설명가능한 인공지능(XAI) 최신 동향 및 산업 활용 사례 총정리
**설명가능한 인공지능(XAI)**는 인공지능 시스템의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 만드는 기술로, AI 모델의 투명성과 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 최근 XAI 분야에서는 다양한 연구와 산업적 적용이 활발히 이루어지고 있으며, 특히 공공부문과 산업계에서의 활용이 주목받고 있습니다.
1. XAI의 개념과 중요성
전통적인 AI 모델, 특히 딥러닝 기반의 모델은 높은 예측 정확도를 보이지만, 그 내부 구조와 의사결정 과정이 복잡하여 '블랙박스'로 불립니다. 이러한 불투명성은 AI 시스템의 신뢰성과 책임성에 대한 우려를 야기하며, 특히 의료, 금융, 자율주행 등 고위험 분야에서 문제가 될 수 있습니다. 따라서 AI의 의사결정 과정을 설명하고 이해할 수 있도록 하는 XAI 기술의 필요성이 대두되었습니다. XAI는 AI 모델의 투명성을 높여 사용자가 그 결정을 신뢰하고, 잘못된 판단에 대한 원인을 파악하며, 규제 준수에도 도움을 줍니다.
2. XAI의 최근 연구 동향
2024년 7월, KAIST 설명가능 인공지능연구센터는 'KCC 설명가능 인공지능 워크샵 2024'를 개최하여 XAI 분야의 최신 연구 동향과 산업계 활용 사례를 공유했습니다. 이 워크샵에서는 멀티모달 AI 모델의 연구 및 해석 동향, 금융 및 의료 분야에서의 XAI 활용 사례 등이 발표되었습니다. 특히, 대형언어모델(LLM)과 생성형 AI 모델의 해석성 및 신뢰성 제공 기법에 대한 연구가 주목받았습니다.
또한, 2024년 11월에는 KAIST에서 'XAI 튜토리얼 시리즈'가 개최되어 XAI의 주요 알고리즘부터 최신 연구 주제까지 다루는 16개의 발표 세션이 진행되었습니다. 이러한 노력은 AI 기술의 투명성과 신뢰성을 향상시키기 위한 학계와 산업계의 지속적인 관심을 반영합니다.
3. XAI의 산업계 활용 사례
XAI는 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, 특히 금융과 의료 분야에서 그 중요성이 부각되고 있습니다. 금융 분야에서는 AI를 통한 대출 심사, 투자 분석 등에서 의사결정의 투명성과 설명 가능성이 요구됩니다. XAI를 도입함으로써 고객에게 결정의 근거를 명확히 제시하고, 신뢰를 구축할 수 있습니다. 의료 분야에서는 AI를 활용한 진단 및 치료 추천 시스템에서 XAI를 통해 의료진과 환자에게 결정의 이유를 설명함으로써 치료 과정의 신뢰성을 높이고, 잘못된 진단을 방지할 수 있습니다.
4. 공공부문에서의 XAI 활용과 정책 방향
공공부문에서도 AI 시스템의 투명성과 책임성을 높이기 위해 XAI의 도입이 중요시되고 있습니다. 2024년 10월, 한국행정연구원은 '설명가능한 인공지능(XAI)의 공공분야 활용을 위한 정책 방향'이라는 이슈페이퍼를 발간하였습니다. 이 보고서에서는 공공부문에서 XAI 활용을 제고하기 위한 몇 가지 정책 방향을 제시하고 있습니다.
- AI 기본법 제정 시 XAI 관련 규정 명문화: AI 기본법을 제정할 때, XAI의 정의와 필요성, 적용 범위 등을 명확히 규정하여 법적 기반을 마련해야 합니다.
- XAI 활용을 위한 영역별 기준 마련: 의료, 금융, 행정 등 다양한 분야에서 XAI를 효과적으로 도입하기 위해 각 분야의 특성에 맞는 기준과 가이드라인을 수립해야 합니다.
- XAI 적합성 평가, 인증 및 검사를 위한 감독 기구 설치: XAI 시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 전문적인 평가와 인증을 담당하는 독립된 감독 기구를 설립해야 합니다.
- XAI 관련 국제 규제 및 표준화 대응을 위한 국제 협력 강화: 글로벌 AI 규제 동향에 대응하고, 국제 표준화 작업에 적극 참여하여 국내 XAI 기술의 경쟁력을 높여야 합니다.
5. XAI의 미래 전망과 도전 과제
XAI는 AI 시스템의 투명성과 신뢰성을 높이는 데 필수적인 기술로 자리매김하고 있습니다. 그러나 여전히 해결해야 할 과제들이 남아 있습니다. 2023년 10월 발표된 연구에서는 XAI의 발전을 위해 다음과 같은 27개의 개방형 문제를 제시하고 있습니다.
- 설명 생성의 표준화: 다양한 AI 모델과 응용 분야에 적용 가능한 설명 생성 방법의 표준화가 필요합니다.
- 사용자 맞춤형 설명 제공: 사용자의 전문 지식 수준과 요구에 맞는 맞춤형 설명을 제공하는 방법에 대한 연구가 필요합니다.
- 설명의 평가 방법 개발: 제공된 설명의 유용성과 정확성을 객관적으로 평가할 수 있는 기준과 방법이 마련되어야 합니다.
이러한 도전 과제들을 해결하기 위해서는 학계, 산업계, 정부 간의 긴밀한 협력과 지속적인 연구가 필요합니다.