반응형 AI465 455. AI를 정말 ‘검증’할 수 있을까: XAI의 약속, 한계, 그리고 신뢰의 조건 AI를 정말 ‘검증’할 수 있을까: XAI의 약속, 한계, 그리고 신뢰의 조건 서론인공지능(AI)을 실제 업무와 서비스에 투입하려는 기업과 기관이 빠르게 늘어나고 있습니다. 그러나 “이 모델을 믿어도 되는가?”라는 질문 앞에서 많은 조직이 망설입니다. 특히 블랙박스 모델이라 불리는 딥러닝 계열 모델은 입력과 출력은 알 수 있지만, 그 내부 과정을 설명하지 못합니다. 즉, 어떤 데이터가 들어가면 어떤 결과가 나온다는 사실은 확인할 수 있어도, 왜 그런 결론에 이르렀는지는 여전히 미스터리입니다. 설명이 불가능하다면 검증도 어렵고, 검증이 어렵다면 신뢰 역시 구축되지 않습니다. 이 문제의식에서 등장한 개념이 설명가능한 AI(XAI, Explainable AI)입니다. XAI는 모델이 내린 결정을 사람에게 이해.. 2025. 10. 2. 454. AI 창의적 결과는 뛰어나지만 사고 과정은 미흡하다 AI 창의적 결과는 뛰어나지만 사고 과정은 미흡하다 서론최근 연구들은 인공지능(AI)의 창의성을 인간 창의성과 직접 비교하면서, 결과물의 화려함과 달리 사고 과정에서는 뚜렷한 한계가 있음을 반복적으로 강조합니다. AI는 이미지·음악·문장 생성 등에서 놀라운 성과를 보여주며 대중을 놀라게 하고 있지만, 여전히 '과정 없는 창의성'이라는 꼬리표를 피하기 어렵습니다. 이러한 문제의식은 단순한 기술적 관찰에 그치지 않고, 예술계·교육계·정책 담론으로까지 확산되고 있습니다. 사람들이 AI 결과물을 접할 때 한편으로는 "창의적이다"라며 감탄하지만, 동시에 "이것이 진정한 의미에서의 생각의 산물인가?"라는 회의가 따라붙는 이유입니다. 인간은 소수의 예시만으로도 새로운 개념을 추상화하고, 상황에 맞춰 지식을 재조합하여.. 2025. 9. 28. 453. Bias 없는 AI는 가능할까? 편향 제거의 한계와 관리 전략 Bias 없는 AI는 가능할까? 편향 제거의 한계와 관리 전략 서론인공지능(AI)은 점점 더 많은 의사결정 과정에 사용되고 있습니다. 채용, 대출 심사, 의료 진단, 범죄 예측 등 중요한 영역에서 AI의 판단은 사회적 영향을 크게 미칩니다. 그러나 그 과정에서 '편향(bias)' 문제가 반복적으로 드러나고 있습니다. 특정 집단에 불리하게 작동하는 AI는 사회적 신뢰를 잃게 되며, 이를 바로잡기 위한 연구와 제도적 논의가 활발히 이어지고 있습니다. 2023년 MIT Sloan Management Review 기사에서는 "AI는 본질적으로 역사적 데이터에서 학습하기 때문에 편향을 완전히 없애는 것은 불가능하다"고 설명했습니다. 쉽게 말해, AI가 배우는 데이터 자체가 사회 속에 존재하는 편향을 담고 있기 때.. 2025. 9. 26. 452. AI의 창의성, 착각인가 새로운 창작인가? 머신러닝 '의외성'의 본질 AI의 창의성, 착각인가 새로운 창작인가? 머신러닝 '의외성'의 본질 서론2022년 미국 콜로라도 주립 박람회에서 AI 이미지 생성기가 만든 작품이 ‘디지털 아트/디지털 합성 사진’ 부문에서 1등을 차지했습니다. 하지만 결과 발표 후 거센 반발이 일었고, 많은 예술가들은 해당 작품을 "예술의 죽음"으로 규정했습니다. 작품 자체의 완성도와는 별개로, AI가 만든 것이라는 출처가 부정적 인식의 핵심 이유였습니다. 이 사건은 "AI가 정말 창작자인가?"라는 사회적 질문을 불러일으킨 대표적 사례입니다. Frontiers in Psychology (2025)에 실린 Human Creativity versus Artificial Intelligence 연구는 이러한 사회적 반응을 실험적으로 확인했습니다. 동일한 작.. 2025. 9. 24. 이전 1 2 3 4 5 ··· 117 다음 반응형
