XAI란 무엇인가?

 

인공지능(AI)과 기계 학습(ML)이 점점 더 많은 분야에서 사용되면서, AI가 내리는 결정에 대한 이해와 신뢰는 중요한 과제로 부상하고 있습니다. XAI(설명 가능한 인공지능)는 이러한 필요를 충족시키기 위해 등장한 개념으로, 복잡한 AI 모델의 결정을 사람이 이해할 수 있도록 설명해주는 기술을 의미합니다.

XAI의 정의와 필요성

XAI는 본질적으로 "Black Box" 모델의 내부 작동 방식을 해석하고 설명하는 것을 목표로 합니다. "Black Box" 모델은 높은 예측 정확도를 제공하지만, 내부 구조가 복잡하여 그 작동 원리나 결정 과정을 인간이 직접 이해하기 어렵습니다. 인공 신경망(Neural Networks)이나 랜덤 포레스트(Random Forest)와 같은 복잡한 모델이 이러한 범주에 속합니다. 반면에 "White Box" 모델은 해석 가능성이 높아, 의사결정나무(Decision Tree)나 선형 회귀 분석(Linear Regression)과 같이 비교적 간단한 구조를 가지고 있어, 사람이 이해하기 쉽습니다.

위의 그림에서 볼 수 있듯이, AI 모델은 일반적으로 예측 정확도와 해석력 사이에서 트레이드오프 관계를 가지고 있습니다. XAI는 이 간극을 메우기 위해, 해석력이 낮은 "Black Box" 모델에 대한 해석을 제공하여 사람들이 그 결과를 이해하고 신뢰할 수 있도록 돕습니다.

 

White Box와 Black Box 모델의 이해

XAI(설명 가능한 인공지능)를 제대로 이해하기 위해서는 AI 모델의 두 가지 주요 범주인 White Box와 Black Box 모델에 대해 깊이 이해하는 것이 중요합니다. 이 두 가지 범주는 모델의 구조와 복잡성, 그리고 그에 따른 해석 가능성 측면에서 크게 다릅니다.

 

White Box 모델은 구조적으로 투명하고, 사람이 그 내부 작동 원리를 쉽게 이해할 수 있는 AI 모델입니다. 이러한 모델은 단순하고 명확한 규칙에 따라 결정을 내리기 때문에, 결과에 대한 해석과 설명이 직관적입니다. White Box 모델은 해석 가능성이 높기 때문에, 결과에 대한 명확한 설명이 필요하거나 규제 요구사항을 준수해야 하는 분야에서 자주 사용됩니다. 그러나 복잡한 데이터 패턴을 처리하는 데는 한계가 있을 수 있습니다.

• 특징:
  • 높은 해석력: White Box 모델은 복잡한 수학적 구조가 없으며, 각 결정이 어떤 기준에 의해 이루어졌는지 명확하게 드러납니다.
  • 투명성: 모든 단계에서 사용된 규칙이나 가중치 등이 공개되어 있어, 사람이 직접 분석하고 이해할 수 있습니다.
  • 낮은 복잡성: White Box 모델은 일반적으로 복잡하지 않으며, 이로 인해 예측 정확도는 상대적으로 낮을 수 있습니다.

White Box 모델의 예시

 

Black Box 모델은 구조적으로 복잡하고, 그 내부 작동 원리를 사람이 직접 이해하기 어려운 AI 모델을 의미합니다. 이러한 모델은 복잡한 수학적 연산이나 다층 신경망과 같은 구조를 사용하여, 데이터로부터 패턴을 학습하고 결정을 내립니다. 이 과정은 고도의 예측 정확도를 제공하지만, 왜 그런 결정을 내렸는지에 대한 설명은 어렵습니다. Black Box 모델은 특히 큰 데이터셋이나 복잡한 문제를 다룰 때 유리합니다. 그러나 결과에 대한 해석이나 설명이 필요한 경우, XAI 기술을 활용하여 이러한 모델의 결정 과정을 이해할 수 있도록 하는 것이 필요합니다.

• 특징:
  • 높은 예측 정확도: Black Box 모델은 복잡한 데이터 패턴을 학습하고, 일반화 능력이 뛰어나기 때문에 높은 정확도를 자랑합니다.
  • 낮은 해석력: 모델이 내부적으로 어떻게 결정을 내렸는지에 대한 설명이 어렵고, 모델의 작동 방식이 불투명하게 느껴질 수 있습니다.
  • 높은 복잡성: 다층 신경망, 비선형 함수 등을 포함하여, 매우 복잡한 구조로 설계됩니다.

Black Box 모델의 예시

 

Explaining(설명)과 Interpreting(해석)의 차이

인공지능(AI) 및 기계 학습(ML)에서 "설명(Explaining)"과 "해석(Interpreting)"은 모두 AI 모델의 작동 방식과 결과에 대해 이해를 높이기 위한 중요한 개념입니다. 하지만 두 개념은 그 접근 방식과 목적에서 차이가 있습니다.

 

1. Explaining(설명)

주로 AI 모델이 특정 결과를 도출한 이유를 명확하게 표현하는 것을 목표로 합니다. 설명은 결과를 설명하는 과정에 초점을 맞추며, 일반적으로 복잡한 모델을 사용하는 경우에 필요합니다. Black Box 모델에서 자주 필요하게 되는 설명 과정은 다음과 같은 특징을 가집니다.

• 목적: 모델이 왜 특정한 결정을 내렸는지를 명확히 밝히는 것에 중점을 둡니다. 이는 사용자가 모델의 결과를 신뢰하고 받아들일 수 있도록 돕습니다.
• 방법: 복잡한 모델의 내부 작동 방식을 이해하기 쉽게 설명하는 도구와 기법을 사용합니다. 예를 들어, SHAP(Shapley Additive exPlanations), LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 등의 기술을 활용하여 각 변수들이 결과에 미친 영향을 정량적으로 설명합니다.
• 예시:
  • SHAP 값: 모델의 예측에 대한 각 특징의 기여도를 설명하여, 어떤 요소가 예측에 얼마나 영향을 미쳤는지 보여줍니다.
  • LIME: 특정 예측에 대해 국소적인 선형 모델을 생성하여, 개별 예측 결과를 설명합니다.

2. Interpreting(해석)

모델의 구조나 개별 예측 결과보다는 전반적인 작동 원리나 관계를 이해하는 것을 목표로 합니다. 해석 가능한 모델은 구조적으로 간단하여 인간이 직접적으로 그 내부 과정을 이해할 수 있는 경우가 많습니다.

• 목적: 모델 전체 또는 특정 예측 결과에 대한 일반적인 이해를 제공합니다. 이는 사용자가 모델이 어떻게 작동하는지, 데이터가 어떤 방식으로 결과를 이끌어내는지를 직관적으로 이해하는 데 중점을 둡니다.
• 방법: 모델의 결과를 해석하기 위해 직접적으로 모델의 구조를 살펴보거나, 규칙을 적용하여 결과를 도출하는 과정을 이해합니다. Decision Tree나 Linear Regression 같은 모델이 대표적인 예입니다.
• 예시:
  • 의사결정나무: 데이터가 각 노드를 따라 어떻게 분류되는지 시각적으로 이해할 수 있습니다.
  • 선형 회귀: 변수들 간의 관계를 선형 방정식을 통해 설명할 수 있으며, 각 변수의 가중치가 결과에 어떤 영향을 미치는지 명확하게 해석할 수 있습니다.

Explaining과 Interpreting은 모두 AI와 ML 모델의 이해도를 높이기 위한 중요한 도구입니다. 해석은 단순하고 투명한 모델에 적합한 반면, 설명은 복잡한 모델의 예측 결과를 명확하게 이해하고 신뢰할 수 있도록 돕습니다. 이러한 개념들은 AI 모델이 실제 환경에서 사용될 때 그 결과를 이해하고 신뢰할 수 있도록 지원하는 핵심 요소들입니다.