explainable AI

moon.kick·2025년 5월 2일

1. XAI(eXplainable AI)란?

설명 가능한 인공지능: AI 모델(특히 딥러닝)이 어떤 이유로 특정 예측(또는 분류/결정)을 내리는지를 사람이 이해할 수 있도록 해주는 기술/방법론
예: 딥러닝 모델이 “사진 속 개를 ‘개’라고 예측한 이유”를 시각적 하이라이팅(Grad-CAM 등)으로 보여주거나, 의사결정 규칙(Decision Tree 등)을 직관적으로 표현해주는 방식

신뢰성과 투명성
- AI가 사람의 생명·재산에 직접적인 영향을 미치는 분야(의료, 자율주행 등)에서 “어떻게 이런 결정을 내렸는지”를 알아야 책임 소재와 의사결정 정당성을 확보할 수 있습니다.
규제와 윤리
- GDPR(유럽 개인정보 보호법) 등에서 “자동화된 의사결정에 대한 설명권(Right to explanation)”을 요구하면서, AI 의사결정 프로세스의 해석 가능성이 필수적인 요소가 되고 있습니다.
디버깅 및 모델 개선
- 모델이 잘못 학습했거나 편향(Bias)을 가진 경우, 어느 부분에서 오류가 발생하는지 확인·수정하기 위해 설명 가능한 메커니즘이 필요합니다.

설명 기법 자체의 신뢰도
- 예: 모델은 ‘코끼리 귀’ 부분을 보고 코끼리라고 판단했는데, 시각적 해설 도구(Grad-CAM, LIME 등)는 엉뚱한 지점에 하이라이트를 줄 수도 있음. 즉, 설명도구가 실제 모델 의사결정을 정확히 반영하지 못할 수 있습니다.
설명 일관성(Consistency) 부족
- 같은 입력이라도 설명 도구나 알고리즘에 따라 다른 설명이 나올 수 있고, 모델 버전이 바뀌면 동일 입력에 대한 설명이 크게 달라질 수도 있습니다.
간단한 설명 vs. 정밀한 설명
- 너무 단순화된 설명은 인간이 이해하기 편하지만, 모델 내부 복잡성을 반영하지 못해 ‘불완전’할 수 있고, 너무 정밀하게 설명하면 사람이 이해하기 어렵습니다. 이 균형점을 찾는 것이 쉽지 않습니다.
악용 가능성
- 설명 방식을 분석해 역공학(Reverse-engineering)하여 모델의 취약점을 찾아내거나, 편향을 악용할 수도 있습니다.
- 예: 특정 영역에 대해서는 AI가 특정 편향을 가지고 있음을 ‘설명’을 통해 알게 되고, 이를 활용해 의도적으로 모델을 교란(Adversarial Attack)할 수도 있습니다.

의도치 않은 결과(Unintended Consequences)
- 복잡한 AI 시스템이 예측 불가능한 행동을 할 수 있음
- 예: 자율주행차의 이상 동작, 금융 AI가 예측 불가능한 거래 전략으로 시장에 혼란을 초래
편향(Bias) 및 차별(Discrimination)
- 학습 데이터나 알고리즘 편향으로 인해 특정 인종·성별·지역 등에 불리한 결정이 내려지거나 차별이 발생할 수 있음
책임(Responsibility) 문제
- AI가 내린 결정이 잘못되었을 때 “누가 책임지나?” 하는 문제. 특히 의료, 군사, 법률 등 민감 분야에서는 매우 심각한 이슈
악의적 사용(Adversarial Use)
- 해커나 범죄자가 AI를 악용하거나, 모델을 오염시켜(Model poisoning) 잘못된 예측을 유도할 수도 있음
초지능(Superintelligence) 우려
- 아직은 먼 미래 시나리오로 보지만, 인간 지능을 뛰어넘는 인공지능이 통제 불가능해지면 어떻게 될까 하는 철학적·기술적 문제

기술적 안전장치(Technical Safeguards)
- 모델 견고성(Robustness) 강화: 적대적 공격에 대한 방어(Adversarial Defense)
- 해석 가능성(Explainability) 향상: 왜 그런 결정을 내렸는지 추적
- 서킷 분석(Circuit Analysis), 모델 검증(Verification) 등
- Fairness 알고리즘(편향 최소화), 프라이버시 강화(Privacy-Preserving ML), 신뢰도 측정 등
인프라/시스템 레벨 모니터링
- AI 시스템의 작동을 실시간으로 모니터링, 이상징후 감지 시 즉시 대응(Shut down or Rollback)
- 예: 구글, 페이스북 등 대규모 ML 시스템은 다양한 로그 분석·알람 시스템 운영
규제와 표준화
- 정부 및 기관 차원에서 안전 가이드라인 제정 (예: EU AI Act)
- 윤리강령, 표준 프로토콜 마련 등으로 AI 개발·배포 과정에서 준수해야 할 기준을 설정
인간-중심 설계(Human-in-the-loop)
- 중요한 결정(의료, 군사, 법원 판결 등)에는 최종적으로 인간이 검토·승인하도록 설계
- AI가 오판을 내리면 사람이 개입해 수정하도록

**XAI(설명 가능성)**는 AI Safety의 하위 영역 또는 보완책으로 볼 수 있습니다.
- 모델이 왜 그런 결정을 내렸는지 이해 가능해야, 편향을 제거하고 안전사고를 미연에 방지할 수 있기 때문입니다.
- XAI 없이 ‘블랙박스’인 상태라면, AI가 오류를 일으켜도 누구도 원인을 모른 채 결과만 받아들여야 하므로 사고 위험이 커집니다.
AI Safety는 XAI뿐 아니라 다양한 보안·윤리·정책적 수단도 포함합니다.
- 예: 데이터 주권/프라이버시 보호, 대규모 모델의 악의적 사용 방지, 자율적으로 잘못된 목표를 학습하지 않도록 방지(Alignment Problem) 등.

XAI 안정성 문제
- 설명 기법 자체가 얼마나 ‘정확히’ 모델 내부 의사결정을 반영하는가?
- 설명 결과의 일관성과 해석 가능성, 그리고 악의적 이용 가능성 등에 대한 고민이 필요
AI Safety
- AI가 가져올 수 있는 의도치 않은 결과, 편향·차별, 악용 등을 예방하고
- 인간과 사회에 유익하게 쓰도록 하는 기술·정책·윤리·규제 전반의 프레임워크
- XAI는 이 중 하나의 주요 기술 요소