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XAI, 설명가능한 AI

· 약 3분

XI 개념

  • AI 모델의 의사결정 과정을 사람에게 이해할 수 있는 형태로 설명하는 기술
  • AI 결과에 대한 신뢰성, 투명성 향상 / 금융,의료,법률 등 고위험 분야에서의 설명가능성 확보 / GDPR 규제 준수

XAI 개념도, 핵심요소, 적용방안

XAI 개념도

XAI 핵심요소

구분설명비고
모델 내부 접근법모델 자체가 해석 가능한 구조로 설계선형 회귀, 의사결정 나무, 희소오토인코더
모델 외부 접근법블랙박스 모델의 결과를 설명하기 위한 별도의 분석 기법LIME, SHAP
설명 시각화 도구기술적 설명을 직관적으로 전달하기 위한 그래프 및 히트맵진단 시각화

XAI 적용방안

구분내용적용 방안
성능과 설명성 균형딥러닝 모델의 높은 성능 유지와 동시에 해석 가능성을 확보하기 어려움하이브리드 접근법으로 간단한 서브 모델과 복잡한 메인 모델 결합
다양한 데이터 유형특정 데이터 유형(예: 텍스트, 이미지)에만 효과적인 XAI 기법 한계다중 도메인 적용 가능한 범용 XAI 알고리즘 개발
보안 및 프라이버시설명 가능성이 높아질수록 민감 데이터 노출 위험 증가민감데이터 익명화 및 필터링 기술 도입
표준화 부족XAI의 구현 방식과 평가 기준이 명확하지 않음IEEE 및 ISO 표준화 기구의 가이드라인 개발 참여

XAI 추가적인 고려사항

  • 설명 시각화 도구와 직관적 인터페이스를 개발하여 사용자 이해도 향상 및 AI의 사회적 수용성 증대