'설명 가능한 AI(XAI)'란 무엇인가? AI 블랙박스 해부하기

AI의 결정, 믿을 수 있을까?: '블랙박스' 문제와 설명 가능한 AI의 필요성

인공지능(AI), 특히 딥러닝 기반의 모델들은 이미지 인식, 자연어 처리, 예측 분석 등 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘는 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 하지만 이러한 AI 모델들의 강력한 성능 이면에는 종종 '설명 불가능성'이라는 문제가 존재합니다. 복잡한 인공 신경망 내부에서 수많은 매개변수들이 상호작용하며 어떻게 특정 결론이나 예측에 도달하는지, 그 과정을 인간이 명확하게 이해하기 어려운 경우가 많기 때문입니다. 이를 흔히 '블랙박스 AI(Black Box AI)' 문제라고 부릅니다.

입력값을 넣으면 결과값은 나오지만, 그 중간 과정이 마치 검은 상자처럼 가려져 있는 것입니다. 이러한 **AI 투명성(AI Transparency)**의 부족은 여러 가지 심각한 문제를 야기합니다. AI가 잘못된 결정을 내렸을 때 그 원인을 파악하고 수정하기 어렵고, 모델 내에 숨어있는 편향(Bias)을 탐지하고 제거하기 힘듭니다. 또한, 사용자는 AI의 결정을 **신뢰(Trust)**하기 어려우며, 특히 의료, 금융, 자율 주행, 법률 등 인간의 삶과 안전에 직결되는 고위험(High-stakes) 분야에서는 AI 결정의 근거를 제시하고 책임을 규명하는 것이 필수적입니다. 규제 당국의 요구 사항을 충족시키는 데도 어려움이 따릅니다.

이러한 블랙박스 문제를 해결하고 AI 시스템의 신뢰성과 책임성을 높이기 위해 등장한 연구 분야가 바로 **설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)**입니다. XAI는 AI가 내린 결정이나 예측의 이유를 인간이 이해할 수 있는 형태로 제시하는 방법과 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 글에서는 설명 가능한 AI(XAI)가 무엇이며 왜 중요한지, 관련 핵심 개념과 주요 기술 접근법, 그리고 XAI가 가져올 이점과 앞으로의 과제는 무엇인지 알아보겠습니다.

AI의 속마음 들여다보기: 해석 가능성과 설명 가능성의 의미

XAI를 이해하기 위해서는 먼저 '해석 가능성(Interpretability)'과 '설명 가능성(Explainability)'이라는 두 가지 핵심 개념을 구분할 필요가 있습니다.

**해석 가능성(Interpretability)**은 AI 모델이 특정 결정을 내린 원인을 인간이 어느 정도로 이해할 수 있는지를 의미합니다. 어떤 모델들은 그 구조 자체가 단순하고 명확하여(예: 선형 회귀, 의사 결정 트리) 인간이 그 작동 방식을 비교적 쉽게 해석할 수 있습니다. 이러한 모델들은 '내재적으로 해석 가능하다(Intrinsically Interpretable)'고 말합니다. 반면, 딥러닝과 같은 복잡한 모델들은 내부 작동 방식이 너무 복잡하여 해석 가능성이 매우 낮습니다.

**설명 가능성(Explainability)**은 모델 자체의 복잡성과는 별개로, 특정 입력에 대해 AI가 왜 그런 결과나 결정을 내렸는지 그 이유를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 능력(또는 이를 위한 기술)을 의미합니다. 즉, 해석 가능성이 낮은 '블랙박스' 모델이라도, 별도의 XAI 기술을 적용하여 그 결정 과정을 사후에 설명하려는 시도가 바로 설명 가능성을 높이는 노력입니다. 예를 들어, "이 환자의 대출 신청이 거절된 주된 이유는 낮은 신용 점수와 높은 부채 비율 때문입니다" 와 같이 구체적인 이유를 제시하는 것이 설명 가능성의 목표입니다.

어떤 수준의 설명이 필요한지는 설명을 듣는 대상(AI 개발자, 규제 기관, 최종 사용자 등)에 따라 달라질 수 있습니다. 개발자는 모델 디버깅을 위해 기술적인 세부 정보가 필요할 수 있고, 사용자는 결정의 타당성을 이해할 수 있는 간단하고 직관적인 설명이 필요하며, 규제 기관은 공정성이나 안전성을 검증할 수 있는 증거를 요구할 수 있습니다. 따라서 효과적인 XAI는 대상에 맞는 적절한 수준과 형태의 설명을 제공하는 것을 XAI 원칙(XAI Principles) 중 하나로 삼습니다. 궁극적인 목표는 AI **모델에 대한 이해(Understanding Models)**를 높여 신뢰를 구축하는 것입니다.

블랙박스를 여는 방법들: 다양한 XAI 기술 및 접근법

AI 모델의 설명 가능성을 높이기 위한 **XAI 기술(XAI Techniques)**은 크게 두 가지 접근 방식으로 나눌 수 있습니다.

첫째, **모델 내재적 설명가능성(Intrinsic Explainability)**을 높이는 접근법입니다. 이는 처음부터 모델 자체를 해석하기 쉬운 형태로 설계하는 방식입니다. 예를 들어, 의사 결정 트리(Decision Tree)나 선형 모델(Linear Model), 규칙 기반 시스템(Rule-based System), 일반화 가법 모델(Generalized Additive Model, GAM) 등은 각 입력 변수가 결과에 미치는 영향을 비교적 명확하게 파악할 수 있습니다. 하지만 이러한 모델들은 일반적으로 딥러닝과 같은 복잡한 모델에 비해 성능(예측 정확도 등)이 다소 떨어질 수 있다는 단점이 있습니다. 즉, 모델의 성능과 해석 가능성 사이에는 종종 트레이드오프(Trade-off) 관계가 존재합니다.

둘째, 이미 학습된 복잡한 블랙박스 모델의 예측 결과를 **사후에 설명(Post-hoc Explanation)**하는 접근법입니다. 이는 모델 자체를 수정하지 않고, 특정 예측 결과가 나오게 된 이유를 분석하여 설명하는 다양한 기법들을 포함합니다. 최근 활발히 연구되고 있는 주요 사후 설명 기법들은 다음과 같습니다.

• 특성 중요도(Feature Importance) 분석: 모델의 예측에 어떤 입력 특성(변수)들이 가장 중요하게 영향을 미쳤는지 그 기여도를 계산하여 보여줍니다.
• LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations - 라임): 특정 예측 결과 하나에 대해, 그 주변의 데이터를 이용하여 국소적으로 원래의 블랙박스 모델을 단순하고 해석 가능한 모델(예: 선형 모델)로 근사시켜 설명을 생성하는 기법입니다. "이 특정 예측은 왜 이렇게 나왔는가?"에 답하는 데 유용합니다.
• SHAP(SHapley Additive exPlanations - 샵): 게임 이론의 '섀플리 값(Shapley Value)' 개념을 차용하여, 각 특성이 특정 예측 결과에 얼마나 기여했는지를 공정하게 배분하여 설명하는 기법입니다. 개별 예측뿐만 아니라 모델 전체의 경향성을 이해하는 데도 도움을 줍니다.
• 예시 기반 설명(Example-Based Explanations): 특정 예측과 유사한 과거 학습 데이터의 사례들을 보여줌으로써 예측의 근거를 제시하는 방식입니다.

이 외에도 부분 의존성 플롯(Partial Dependence Plot, PDP), 활성화 맵(Activation Map) 시각화 등 다양한 XAI 기법들이 모델의 작동 방식을 이해하는 데 활용되고 있습니다.

신뢰할 수 있는 AI 시대를 향해: XAI의 중요성과 미래 과제

설명 가능한 AI(XAI)는 단순히 기술적인 호기심을 넘어, AI 기술을 사회에 책임감 있게 도입하고 활용하기 위한 필수적인 요소로 자리매김하고 있습니다. XAI가 가져오는 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 신뢰 및 수용성 증진: 사용자는 AI의 결정 과정을 이해할 수 있을 때 그 결과를 더 신뢰하고 수용하게 됩니다. 이는 신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI) 구축의 핵심입니다.
• 모델 개선 및 디버깅 용이성: AI가 왜 오류를 발생시키는지 이해하면 모델을 개선하고 성능을 높이는 데 도움이 됩니다.
• 공정성 확보 및 편향 탐지: 설명 기술은 모델이 특정 집단에 대해 편향된 결정을 내리는지 탐지하고 그 원인을 분석하여 공정성을 개선하는 데 기여합니다.
• 규제 준수 및 책임성 확보: 특히 금융, 의료 등 규제가 엄격한 분야에서는 AI 결정에 대한 설명 요구가 법적으로 의무화될 수 있으며, XAI는 이를 충족시키는 데 필요합니다.
• 효과적인 인간-AI 협업: 인간 사용자가 AI의 강점과 약점, 작동 방식을 이해할 때 AI를 더욱 효과적으로 활용하고 협력할 수 있습니다. 인간 중심 AI(Human-Centered AI) 구현에 기여합니다.

하지만 XAI 분야 역시 아직 해결해야 할 **과제(Limitations of XAI)**들이 많습니다. 첫째, 생성된 '설명' 자체가 너무 복잡하거나 기술적이어서 비전문가 사용자가 이해하기 어려울 수 있습니다. 둘째, 설명의 정확성(충실도, Fidelity)과 이해 용이성(해석 가능성) 사이의 트레이드오프가 존재할 수 있습니다. 셋째, 어떤 설명이 '좋은' 설명인지 평가하는 표준화된 지표가 부족합니다. 넷째, 때로는 피상적인 설명으로 실제 문제를 가리는 '설명 워싱(Explanation Washing)'의 위험도 있습니다. 다섯째, 일부 XAI 기법들은 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. AI 윤리(AI Ethics) 측면에서도 설명 기술이 악용될 가능성(예: 모델의 약점 파악 후 공격) 등에 대한 고민이 필요합니다.

결론적으로, 설명 가능한 AI(XAI)는 복잡한 인공지능 시스템의 '블랙박스' 문제를 해결하고, 기술에 대한 신뢰를 구축하며, 공정하고 책임감 있는 AI 활용을 가능하게 하는 핵심적인 열쇠입니다. 비록 기술적, 개념적 도전 과제들이 남아있지만, AI가 우리 사회에 더욱 깊숙이 통합될수록 설명 가능성에 대한 요구는 더욱 커질 것입니다. 앞으로 XAI 연구는 더욱 정확하고, 이해하기 쉬우며, 신뢰할 수 있는 설명 방법을 개발하고, 이를 AI 개발 전 과정에 통합하는 방향으로 나아갈 것입니다. XAI의 발전은 궁극적으로 인간과 AI가 서로를 더 잘 이해하고 협력하며 더 나은 미래를 만들어가는 데 필수적인 기반이 될 것입니다.