블랙박스 해체: 설명 가능한 인공지능(XAI) 소개

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

인공지능

대상자

• 개발자, 데이터 과학자, AI 연구자
• 모델의 투명성과 규제 준수를 요구하는 분야의 실무자
• 복잡한 AI 모델의 의사결정 과정을 이해하고자 하는 초보자

핵심 요약

• "블랙박스" 문제: 복잡한 AI 모델(예: 딥러닝)의 내부 로직이 투명하지 않아 신뢰 부족, 편향 식별 어려움, 규제 준수 어려움 등의 문제가 발생
• XAI의 목표: 모델 내부 작동 원리를 투명하게 설명하여 사용자 신뢰, 모델 개선, 규제 준수를 지원
• 대표적 XAI 기법:

- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

- SHAP (SHapley Additive exPlanations)

섹션별 세부 요약

1. "블랙박스" 문제의 본질

• 복잡한 AI 아키텍처(예: 딥 네URAL 네트워크)의 내부 파라미터 수(수백만~수십억 개)로 인해 인간이 해석 불가능
• 신뢰 부족: 결정 근거가 불명확해 생명/자원에 영향을 미치는 분야(의료, 금융 등)에서 결정 신뢰도 저하
• 편향 식별 어려움: 훈련 데이터에 내재된 편향이 모델에 반영되더라도 투명성이 없어 수정 불가능

2. XAI의 중요성

• 윤리적 고려사항: 비공정성 또는 차별적 결과를 방지하기 위한 모델 내부 편향 식별
• 책임성 강화: 결정 근거의 명확성으로 인해 법적/규제 준수 가능성 증가
• 모델 개선: 특징 기여도 분석을 통해 모델 성능 개선 및 에러 디버깅 용이
• 사용자 신뢰 구축: 결과 투명성으로 인해 사용자 채택률 증가

3. XAI 기법의 분류

• 모델 특화 XAI: 특정 모델(예: 선형 회귀, 의사결정 트리)에만 적용 가능

- 예: 선형 회귀 모델의 가중치 분석

• 모델 비특화 XAI: 모든 모델에 적용 가능한 "블랙박스" 대상

- 예: LIME, SHAP

4. LIME와 SHAP의 개념

• LIME:

- 개별 예측을 설명하는 로컬 모델(예: 선형 모델) 생성

- 특징 기여도 분석을 통해 결정 요인 특정

- 예: "고양이" 이미지 분류 시 이마, 털, 귀 특징 강조

• SHAP:

- 협동 게임 이론 기반 특징 기여도(Shapley 값) 계산

- 예: 대출 승인 거절 시 신용 점수와 소득의 영향 분석

5. XAI의 실무 적용 예시

• 코드 예시:

```python

explanation = explainer.explain_instance(data_point)

print(explanation.as_list())

```

- 출력: 특징과 가중치/기여도를 포함한 인간이 읽을 수 있는 결과

• 자원 추천:

- DataCamp의 XAI, LIME, SHAP 튜토리얼

결론

• XAI는 AI의 신뢰성과 규제 준수를 위한 필수 요소로, LIME과 SHAP과 같은 도구를 활용해 모델의 내부 로직을 설명해야 함
• 유럽 연합(EU) 등에서 AI 모델의 투명성 강요가 확대되고 있어, XAI 기술의 도입이 필수적
• 결론: "신뢰할 수 있는 AI"를 구축하기 위해 XAI 개념 이해와 실무 적용이 핵심