ㅡ 인간이 이해할 수 있는 인공지능의 시대 ㅡ
우리는 지금 인공지능이 우리 삶의 모든 영역에 개입하는 시대를 살고 있습니다.
의료 진단부터 금융 대출 심사, 채용 공고에 이르기까지 AI는 중대한 결정을 내리고 있습니다. 하지만 여기서 하나의 중요한 질문이 제기됩니다. "왜 AI는 이런 결정을 내렸을까?" 이 질문에 명확하게 답할 수 없다면, 우리는 정말 AI를 믿을 수 있을까요?
설명 가능한 AI, 즉 XAI(eXplainable AI)는 바로 이 질문에 대한 답을 찾기 위한 기술 분야입니다. AI 시스템이 어떻게 특정한 결정이나 예측에 도달했는지를 인간이 이해하고 해석할 수 있도록 만드는 것이 XAI의 핵심입니다.
이번 글에서는 블랙박스 모델의 한계를 극복하고, 신뢰 가능한 AI를 구축하기 위한 핵심 개념과 기술, 실제 적용 사례와 함께 향후 전망까지 함께 살펴보도록 하겠습니다.
1. XAI가 왜 필요한가 : 블랙박스 문제의 심각성
현대의 고급 AI 모델, 특히 딥러닝 신경망은 매우 복잡한 수학적 구조를 가지고 있습니다. 수백만 개의 파라미터를 가진 모델이 어떻게 특정 결과를 도출했는지 추적하기는 거의 불가능에 가깝고 AI의 내부 의사결정 과정을 사람이 이해하기는 너무나 어렵습니다. 이 때문에 AI의 판단 근거를 명확히 알 수 없어 이를 "블랙박스(Black Box) 문제"라고 부르며, 이것이 AI 도입의 가장 큰 장벽이 되고 있습니다.
예를 들어보겠습니다. 은행에서 대출을 신청한 고객이 AI 시스템의 판단으로 거부당했다고 합시다. 고객은 당연히 "왜 거부되었는가"라는 질문을 제기할 것입니다. 그런데 은행이 "AI가 그렇게 판단했습니다"라는 대답만 한다면? 이는 고객의 신뢰를 얻을 수 없을 뿐만 아니라, 법적 문제도 야기할 수 있습니다. 이러한 불투명성은 책임성·신뢰성·윤리성 문제로 이어집니다. 특히 금융, 의료, 법률 등 고위험 분야에서는 이러한 설명 가능성이 필수적입니다.
또한 AI 시스템이 부정확한 결정을 내릴 때, 그 원인을 파악할 수 없다면 개선도 불가능합니다. 이것이 바로 XAI가 단순한 "윤리적 선택"이 아니라 "기술적 필요"라는 이유입니다.
2. XAI의 핵심 개념과 접근 방식
XAI의 핵심은 단순히 결과를 보여주는 것이 아니라, “왜 그 결과가 나왔는지”를 설명하는 것입니다.
XAI를 구현하는 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다.
첫 번째는 "고유 해석 가능성(Intrinsic Interpretability)"으로, 처음부터 투명하고 이해하기 쉬운 모델을 설계하는 것입니다. 이들 모델은 정확도는 낮을 수 있지만, 그 결정 과정을 명확하게 추적할 수 있습니다. 모델 기반 접근 (Model-based XAI)이라고도 합니다.
두 번째는 "사후 해석(Post-hoc Interpretation)"으로, 이미 학습된 복잡한 모델의 결정 과정을 분석하여 설명하는 방식입니다. 이러한 방법들은 모델 성능을 유지하면서도 그 결정 이유를 설명할 수 있도록 해줍니다.
LIME은 복잡한 모델의 특정 예측에 대해, 그 주변 영역에서 간단한 모델을 만들어 설명합니다. 예를 들어 이미지 분류 AI가 "이 사진은 고양이입니다"라고 판단했다면, LIME은 어떤 픽셀이나 영역이 가장 중요한 역할을 했는지 시각화해줍니다. SHAP은 게임 이론의 샤플리 값을 활용하여 각 특성이 예측에 기여한 정도를 정량화합니다.
3. XAI의 필요성 : 신뢰할 수 있는 AI의 조건
AI가 아무리 높은 정확도를 보이더라도, 그 판단 근거가 불분명하다면 인간은 쉽게 신뢰할 수 없습니다. XAI는 단순한 기술이 아니라 신뢰할 수 있는 인공지능(Trustworthy AI)을 구현하기 위한 핵심 요소입니다.
그 신뢰를 쌓아갈 수 있는 몇 가지의 조건을 살펴보면,
첫째, 책임성과 윤리성 확보
AI가 내린 결정에 문제가 생겼을 때, 누가 책임을 져야 하는가?
설명 가능한 AI는 이러한 책임 추적성(accountability)을 가능하게 합니다. 예를 들어, 자율주행차 사고나 금융 대출 거절 등의 상황에서, AI의 판단 근거를 투명하게 공개할 수 있습니다.
둘째, 사용자 신뢰 구축
사용자가 AI의 의사결정 과정을 이해할 수 있다면, 결과에 대한 수용성과 신뢰가 높아집니다.
의료 AI가 환자에게 “암 진단 이유”를 구체적으로 설명하거나, HR AI가 “지원자 탈락 사유”를 명확히 제시한다면, 사람들은 결과를 더 공정하다고 느낍니다.
셋째, 규제 및 법적 대응
유럽연합(EU)의 AI 법안(AI Act), 미국의 AI 윤리 가이드라인 등에서는 이미 “AI의 설명 가능성”을 필수 요건으로 포함하고 있습니다. 즉, XAI는 단순히 기술적 선택이 아니라 법적·정책적 필수 조건이 되고 있는 추세입니다.
4. XAI의 실제 적용 분야와 사례
◆ 의료 분야에서의 적용은 XAI의 중요성을 가장 잘 보여줍니다. 의료진이 AI 진단 보조 시스템을 사용할 때, "이 환자는 암일 확률이 높습니다"라는 결과만으로는 부족합니다. "어떤 영상의 어떤 특징 때문에 이런 판단을 내렸는지"를 명확히 알아야 최종 진단을 내릴 수 있습니다. XAI 기술을 통해 의료 AI는 의심되는 부위를 강조하고, 그 근거를 제시함으로써 의료진의 판단을 보조하게 됩니다.
◆ 금융 산업에서도 XAI의 필요성은 절실합니다.
신용평가 모델에서 고객의 신용점수에 영향을 미친 주요 요인(소득, 부채비율, 거래내역 등)을 투명하게 공개합니다.
특히 규제 당국은 AI 기반의 의사결정이 차별적이지 않은지, 공정한 기준에 따르고 있는지를 검증해야 합니다. XAI는 이러한 감시와 검증을 가능하게 합니다.
◆ 채용 프로세스도 주목할 만한 분야입니다. 많은 기업이 AI를 활용해 이력서를 선별하거나 면접 후보자를 평가합니다. 하지만 이 과정에서 인종, 성별, 나이 등에 대한 편향이 작용할 수 있습니다. XAI를 도입하면 어떤 요소 때문에 특정 후보가 선택되었는지 명확히 할 수 있고, 편향을 감지하고 시정할 수 있습니다.
◆ 자율주행에서도 아주 적절하게 사용할 수 있습니다. 자율주행차의 의사결정 시스템에 XAI를 적용하면, 사고 발생 시 어떤 센서 데이터와 상황 판단이 작용했는지를 분석할 수 있습니다. 이는 향후 사고 원인 규명 및 알고리즘 개선에 중요한 역할을 합니다.
5. XAI의 도전 과제와 미래 전망
물론 XAI가 모든 것을 해결해주지는 않으며 한계는 존재합니다.
첫째, 해석 가능성과 정확도 사이에는 트레이드오프(trade-off)가 존재합니다. 해석하기 쉬운 모델일수록 정확도는 낮아지는 경향이 있습니다. 따라서 특정 분야에서는 정확성이 중요한지, 해석 가능성이 중요한지를 신중히 판단해야 합니다.
둘째, 해석의 신뢰성 문제가 있습니다. XAI 기법이 제시하는 설명이 정말 올바른지 어떻게 보증할 것인가? 일부 XAI 기법은 사용자를 오도할 수도 있다는 우려도 제기됩니다. 따라서 XAI 기법 자체도 검증과 감시의 대상이 되어야 합니다.
셋째, 사용자의 이해도 문제입니다. 아무리 잘 설명해도 수용자가 그것을 이해하고 신뢰하지 않으면 소용이 없습니다. 특히 비전문가인 일반인들에게 AI의 결정을 설명할 때, 복잡한 통계나 수학 개념을 어떻게 단순하고 명확하게 전달할 것인가는 중요한 도전 과제입니다.
하지만 이러한 도전에도 불구하고 XAI의 미래는 밝습니다. 규제당국들이 AI 시스템의 투명성과 설명 가능성을 요구하기 시작했고, 기업들도 이를 인식하고 있습니다. 유럽연합과 미국의 여러 규제안 등에서 XAI 요구사항이 점점 강화되고 있습니다. 앞으로 XAI는 단순한 선택이 아니라 필수 요구사항이 될 것입니다.
6. 결론 : 투명한 AI 시대로 나아가며
우리가 직면한 것은 단순한 기술적 문제가 아닙니다. 그것은 AI와 인간이 어떻게 공존할 것인가에 관한 근본적인 질문입니다.
우리가 중요한 결정들을 AI에 맡기려면, 그 AI를 이해하고 신뢰할 수 있어야 합니다. 이것이 XAI가 중요한 이유입니다.
AI가 “무엇을 어떻게 결정하였는가”라는 질문보다 더 중요한 질문은 이제 “왜 그렇게 결정했는가?”입니다.
그 답을 찾는 여정이 바로 XAI의 본질입니다.
설명 가능한 AI는 AI를 더 강력하게 만들면서도 동시에 그것을 통제 가능하게 유지하는 방법입니다. 앞으로의 AI 시대는 성능만큼이나 투명성과 설명 가능성을 중시하는 시대가 될 것입니다.
우리 모두가 XAI의 중요성을 인식하고, 투명한 AI 사회 구축에 동참할 때, 비로소 우리는 AI의 진정한 잠재력을 활용할 수 있을 것이라 생각됩니다.