차에서 도로 표지판을 감지했을 때, 감지에 영향을 준 이미지 부분을 하이라이트.
4. Counterfactual Explanations
   • 현재의 예측 결과를 바꾸기 위해 입력 데이터를 어떻게 수정해야 하는지 설명한다.
   • 예: 대출이 거절된 고객에게 "소득이 X만큼 증가하면 대출이 승인될 수 있습니다"와 같은 구체적 피드백 제공.
5. DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures)
   • 딥러닝 모델에서 입력값이 출력값에 미치는 영향을 효율적으로 계산해 결과를 설명한다.
   • 예: 의료 이미지 분석에서 특정 조직의 변화가 질병 판단에 얼마나 기여했는지 수치로 표현.
6. Explainable Boosting Machines (EBM)
   • 복잡한 모델 대신 고해석성을 제공하는 기법으로, 선형성과 비선형성을 모두 고려해 데이터를 분석한다.
   • 예: 의료 AI가 특정 질병 발생 확률을 설명하며 환자의 나이, 병력 등 중요한 요인을 시각적으로 표시.
7. Anchors
   • LIME에서 발전된 기술로, 특정 예측이 발생하기 위한 최소한의 조건(앵커)을 제공한다.
   • 예: 이미지 분류 모델에서 "꼬리가 X 모양인 경우 고양이로 판단"과 같은 규칙 제시.

 

XAI 기술의 실제 사례

1. 의료 분야
   의료 AI는 XAI를 활용해 진단 과정에서 의사가 신뢰할 수 있는 판단 근거를 제공한다. 예를 들어, 폐 질환을 진단하는 AI는 CT 이미지에서 어떤 부분이 병변으로 판단되었는지를 강조 표시해준다. 이를 통해 의사가 AI의 판단 근거를 검토하고 활용할 수 있다.
2. 금융 분야
   대출 심사 AI는 신청자의 대출 승인을 판단할 때, 어떤 정보(예: 소득, 신용 점수)가 결정에 가장 큰 영향을 미쳤는지 설명한다. 이는 고객에게 신뢰를 제공하고, AI 결과의 공정성을 검증하는 데 도움을 준다.
3. 자율주행 자동차
   자율주행 차량은 주변 환경 데이터를 기반으로 판단을 내리는데, XAI는 특정 도로 상황에서 왜 정지했거나 특정 경로를 선택했는지 설명한다. 예를 들어, 차량이 정지 신호를 감지하고 멈춘 이유를 시각적으로 나타내는 방식이다.
4. 이미지 분석
   XAI 기술은 이미지 분류에서 특정 픽셀이 결과에 미친 영향을 강조해 사용자가 결과를 이해할 수 있게 한다. 예를 들어, 고양이와 개를 구별하는 AI는 사진 속에서 귀나 털 색 같은 특징이 분류 기준이 되었음을 시각적으로 보여줄 수 있다.

XAI가 가져올 변화

XAI는 AI 기술의 신뢰성을 높이는 데 크게 기여할 것이다. 사용자가 AI의 판단 근거를 이해하면, 결과에 대한 공감대가 형성되고 신뢰가 강화된다. 이는 의료, 금융, 법률 등 신뢰가 중요한 분야에서 특히 중요한 역할을 한다. 또한, XAI는 AI 성능 향상에도 도움을 준다. 학습 모델의 최적화를 통해 정확도를 높이고, 법적 규제 준수를 지원함으로써 다양한 산업에서 AI 활용 가능성을 넓힐 것이다. XAI는 단순한 기술적 도구를 넘어, AI의 사회적 수용성을 높이는 중요한 기술로 자리 잡을 전망이다.