반응형 ai 책임성2 456. AI의 기술적 한계와 도덕적 책임 — 신뢰의 위기와 미래를 다시 생각하다 AI의 기술적 한계와 도덕적 책임 — 신뢰의 위기와 미래를 다시 생각하다 서론: 호황의 그늘에서 묻습니다, 이 기술을 믿을 수 있습니까2025년, 인공지능 산업은 그 어느 때보다 빠른 속도로 성장하고 있습니다. 거대 언어 모델과 생성형 이미지 시스템이 산업 전반을 재편하고, 기업들은 ‘AI 혁신’을 앞세워 새로운 서비스와 시장을 열고 있습니다. 하지만 화려한 성과 뒤에는 불편한 질문이 남습니다. AI가 보여주는 놀라운 결과를 우리는 어디까지 신뢰할 수 있을까요. AI는 혁신의 상징이자 동시에 불투명한 판단 구조를 지닌 존재로 평가받습니다. 기술이 인간의 삶을 편리하게 만드는 만큼, 그 결정 과정이 이해되지 않을 때 신뢰의 기반은 흔들립니다. 지금 우리가 마주한 문제는 단순히 성능이나 효율의 문제가 아닙니.. 2025. 10. 15. 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. 이전 1 다음 반응형
