반응형 설명가능한 ai2 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. 305. ETRI 법률 AI: 판례 분석부터 상담까지, 법률 서비스의 미래 ETRI 법률 AI: 판례 분석부터 상담까지, 법률 서비스의 미래 01. 서론1) 법률 분야의 AI 도입 배경법률 분야는 복잡한 규정과 방대한 판례 데이터로 인해 신속하고 정확한 정보 분석이 필수적입니다. 그러나 인간 전문가가 모든 데이터를 처리하기에는 시간과 자원의 한계가 존재합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기술이 법률 분야에 도입되고 있으며, 이는 단순한 자동화 수준을 넘어, 복잡한 데이터 해석과 예측까지 가능하게 만듭니다. 특히 ETRI(한국전자통신연구원)는 국내 AI 기술을 활용해 법률 데이터를 보다 신뢰성 있고 효율적으로 분석할 수 있는 솔루션을 개발했습니다. 이는 데이터 처리 속도를 혁신적으로 개선하며, 법률 전문가와 대중 모두에게 새로운 가능성을 열어줍니다. 2) ETRI 법률 A.. 2024. 12. 8. 이전 1 다음 반응형
