설명 가능한 인공지능편집자 확인

해석 가능성은 인공지능 모델의 내부 메커니즘과 작동 원리를 인간이 이해할 수 있는 수준으로 파악할 수 있는 정도를 의미한다. 이는 모델이 왜 특정 예측을 내놓는지에 대한 근본적인 원인을 모델 구조 자체에서 찾는 접근 방식이다. 예를 들어, 선형 회귀 모델의 가중치나 의사결정 트리의 분기 규칙은 직접적으로 해석이 가능하다. 따라서 해석 가능성은 주로 모델의 투명성과 직접적으로 연결된다.

반면, 설명 가능성은 모델의 특정 예측이나 결정에 대해 사후적으로 이해 가능한 설명을 생성하는 능력을 가리킨다. 모델 자체가 복잡하고 블랙박스일지라도, 그 출력 결과에 대해 '어떻게' 또는 '왜'라는 질문에 답할 수 있는 추가적인 설명 체계를 구축하는 것을 목표로 한다. 설명 가능성은 모델의 내부 작동을 완전히 이해하지 못하더라도, 사용자가 예측을 신뢰하고 그 근거를 확인할 수 있도록 하는 데 중점을 둔다.

두 개념은 밀접하게 연관되어 있지만, 다음과 같은 차이점을 가진다.

요약하면, 해석 가능성은 모델 자체의 투명한 특성을 지칭하는 반면, 설명 가능성은 불투명한 모델을 포함하여 모든 모델의 결정에 대해 이해 가능한 설명을 제공하는 더 넓은 개념의 목표이다. 현실에서는 딥러닝 같은 복잡한 모델의 해석 가능성을 높이는 데 한계가 있으므로, 설명 가능성을 확보하기 위한 다양한 사후 해석 기법이 발전하게 되었다.

모델 투명성은 설명 가능한 인공지능의 핵심 개념 중 하나로, 인공지능 모델의 내부 작동 원리와 의사결정 과정이 사용자나 개발자에게 얼마나 명확하게 드러나는지를 의미한다. 이는 단순히 결과를 설명하는 것을 넘어, 모델 구조, 학습 과정, 그리고 특정 입력이 출력을 생성하기까지의 내부 메커니즘에 대한 이해 가능성을 포함한다. 모델 투명성은 블랙박스 모델의 반대 개념으로, 시스템의 신뢰성, 디버깅 용이성, 그리고 책임 소재를 명확히 하는 데 기여한다.

모델 투명성은 크게 두 가지 수준, 즉 사전 투명성과 사후 투명성으로 나눌 수 있다. 사전 투명성은 모델 설계 단계에서부터 투명하게 구축되는 것을 의미하며, 선형 회귀, 의사결정 트리, 규칙 기반 시스템과 같이 본질적으로 해석이 쉬운 화이트박스 모델이 이에 해당한다. 반면, 사후 투명성은 복잡한 딥러닝 모델이나 앙상블 방법과 같은 블랙박스 모델에 적용되며, 학습이 완료된 후에 LIME이나 SHAP 같은 기법을 통해 의사결정을 사후적으로 설명하는 접근법을 말한다.

투명성의 정도는 모델의 복잡성과 응용 분야에 따라 요구사항이 달라진다. 다음 표는 주요 모델 유형별 투명성 특징을 비교한다.

높은 모델 투명성은 여러 가지 실질적인 이점을 제공한다. 먼저, 모델의 오류나 편향을 식별하고 수정하는 디버깅 과정을 용이하게 한다. 또한, 금융이나 의료 같은 규제가 엄격한 분야에서는 의사결정의 근거를 검증하고 법적 요구사항을 충족시키는 데 필수적이다. 궁극적으로 투명성은 시스템에 대한 사용자의 이해와 신뢰를 높여, 인공지능 기술의 책임 있는 배포와 채택을 촉진한다.

사후 해석 기법은 이미 훈련된 블랙박스 모델의 예측이나 결정을 사후적으로 분석하여 그 근거를 설명하는 접근법이다. 이는 모델의 내부 구조를 직접적으로 드러내지 않으면서도, 특정 입력에 대한 출력이 어떻게 도출되었는지에 대한 통찰을 제공하는 것을 목표로 한다. 모델 자체의 투명성을 높이는 것이 아닌, 모델의 행동을 해석 가능한 형태로 '번역'하거나 근사하는 방식으로 작동한다.

주요 사후 해석 기법은 크게 모델 의존적 방법과 모델 불가지론적 방법으로 나눌 수 있다. 모델 의존적 방법은 특정 모델 구조에 최적화되어 있으며, 합성곱 신경망의 특정 뉴런 활성화를 분석하는 Activation Maximization이나, 입력에 대한 그래디언트를 이용하는 Saliency Maps 등이 포함된다. 반면, 모델 불가지론적 방법은 LIME이나 SHAP과 같이 내부 구조와 무관하게 어떤 모델에도 적용 가능한 것이 특징이다. 이들은 복잡한 모델의 국소적 결정 경계를 해석 가능한 간단한 모델(예: 선형 모델)로 근사하거나, 게임 이론의 샤플리 값을 차용하여 각 특성의 기여도를 계산한다.

이러한 기법들은 다음과 같은 일반적인 절차를 따른다.

1. 대상 선택: 설명이 필요한 특정 예측 인스턴스(또는 예측 집단)를 선택한다.

2. 탐색: 원본 모델 주변의 데이터 포인트를 샘플링하거나 변형하여 모델의 반응을 관찰한다.

3. 근사 모델 생성: 관찰된 입력-출력 관계를 바탕으로 해석 가능한 대리 모델을 구축한다.

4. 설명 제공: 생성된 근사 모델로부터 특성 중요도, 결정 규칙, 시각적 맵 등의 형태로 설명을 도출한다.

사후 해석 기법의 주요 장점은 복잡한 최신 모델(예: 대규모 딥러닝 모델)에 즉시 적용할 수 있어 실용성이 높다는 점이다. 그러나 근사 모델이 원본 모델의 진정한 의사결정 과정을 완벽히 반영하지 못할 수 있으며, 설명의 정확성과 안정성에 대한 검증이 추가로 필요하다는 한계도 지닌다.

LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)은 복잡한 블랙박스 모델의 개별 예측 결과를 해석하기 위해 설계된 사후 해석 기법이다. 이 방법은 모델의 전체적인 내부 구조를 설명하는 대신, 특정 데이터 포인트 하나에 대한 예측이 왜 그렇게 나왔는지 국소적(local)으로 설명하는 데 초점을 맞춘다. 핵심 아이디어는 복잡한 모델의 예측을, 해석이 쉬운 간단한 모델(예: 선형 회귀 모델)로 해당 지점 주변에서 근사하는 것이다. 이는 마치 복잡한 비선형 함수의 한 점에서의 접선을 구하는 것과 유사한 개념이다.

LIME의 작동 과정은 다음과 같다. 먼저, 설명하고자 하는 특정 데이터 인스턴스(예: 하나의 환자 기록 또는 이미지)를 선택한다. 그런 다음, 이 인스턴스를 약간 변형시킨 수많은 새로운 샘플 데이터를 생성한다(예: 이미지의 일부를 가리거나, 텍스트에서 단어를 제거). 이 새로 생성된 샘플들에 대해 원래의 복잡한 블랙박스 모델이 예측을 수행한다. 최종적으로, 이렇게 생성된 데이터셋(샘플들과 그에 대한 블랙박스 모델의 예측값)을 사용하여, 해석 가능한 모델(가중치가 부여된 선형 회귀 모델 등)을 학습시킨다. 이 간단한 모델이 학습하는 가중치는 원래 모델의 해당 예측에 가장 크게 기여한 특성(Feature)을 보여주며, 이것이 바로 LIME이 제공하는 설명이다.

LIME의 주요 장점은 모델 종류에 구애받지 않는다는 점이다. 의사결정 트리부터 심층 신경망까지, 어떠한 머신러닝 모델에도 적용 가능한 모델 불가지론적 방법이다. 또한, 텍스트, 이미지, 표 형식의 데이터 등 다양한 데이터 형태에 맞춰 적용할 수 있다. 예를 들어, 이미지 분류에서는 어떤 픽셀 영역이 분류 결정에 기여했는지를 하이라이트하는 방식으로 설명을 제공한다.

그러나 LIME은 몇 가지 한계를 지닌다. 가장 큰 문제는 설명의 안정성이 보장되지 않을 수 있다는 점이다. 샘플링 과정에 무작위성이 포함되어 있어, 동일한 데이터 포인트에 대해 실행할 때마다 약간 다른 설명이 생성될 수 있다. 또한, 설명의 정확성을 평가하는 객관적인 표준이 명확하지 않다. LIME이 생성하는 국소적 근사 모델이 원래 블랙박스 모델의 실제 의사결정 과정을 얼마나 정확히 반영하는지 검증하기 어렵다. 마지막으로, 국소적 설명만 제공하기 때문에 모델의 전반적인 행동을 이해하는 데는 한계가 있다.

SHAP는 게임 이론의 샤플리 값 개념을 기계 학습 모델의 예측 결과를 설명하는 데 적용한 방법론이다. 각 특성이 모델의 최종 예측에 기여하는 정도를 정량적으로 할당하여, 개별 예측에 대한 국소적(local) 설명과 모델 전반의 전역적(global) 이해를 모두 제공하는 것을 목표로 한다.

SHAP의 핵심 아이디어는 "특성의 기여도는 해당 특성이 포함된 모든 가능한 특성 조합에 대한 예측의 평균 변화량"으로 계산한다는 것이다. 이는 모든 특성 조합에 대해 모델을 재실행하고, 특성이 존재할 때와 존재하지 않을 때의 예측 차이를 평균내어 구한다. 계산 결과, 각 특성의 SHAP 값은 예측값이 평균 예측값에서 얼마나 벗어나게 하는지를 나타내며, 모든 특성의 SHAP 값의 합은 실제 예측값과 평균 예측값의 차이와 정확히 일치한다는 일관성(consistency)을 가진다.

SHAP는 다양한 설명 형태를 제공한다. 개별 데이터 포인트에 대해서는 각 특성의 기여도를 시각화하여 왜 그런 예측이 나왔는지 보여준다. 모델 전체에 대해서는 특성 중요도를 평균 절대 SHAP 값으로 계산하거나, 여러 데이터 포인트의 SHAP 값을 종합하여 특성과 예측 간의 전반적인 관계(예: 선형적, 비선형적)를 파악하는 데 사용할 수 있다. 주요 구현체인 shap 라이브러리는 트리 SHAP, 커널 SHAP, 딥 SHAP 등 모델 유형에 맞는 근사 알고리즘을 제공하여 계산 효율성을 높인다.

SHAP는 LIME와 함께 현재 가장 널리 사용되는 사후 해석 기법 중 하나이며, 특히 금융, 의료 등에서 모델의 의사결정 근거를 요구하는 고신뢰 분야에서 활용된다.

의사결정 트리는 설명 가능한 인공지능의 대표적인 방법론 중 하나이다. 이 모델은 데이터를 특성에 따라 재귀적으로 분할하여 트리 구조를 형성하며, 최종 분류 또는 회귀 결정은 루트 노드에서 잎 노드까지의 경로로 명확하게 추적할 수 있다. 각 분기점은 "특성 A > 값 X?"와 같은 간단한 규칙으로 구성되어 있어, 모델의 판단 근거를 사람이 이해하기 쉬운 형태로 제공한다. 이러한 내재적 투명성 덕분에 의사결정 트리는 금융, 의료 등 설명이 중요한 분야에서 오랫동안 사용되어 왔다.

규칙 기반 방법은 의사결정 트리에서 추출한 규칙 집합이나, 연관 규칙 학습과 같은 알고리즘을 통해 생성된 명시적인 IF-THEN 규칙을 활용한다. 예를 들어, "IF 나이 > 60 AND 혈압 > 140 THEN 고위험군"과 같은 규칙은 직접적이고 해석이 용이하다. 이러한 규칙 집합은 모델의 전역적 또는 지역적 행동을 요약하여 설명하는 데 사용될 수 있다. 복잡한 블랙박스 모델을 설명하기 위해, 그 모델의 결정을 모방하는 간단한 규칙 집합(예: 결정 리스트 또는 결정 집합)을 생성하는 방법도 연구되고 있다.

의사결정 트리와 규칙 기반 방법은 높은 해석 가능성을 제공하지만, 몇 가지 한계를 지닌다. 트리의 깊이가 깊어지거나 규칙이 많아지면 오히려 이해하기 어려워질 수 있다. 또한, 선형 경계나 단일 특성에 크게 의존하는 결정 방식은 복잡한 비선형 관계를 가진 데이터를 모델링하는 데 한계가 있을 수 있다. 이로 인해 정확도 측면에서 신경망이나 앙상블 방법보다 떨어지는 경우가 발생한다.

아래 표는 주요 의사결정 트리 및 규칙 기반 설명 방법을 비교한 것이다.

이러한 방법들은 모델 자체가 투명한 경우와, 복잡한 모델을 해석하기 위해 투명한 모델로 근사하는 경우 모두에 활용된다. 설명 가능성의 핵심 요구사항인 명확성과 간결성을 충족시키는 강력한 도구이다.

시각화 기법은 딥러닝 모델의 내부 결정 과정을 직관적으로 이해하도록 돕는 핵심적인 설명 가능한 인공지능 도구이다. 특히 합성곱 신경망 기반의 컴퓨터 비전 모델에서 어떤 입력 영역이 예측에 기여했는지를 강조하여 보여주는 방식이 널리 사용된다. 대표적인 방법으로는 Grad-CAM과 어텐션 메커니즘에서 파생된 어텐션 맵이 있다.

Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping)은 모델의 예측에 대한 클래스별 기여도를 시각화한다. 이 방법은 목표 클래스에 대한 기울기를 마지막 합성곱 층의 특징 맵에 역전파하여 가중치를 계산하고, 이를 통해 '열 지도' 형태의 시각적 설명을 생성한다[2]. 결과 이미지에서 뜨거운 색상(예: 빨강, 노랑)으로 표시된 영역이 모델이 해당 클래스를 판단하는 데 중요하게 고려한 부분이다. Grad-CAM은 모델 구조에 구애받지 않고 적용 가능하며, 이미지 분류, 질의 응답, 이미지 캡셔닝 등 다양한 작업에 활용된다.

어텐션 맵은 모델이 입력 데이터의 어느 부분에 '주의'를 기울이고 있는지를 보여준다. 어텐션 메커니즘은 자연어 처리에서 단어 간의 관계를, 컴퓨터 비전에서는 이미지 내의 특정 패치나 영역 간의 관계를 가중치로 표현한다. 이 가중치를 시각화한 것이 어텐션 맵이다. 예를 들어, 이미지 캡셔닝 모델이 '새'라는 단어를 생성할 때, 이미지에서 실제 새가 있는 영역에 높은 어텐션 점수를 부여한다면, 해당 영역이 하이라이트되어 사용자에게 모델의 집중 지점을 명확히 보여준다.

이러한 시각화 기법은 모델의 오동작 원인을 진단하거나, 데이터셋의 편향을 발견하는 데 유용하다. 예를 들어, 강아지 종을 분류하는 모델이 실제 강아지가 아닌 배경의 풀밭을 보고 판단했다면, Grad-CAM 열 지도는 그 사실을 명확히 드러낸다. 그러나 이러한 설명은 주로 모델의 '어디를 봤는가'에 초점을 맞추며, '왜 그렇게 봤는가'에 대한 깊은 인과 관계까지 설명하지는 못한다는 한계도 지닌다.

설명 가능한 인공지능 시스템이 생성하는 설명의 신뢰성과 유용성은 근본적으로 사용된 데이터의 품질과 특성에 직접적인 영향을 받는다. 모델이 학습하는 패턴은 데이터에 내재된 패턴을 반영하기 때문에, 데이터 자체에 편향이 존재하거나 품질이 낮을 경우, 이는 모델의 예측과 그에 대한 설명 모두를 왜곡시킬 수 있다. 예를 들어, 특정 인구 집단에 대한 데이터가 부족하거나 과도하게 표현된 데이터셋으로 학습된 모델은 해당 집단에 대해 불공정하거나 부정확한 예측을 생성할 가능성이 높으며, 이때 생성되는 설명 역시 편향된 논리를 정당화하는 방향으로 나타날 수 있다[4].

데이터 품질 문제는 설명의 정확성과 일관성에 직접적인 영향을 미친다. 결측치, 이상치, 노이즈가 많은 데이터는 모델이 불안정한 의사결정 경계를 학습하게 만들어, 약간의 입력 변화에도 설명이 크게 달라지는 현상을 초래할 수 있다. 이는 LIME이나 SHAP과 같은 사후 해석 기법이 국소적(local) 설명을 생성할 때 특히 문제가 된다. 또한, 데이터의 특성 공학 과정에서 생성된 파생 변수나 복잡한 상호작용 특성은 인간이 이해하기 어려운 설명을 만들어낼 수 있으며, 이는 설명의 투명성을 저해하는 요인이 된다.

데이터 기반 설명 생성은 데이터의 통계적 분포와 밀접한 연관이 있다. 많은 설명 기법은 입력 데이터의 분포를 가정하거나 참조하여 중요도를 계산한다. 따라서 훈련 데이터와 실제 운영 환경 데이터의 분포가 크게 다른 경우, 즉 표본 편향이나 코호트 편향이 존재하는 경우, 설명이 현실을 제대로 반영하지 못할 위험이 있다. 다음 표는 데이터 품질 및 편향의 유형이 설명 가능성에 미치는 영향을 요약한 것이다.

결론적으로, 설명 가능한 AI의 실효성을 보장하기 위해서는 모델 개발 단계 이전의 데이터 수집, 정제, 검증 과정에 대한 철저한 고려가 선행되어야 한다. 고품질이고 공정한 데이터는 신뢰할 수 있는 설명의 필수적인 토대를 제공한다.

데이터 전처리 및 특성 공학은 설명 가능한 인공지능 시스템의 성능과 신뢰성을 결정하는 핵심 단계이다. 원시 데이터는 종종 노이즈, 결측치, 불균형, 또는 모델이 직접 해석하기 어려운 형태로 존재한다. 적절한 전처리(정규화, 결측치 처리, 이상치 제거 등)와 특성 공학(새로운 특성 생성, 불필요한 특성 제거, 차원 축소 등)을 통해 데이터의 품질을 높이면, 모델이 학습하는 패턴이 더욱 명확해지고 결과적으로 생성되는 설명의 명료성과 정확도가 향상된다.

특히 특성 공학은 설명의 기초가 되는 입력 변수 자체를 설계하는 과정이다. 원본 데이터를 그대로 사용하는 것보다 도메인 지식을 활용해 생성된 의미 있는 특성(예: 금융에서 '부채비율', 의료에서 '체질량지수')은 모델의 예측 논리를 인간이 이해하기 쉽게 만든다. 또한, 주성분 분석이나 t-SNE와 같은 차원 축소 기법은 고차원 데이터를 시각적으로 표현 가능한 저차원 공간으로 변환하여, 데이터의 전체적 구조나 군집 패턴을 설명하는 데 활용된다.

잘 수행된 데이터 전처리와 특성 공학은 블랙박스 모델의 설명 기법(예: LIME, SHAP)이 더 신뢰할 수 있는 결과를 제공하도록 돕는다. 예를 들어, 정규화되지 않은 데이터에서는 값의 범위가 큰 특성이 SHAP 값 계산에서 과도하게 큰 영향력을 가질 수 있다. 반면, 설명 가능성을 고려한 특성 설계는 모델의 결정 경계를 단순한 규칙이나 시각적 요소로 변환하는 과정을 훨씬 용이하게 만든다. 따라서 설명 가능한 AI 파이프라인에서는 모델 개발 초기 단계부터 설명의 용이성을 데이터 처리의 주요 목표 중 하나로 삼아야 한다.

데이터 기반 설명 생성은 설명 가능한 인공지능 시스템이 모델의 내부 작동 원리보다는, 모델이 학습하고 예측하는 데 사용된 데이터 자체를 분석하여 설명을 도출하는 접근법을 말한다. 이 방법은 특히 블랙박스 모델의 내부 구조를 해석하기 어려울 때, 모델의 입력과 출력 간 관계를 데이터 차원에서 이해하려는 시도이다. 핵심 아이디어는 '모델이 왜 그런 예측을 했는가'에 대한 답을 모델 설계에서 찾기보다, 모델이 학습한 데이터 패턴이나 특정 예측을 유발한 데이터 인스턴스(사례)를 제시함으로써 제공하는 것이다.

주요 기법으로는 유사 사례 기반 설명과 데이터 영향력 분석이 있다. 유사 사례 기반 설명은 모델이 특정 입력에 대해 내린 예측 결과와 유사한 과거 데이터 사례들을 제시하는 방식이다. 예를 들어, 대출 신청을 거절한 경우, 그 결정과 유사한 조건을 가진 과거의 거절 사례들을 보여줌으로써 결정의 맥락을 이해하도록 돕는다. 데이터 영향력 분석은 학습 데이터셋 내 개별 데이터 포인트가 최종 모델 파라미터나 특정 예측에 미치는 영향을 정량적으로 평가한다. 영향 함수 같은 방법론을 사용하여, 어떤 학습 데이터가 특정 예측을 가장 크게 변화시키는지 식별함으로써, 예측이 데이터의 어떤 부분에 기반했는지를 보여준다.

이 방식의 장점은 설명이 구체적이고 직관적이어서 도메인 전문가가 이해하기 쉽다는 점이다. 복잡한 수학적 근사나 모델 내부 추론 과정 대신, 실제 존재하는 데이터 예시를 제시하기 때문이다. 또한 모델 종류에 크게 구애받지 않는 모델 불가지론적 특성을 가질 수 있다. 그러나 한계도 명확한데, 설명의 품질이 제공되는 데이터 사례의 대표성과 품질에 전적으로 의존한다는 점이다. 데이터 자체에 편향이 존재하거나 노이즈가 많으면, 잘못된 또는 오해의 소지가 있는 설명을 생성할 수 있다. 또한 대규모 데이터셋에서 가장 영향력 있는 사례를 찾는 계산 비용이 매우 클 수 있다.

따라서 데이터 기반 설명 생성은 모델 중심 해석 기법을 보완하는 유용한 도구이지만, 데이터의 품질과 투명성에 대한 엄격한 전제 조건이 필요하다. 효과적인 설명을 위해서는 설명 생성 과정 자체가 깨끗하고 대표성 있는 데이터에 기반해야 한다는 점에서 순환적인 도전 과제를 안고 있다.

의료 분야에서 설명 가능한 인공지능은 의사의 진단을 보조하거나 질병을 예측하는 데 활용된다. 특히 딥러닝 모델이 의료 영상 분석을 통해 폐암이나 망막병증 등을 탐지할 때, 모델이 어떤 근거로 판단을 내렸는지 설명이 없으면 의료진이 결과를 신뢰하고 임상 결정에 반영하기 어렵다. 따라서 XAI 기법은 모델의 '블랙박스'적 특성을 열어 의사결정 과정을 투명하게 보여줌으로써 진단의 정확성을 높이고 환자 관리에 기여한다.

주요 활용 사례로는 영상의학 분야가 두드러진다. 예를 들어, 컴퓨터 단층촬영 영상에서 폐결절을 탐지하는 모델에 Grad-CAM 같은 시각화 기법을 적용하면, 영상 내에서 모델이 주목한 병변 부위를 히트맵 형태로 강조해 보여준다. 이를 통해 방사선 전문의는 모델이 정상 조직이 아닌 실제 의심 병변을 바탕으로 판단했는지 확인할 수 있으며, 오판의 원인을 분석하는 데도 도움을 받는다. 또한 유방암 조직 검사 슬라이드 분석이나 뇌졸중 위험 예측 모델에서 SHAP 값을 사용하면, 각 임상 지표(예: 나이, 콜레스테롤 수치, 혈압)가 예측 결과에 기여한 정도를 정량적으로 설명할 수 있다.

환자 개인별 맞춤형 치료 계획 수립에도 설명 가능성은 중요하다. 정밀의학에서 환자의 유전자 변이, 생활습관 데이터를 기반으로 치료 반응을 예측할 때, 단순히 예측 결과만 제공하는 것이 아니라 어떤 변수가 긍정적 또는 부정적 예후에 기여했는지 설명할 수 있어야 한다. 이는 의사가 환자에게 치료 옵션을 설명하고 공유 의사결정을 내리는 데 필수적이다. 궁극적으로 설명 가능한 AI 시스템은 의료 과실을 줄이고, 진단 프로세스를 표준화하며, 환자 안전과 치료 결과를 개선하는 데 기여한다.

설명 가능한 인공지능은 금융 분야, 특히 리스크 관리와 신용평가 업무에서 점차 필수적인 요소가 되고 있다. 금융 기관은 대출 승인, 투자 결정, 사기 탐지 등에서 복잡한 머신러닝 모델을 적극적으로 활용하지만, 이러한 모델의 블랙박스 특성은 규제 준수와 내부 의사결정 검증에 큰 장애물로 작용해 왔다. 설명 가능한 AI 기법은 모델이 특정 고객에게 낮은 신용 점수를 부여하거나, 특정 거래를 고위험으로 분류한 이유를 명확히 설명함으로써 투명성과 책임성을 높인다.

주요 활용 사례로는 대출 심사 과정이 있다. 전통적인 로지스틱 회귀 모델은 계수의 크기와 방향으로 변수의 영향을 설명할 수 있지만, 더 정확한 앙상블 학습이나 딥러닝 모델은 그렇지 못하다. LIME이나 SHAP 같은 기법은 개별 신청자의 경우에 대해, 소득, 거주 기간, 기존 부채 비율 등 어떤 특성이 결정에 얼마나 기여했는지를 정량적으로 보여준다. 예를 들어, SHAP 값은 특정 변수가 예측된 디폴트 확률을 평균 대비 얼마나 높였거나 낮췄는지를 보여주는 데, 이는 고객에게 거절 사유를 설명하거나, 더 나은 조건을 위한 조언을 제공하는 데 활용될 수 있다.

사기 탐지 분야에서도 설명 가능성은 매우 중요하다. 수천 건의 정상 거래 중에서 단 한 건을 사기로 표시한 이유를 설명하지 못하면, 합법적인 고객을 불필요하게 불편하게 하거나 실제 사기를 놓칠 위험이 있다. 의사결정 트리 기반 모델이나 Attention 메커니즘을 통한 시각화는, 어떤 거래 패턴(예: 갑작스러운 고액 해외 결제, 짧은 시간 내 반복 시도)이 모델의 의심을 불러일으켰는지를 분석가에게 제공하여 조사 과정을 가속화한다.

이러한 설명 기법의 도입은 단순한 기술적 문제를 넘어 법적, 규제적 요구사항을 충족시키는 수단이다. 유럽연합의 GDPR은 자동화된 의사결정에 대한 설명을 요구하는 '알 권리'를 명시하고 있으며, 많은 국가의 금융 감독 기관도 알고리즘의 공정성과 편향 없음을 검증할 것을 요구한다. 설명 가능한 AI는 모델이 불공정하게 특정 인구통계 집단(예: 특정 지역, 연령대)에 불이익을 주는지 여부를 평가하고, 이러한 편향을 식별 및 시정하는 데 핵심적인 역할을 한다. 결과적으로, 이는 금융 기관의 규제 리스크를 줄이고 최종 소비자에 대한 신뢰를 구축하는 데 기여한다.

자율 주행 시스템은 카메라, 라이다, 레이더 등 다양한 센서로부터 얻은 방대한 데이터를 실시간으로 처리하여 주변 환경을 인지하고 운전 결정을 내린다. 이러한 결정 과정이 블랙박스 상태라면, 시스템이 왜 갑자기 급정거를 하거나 특정 경로를 선택했는지 운전자나 개발자가 이해하기 어렵다. 설명 가능한 AI 기법은 모델의 특정 판단에 대한 근거를 제공하여, 예를 들어 "보행자 감지"라는 판단이 어떤 이미지 영역(예: 횡단보도 근처의 픽셀 군집)에 기반한 것인지를 시각적으로 보여준다. 이는 시스템의 신뢰성을 높이고, 잠재적 오류를 사전에 진단 및 수정하는 데 기여한다.

제조업에서는 예지 정비와 품질 관리 분야에서 설명 가능한 AI의 활용이 두드러진다. 공정 데이터나 센서 데이터를 분석하여 장비의 고장을 예측하는 모델이 왜 특정 시점에 고장 위험을 경고했는지 그 이유를 설명할 수 있어야 한다. 예를 들어, SHAP 값 분석을 통해 "베어링 온도 상승"과 "진동 주파수 변화"가 예측에 가장 크게 기여한 요인임을 밝혀낼 수 있다. 이는 단순한 경고를 넘어, 정확한 유지보수 조치를 취할 수 있도록 구체적인 행동 지침을 제공한다.

다음 표는 두 분야에서의 주요 적용 사례와 기대 효과를 정리한 것이다.

이러한 설명은 단순한 기술적 편의를 넘어, 법적 책임과 사용자 수용성 측면에서 필수적이다. 자율 주행 차량 사고 시 결정 로직을 검증하거나, 제조 공정에서 AI에 의한 불량품 선별이 편향에 기반하지 않았음을 증명하는 데 핵심적인 역할을 한다. 따라서 설명 가능한 AI는 4차 산업혁명의 핵심 기술들이 안전하고 책임 있게 도입되도록 하는 기반 기술로 자리매김하고 있다.

설명 가능한 인공지능의 핵심 도전 과제 중 하나는 모델의 정확도와 설명 가능성 사이에 존재하는 근본적인 트레이드오프 관계이다. 일반적으로, 높은 예측 성능을 내는 복잡한 모델(예: 심층 신경망, 앙상블 학습 모델)은 내부 작동 원리가 불투명하여 설명하기 어렵다. 반대로, 설명이 용이한 단순한 모델(예: 선형 회귀, 의사결정 트리)은 복잡한 패턴을 학습하는 능력이 제한되어 정확도가 낮아지는 경향이 있다. 이는 "정확도-복잡성 딜레마"로도 불리며, 개발자는 특정 문제와 맥락에 맞춰 두 요소 사이의 적절한 균형점을 찾아야 한다.

이 트레이드오프는 모델의 복잡성 증가에 따른 설명 비용의 증가에서 기인한다. 블랙박스 모델은 수백만 개의 매개변수를 가질 수 있어, 그 예측을 완전하고 정확하게 설명하는 것은 계산적으로 비싸거나 사실상 불가능할 수 있다. 일부 설명 기법은 모델의 근사치를 사용하거나 국소적 설명에 의존함으로써 이 문제를 우회하려 시도하지만[6], 이는 설명의 완전성이나 정확성을 일부 희생시킬 수 있다. 따라서, 높은 정확성을 요구하는 의료나 금융 같은 고위험 분야에서는 설명의 정밀도와 신뢰성을 어떻게 보장할지가 중요한 과제로 남는다.

트레이드오프를 완화하기 위한 접근법은 지속적으로 연구되고 있다. 한 방향은 본질적으로 해석 가능한 모델을 설계하는 것이다. 예를 들어, GAMs나 일부 제한된 심층 신경망 구조는 복잡성을 유지하면서도 일정 수준의 투명성을 제공하려 시도한다. 다른 방향은 복잡한 모델의 예측을 사후적으로 설명하는 정교한 도구를 개발하는 것이다. SHAP 값과 같은 방법은 각 특성의 기여도를 정량화하여, 블랙박스 모델의 출력에 대한 일관된 설명을 제공하려 한다. 최적의 균형은 응용 분야의 규제 요구사항, 위험 수준, 그리고 최종 사용자의 설명에 대한 필요성에 따라 달라진다.

딥러닝 모델, 특히 심층 신경망은 높은 성능을 보이지만, 그 내부의 복잡한 구조와 수백만 개의 매개변수로 인해 설명 가능성을 확보하는 데 본질적인 한계를 가진다. 이는 "블랙박스" 문제로 널리 알려져 있으며, 모델의 의사결정 경로를 인간이 이해 가능한 수준으로 추적하고 해석하는 것을 어렵게 만든다.

주요 한계점으로는 먼저 계층적 추상화의 해석 난이도가 있다. 딥러닝 모델은 입력 데이터를 여러 비선형 계층을 거쳐 점진적으로 변환하며, 각 계층에서 학습된 특징 표현은 인간이 직관적으로 이해하기 어려운 고차원의 추상적 개념이다. 예를 들어, 합성곱 신경망의 중간층 활성화는 특정 텍스처나 패턴에 반응할 수 있지만, 이 반응이 최종 판단에 어떻게 기여하는지 명확히 설명하는 것은 복잡한 작업이다. 또한, 분산 표현으로 인해 하나의 개념이 네트워크 전체에 분산되어 인코딩되거나, 반대로 하나의 뉴런이 여러 개념에 관여하는 경우가 많아, 단순한 인과 관계를 규명하기 어렵다.

설명 기법 자체의 한계도 존재한다. LIME이나 SHAP와 같은 사후 해석 기법은 모델의 국소적 행동을 근사하여 설명을 생성하지만, 이 설명이 모델의 전역적 논리를 정확히 대표한다고 보장할 수 없다. 특히, Attention 메커니즘의 가중치가 모델의 실제 '주의'를 반영하는지, 아니면 단순한 출력 결과에 불과한지에 대한 논쟁이 지속된다[7]. 복잡한 모델에 대한 설명은 종종 그 자체로 단순화된 모델(예: 선형 모델)에 의존하므로, 설명의 정확성과 충실도가 원본 모델의 동작과 일치하지 않을 위험이 항상 따른다.

이러한 한계는 고성능 인공지능 시스템을 의료나 법률 같은 고위험 분야에 적용할 때 심각한 장벽이 된다. 모델이 왜 특정 진단을 내렸는지, 또는 왜 신용 거래를 사기로 판단했는지에 대한 명확하고 신뢰할 수 있는 설명이 부족하면, 사용자의 신뢰를 얻고 법적 책임을 규명하는 것이 매우 어려워진다. 따라서, 복잡한 모델의 설명 한계를 극복하기 위해 본질적으로 해석 가능한 의사결정 트리나 선형 모델의 활용, 또는 설명 가능성을 설계 단계부터 고려한 설명 가능 AI 모델 개발에 대한 연구가 병행되고 있다.

설명 가능한 인공지능의 방법론과 결과를 평가하고 비교하기 위한 공통된 표준과 정량적 지표가 아직 충분히 확립되지 않았다. 이는 해당 분야의 발전과 실무 적용에 주요 장애물로 작용한다. 다양한 설명 기법이 제안되고 있지만, 그 설명의 "정확성", "충실도", "일관성", "이해 용이성" 등을 측정하는 방법론에 합의가 부족하다. 예를 들어, LIME이나 SHAP 같은 기법이 생성한 특성 중요도 점수가 실제 모델의 의사결정을 얼마나 정확하게 반영하는지 평가하는 객관적인 기준이 명확하지 않다.

설명의 품질을 평가하는 지표는 크게 두 가지 측면에서 고려된다. 하나는 설명이 대상 블랙박스 모델을 얼마나 정확하게 근사하는지를 나타내는 *충실도*이고, 다른 하나는 설명이 인간 사용자에게 얼마나 이해하기 쉬운지를 나타내는 *이해 가능성*이다. 그러나 이 두 가지는 종종 상충 관계에 있다. 간단한 설명은 이해하기 쉽지만 모델의 복잡한 논리를 제대로 반영하지 못할 수 있고, 반대로 정교한 설명은 충실도는 높지만 사용자가 이해하기 어려울 수 있다. 이 트레이드오프를 정량화하고 조율하는 표준화된 방법이 부재하다.

또한, 설명 방법의 평가는 궁극적으로 인간의 인지와 직관에 의존하는 부분이 크기 때문에 순수하게 계산적 지표만으로 평가하기 어렵다. 사용자 연구를 통한 평가는 비용과 시간이 많이 들고, 결과가 실험 설계나 참가자 집단에 따라 크게 달라질 수 있다. 이러한 표준화 부재는 기업과 규제 기관이 특정 설명 가능 AI 솔루션의 적합성을 판단하고, 서로 다른 솔루션을 비교하는 것을 어렵게 만든다. 이에 따라 ISO/IEC와 같은 국제 표준화 기구에서 관련 표준을 마련하기 위한 노력이 진행 중이다.

유럽 연합의 일반 개인정보 보호법(GDPR)은 설명 가능한 인공지능의 발전에 중요한 법적 동인으로 작용한다. 특히 GDPR 제13조부터 제15조는 '알 권리'를 명시하며, 자동화된 의사결결에 관한 정보 제공과 설명을 요구한다[9]. 이는 인공지능 시스템이 개인에 대해 내린 결정에 대해, 그 결정에 이르는 논리와 의미, 예상되는 결과에 대한 의미 있는 정보를 제공해야 함을 의미한다. 따라서 규제 대상 기관은 단순히 결정 결과만을 통보하는 것을 넘어, 결정의 근거를 설명할 수 있는 체계를 마련해야 하는 법적 의무를 지닌다.

GDPR의 요구사항은 단순한 기술적 과제를 넘어서는 영향을 미친다. 제22조는 프로파일링 등을 포함한 완전 자동화된 의사결정으로 인해 법적 효과나 유사한 중대한 영향을 초래하는 경우, 데이터 주체가 인간의 개입을 요청하고 결정을 재고받을 권리를 보장한다. 이는 블랙박스 모델처럼 해석이 어려운 고성능 인공지능 모델의 무분별한 적용을 제한하는 효과가 있다. 결과적으로, 기업과 조직은 규정 준수를 위해 모델의 투명성과 설명 가능성을 고려한 인공지능 시스템 설계를 강제받게 되었다.

GDPR 외에도 다양한 국가와 지역에서 유사한 규제 프레임워크가 도입되고 있다. 예를 들어, 미국의 일부 주에서는 알고리즘 책임법과 관련된 법안이 논의되고 있으며, 중국의 인공지능 관리 규정 초안에도 투명성과 설명 가능성 원칙이 포함되어 있다. 이러한 규제들은 공통적으로 인공지능 시스템의 사용자, 특히 결정의 영향을 받는 개인에게 '이해 가능한 설명'을 제공할 것을 요구한다.

이러한 규제 환경은 설명 가능한 인공지능 기술을 선택적 연구 영역에서 비즈니스와 서비스 운영의 필수 조건으로 격상시켰다. 법적 규제 준수는 이제 인공지능 모델의 정확도나 성능만큼이나 중요한 평가 기준이 되었다.

설명 가능한 인공지능 시스템의 책임성은 해당 시스템의 결정과 행동에 대해 적절한 주체가 책임을 지고 설명할 수 있어야 함을 의미한다. 이는 단순히 기술적 설명을 제공하는 것을 넘어, 잘못된 결정으로 인해 발생한 결과에 대한 책임 소재를 명확히 하는 것을 포함한다. 예를 들어, 자율주행차 사고나 AI 채용 시스템의 차별적 판단과 같은 경우, 문제의 원인이 알고리즘 결함, 학습 데이터 편향, 또는 시스템 운영자의 과실 중 어디에 있는지 규명할 수 있어야 한다. 설명 가능성은 이러한 책임 추적의 핵심 기반이 된다.

공정성 보장은 AI 시스템이 특정 개인이나 집단에 대해 불공정하거나 차별적인 결과를 내지 않도록 하는 것을 목표로 한다. 설명 가능한 기법은 모델이 내린 결정이 특정 보호 특성(예: 인종, 성별, 나이)에 기반한 편향을 포함하고 있는지 탐지하고 시정하는 데 필수적이다. 모델의 의사결정 근거를 투명하게 보여줌으로써, 의도치 않은 편향이 데이터 전처리 단계, 모델 학습 과정, 또는 추론 단계 중 어디에서 유입되었는지 분석할 수 있다.

책임성과 공정성을 보장하기 위한 접근법은 다음과 같다.

최종적으로, 설명 가능성은 단순한 기술적 요구사항을 넘어 AI 시스템을 사회에 안전하고 책임 있게 통합하기 위한 핵심 요소이다. 공정하고 책임 있는 AI를 구축하기 위해서는 기술적 해법(설명 기법)과 제도적 장치(규제, 감사, 표준)가 결합되어야 한다. 이는 사용자와 사회 전반의 신뢰를 구축하고, AI 기술의 지속 가능한 발전을 가능하게 한다.

사용자 신뢰 구축은 설명 가능한 인공지능이 실질적인 가치를 발휘하기 위한 핵심 조건이다. 복잡한 인공지능 모델의 블랙박스 특성은 사용자와 이해관계자에게 불확실성과 불신을 초래할 수 있다. 따라서 모델의 의사결정 과정을 투명하게 설명함으로써 사용자가 시스템을 이해하고, 그 결과를 수용하며, 최종적으로 의사결정에 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 것이 중요하다.

신뢰 구축을 위한 설명은 단순히 기술적 메커니즘을 보여주는 것을 넘어, 사용자의 맥락과 지식 수준에 맞춰 제공되어야 한다. 예를 들어, 의료 현장에서 의사에게는 SHAP 값이나 Grad-CAM과 같은 상세한 특성 중요도가 유용할 수 있지만, 환자에게는 "이러한 증상 패턴이 유사한 과거 사례에서 특정 질환 가능성을 높이는 것으로 분석되었다"와 같이 직관적인 언어로 설명하는 것이 더 효과적이다. 이는 설명의 적응성과 사용자 중심 설계를 요구한다.

신뢰는 일회성 설명이 아닌 지속적이고 일관된 상호작용을 통해 형성된다. 시스템은 의사결정과 함께 설명을 제공하고, 사용자의 피드백이나 추가 질문에 대해 일관되게 응답할 수 있어야 한다. 아래 표는 신뢰 구축을 위한 설명의 다층적 접근을 보여준다.

궁극적으로, 설명 가능한 AI를 통한 신뢰 구축은 기술적 솔루션을 넘어 조직 문화와 프로세스의 변화를 수반한다. AI 시스템의 개발, 검증, 배포, 모니터링 전 과정에 설명 가능성과 투명성 원칙이 통합되어야 하며, 이를 통해 사용자는 AI를 단순한 도구가 아닌 신뢰할 수 있는 협력자로 인식하게 된다.