반응형 블랙박스 모델2 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. 437. 설명 가능한 AI(XAI)란 무엇이며 왜 중요한가? 설명 가능한 AI(XAI)란 무엇이며 왜 중요한가? 서론AI는 이제 더 이상 미래의 기술이 아닙니다. 검색, 추천, 번역, 고객 상담 등 일상 속 수많은 서비스에 이미 AI가 활용되고 있습니다. 그러나 AI의 결정 과정은 종종 사용자에게 "왜 이런 결과가 나왔는지"에 대한 설명을 제공하지 않습니다. 특히 의료, 금융, 교육처럼 중요한 의사결정이 필요한 분야에서는 AI의 판단 근거가 모호하면 신뢰하기 어렵죠. 이런 문제를 해결하기 위한 개념이 바로 XAI, 즉 '설명 가능한 인공지능(Explainable AI)'입니다. XAI는 AI의 판단 과정을 사람도 이해할 수 있도록 만드는 기술적 접근입니다. 블랙박스처럼 내부가 보이지 않던 AI 모델을 투명하게 만들고, 사용자와 신뢰를 쌓는 것을 목표로 하죠. 즉,.. 2025. 5. 22. 이전 1 다음 반응형
