2025년 현재, AI가 의사결정 과정에서 점점 더 광범위하게 활용됨에 따라, AI가 내린 결정과 행동을 사람이 이해하고 검증할 수 있는 기술인 설명 가능한 AI(Explainable AI)의 중요성이 핵심 이슈로 떠오르고 있습니다. 설명 가능한 AI는 AI의 자동화된 결정 과정에 투명성을 제공하여, 사용자와 사회가 AI를 신뢰하도록 만들고 윤리적 책임을 다하는 데 필수적인 역할을 합니다.
1. 설명 가능한 AI의 개념과 필요성
전통적인 AI, 특히 딥러닝 기반 모델은 복잡한 연산 과정을 거쳐 결과를 산출하지만, 그 과정이 블랙박스처럼 되어 있어 왜 그런 결정을 내렸는지 알기 어려운 문제점이 있습니다. 이런 불투명성은 AI 의사결정의 신뢰도를 저해하고, 법적·윤리적 책임 소재도 불명확하게 만듭니다. 이에 따라 AI가 내린 판단의 근거를 명료하게 제시하는 설명 가능한 AI기술이 개발되고 있으며, 규제 당국과 기업, 연구자 모두 그 도입을 촉구하고 있습니다.
2. 설명 가능한 AI 기술 주요 방식
- 모델 내재적 설명: 결정 과정이 직관적으로 이해될 수 있도록, 예를 들어 결정 트리, 선형 회귀 같은 투명한 모델 사용.
- 포스트 호크 설명: 복잡 모델(예: 딥러닝)을 사용하되, 결과를 해석해서 설명해 주는 도구나 기법 (LIME, SHAP 등)을 통해 의사결정 이유를 제시.
- 시각화 및 자연어 설명: 예측에 중요한 입력 요소를 시각적으로 보여주거나, 사람이 이해하기 쉬운 자연어로 설명을 생성.
3. 신뢰 구축과 윤리적 책임
설명 가능한 AI는 사용자, 규제기관, 기업 간 신뢰 형성에 도움을 줍니다. 사용자 입장에서는 AI 결정에 대한 이해와 수용이 가능해지고, 문제 해결이나 오류 발견도 쉬워져 AI 활용에 대한 저항과 불안을 줄입니다. 기업과 기관에는 AI 시스템의 책임 관리, 규제 준수, 위험 관리가 가능해집니다.
4. 분야별 적용 사례
설명 가능한 AI는 금융, 의료, 법률, 공공 행정 등 고위험 분야에서 특히 중요합니다. 예를 들어:
- 금융 신용 평가에서 AI가 대출 결정 근거를 명확히 제시하여 고객 신뢰와 법적 이슈를 해결.
- 의료 진단 AI가 병변 분석 근거를 설명함으로써 의료진과 환자에게 의사결정 투명성을 제공.
- 공공 분야 AI가 정책 추천 시 편향과 공정성 문제를 파악하고 개선할 수 있게 지원.
5. 도전 과제와 발전 방안
설명 가능한 AI도 한계와 도전이 있습니다. 지나치게 단순한 설명은 문제의 복잡성을 왜곡할 수 있고, 고성능 모델과 완전한 설명 가능성은 종종 상충합니다. 따라서 기술 개발과 함께 사용자 맞춤형 설명, 법적 기준 마련, 다양한 이해관계자 의견을 반영하는 사회적 합의가 필요합니다.
맺음말
설명 가능한 AI는 AI 기술이 사회 전반에 깊숙이 확산되는 시대에 필수적인 신뢰 기반을 제공합니다. 투명하고 이해 가능한 AI 시스템 구축은 사용자 보호뿐 아니라, 기술 혁신과 윤리적 책임을 양립시키는 길입니다. 앞으로 AI를 설계하고 운영하는 모든 주체가 설명 가능성을 핵심 가치로 삼아 신뢰와 책임 있는 AI 생태계를 만들어 가는 노력이 중요합니다.