AI는 왜 ‘설명’을 못할까? 블랙박스 문제와 XAI 이야기

AI는 왜 ‘설명’을 못할까? 블랙박스 문제와 XAI 이야기

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🧭 목차

1. AI가 잘 작동해도, 우리는 왜 불안할까?
2. 블랙박스 문제란 무엇인가?
3. ‘설명 가능한 AI(XAI)’의 등장
4. 실제 활용 사례와 기술 소개 (LIME, SHAP 등)
5. XAI의 한계와 윤리적 논의
6. 마무리: 신뢰 가능한 AI를 위해

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1. AI가 잘 작동해도, 우리는 왜 불안할까?

AI 설명력의 4단계

 

"AI가 맞히긴 했는데, 이유는 설명할 수 없다면 믿을 수 있을까요?"

인공지능은 이제 의료, 금융, 법률, 채용 등 중요한 영역에서 의사결정을 돕고 있습니다. 하지만 때때로, 그 판단의 근거가 보이지 않을 때가 있습니다. 예를 들어, 한 사람의 대출 신청이 AI에 의해 거절되었지만 그 이유를 아무도 설명할 수 없다면, 사람들은 AI를 신뢰할 수 있을까요?

이러한 상황은 단지 불편함을 넘어서, 때때로 사회적 불신과 법적 분쟁으로 이어질 수 있습니다. 우리는 결과는 받아들이더라도, 그 과정이 납득 가능해야 신뢰할 수 있습니다. 이처럼 AI의 판단이 설명 가능하지 않을 때 발생하는 신뢰의 간극을 우리는 블랙박스 문제(Black Box Problem) 라고 부릅니다.

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2. 블랙박스 문제란 무엇인가?

딥러닝 기반의 인공지능은 수많은 연산 과정을 거쳐 결론을 도출합니다. 그러나 그 내부 구조가 너무 복잡하거나 인간이 이해하기 어려워, AI가 왜 그런 판단을 내렸는지 알 수 없는 경우가 많습니다.

결국, 우리는 결과만 볼 수 있을 뿐 그 판단의 과정은 '깜깜이'인 셈입니다. 이처럼 AI의 내부 메커니즘이 비직관적이고 비가시적인 상태를 블랙박스라고 하며, 그로 인해 신뢰성과 책임 소재를 확보하기가 어렵습니다.

특히 의료, 교통, 형사 사법과 같이 생명과 안전이 연결된 분야에서는 설명 가능성의 부재가 직접적인 피해로 이어질 수 있기 때문에, 더 큰 우려를 낳고 있습니다.

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3. ‘설명 가능한 AI(XAI)’의 등장

이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 XAI (eXplainable Artificial Intelligence, 설명 가능한 인공지능) 입니다.

XAI의 목표는 AI의 의사결정 과정을 사람이 이해할 수 있는 방식으로 보여주는 것입니다. 단순한 결과만이 아니라, 그 과정과 이유를 투명하게 공개하여 신뢰를 확보하려는 시도입니다. 이는 단순히 기술적 투명성을 확보하는 데 그치지 않고, 인간의 윤리적 책임과 법적 정당성 확보에도 기여합니다.

특히 EU의 AI 규제안에는 XAI와 관련된 투명성 요구가 포함되어 있으며, 미국 역시 공공 데이터 분석 시스템에 XAI 도입을 권장하고 있습니다. 한국에서도 정부와 학계가 협력하여 설명 가능한 의료 AI, 공공 AI 시스템 개발에 점차 관심을 두고 있습니다.

 

블랙박스 AI와 XAI

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4. 실제 활용 사례와 기술 소개

✅ 주요 기술

• LIME: Local Interpretable Model-Agnostic Explanations. 예측 모델의 특정 사례에 대해 주변 데이터를 기반으로 예측에 영향을 준 요소들을 분석합니다. 예: 특정 질병 진단 시 어떤 변수(나이, 유전자 등)가 가장 영향을 주었는지 시각화함.
• SHAP: SHapley Additive exPlanations. 게임 이론 기반으로 각 특징(feature)이 전체 예측 결과에 얼마나 기여했는지를 수치로 보여줍니다. 특히 모델 전체를 설명할 수 있다는 장점이 있어, 복잡한 모델에서도 효과적입니다.

✅ 적용 사례

• 의료 분야: 암 진단에서 특정 증상이나 영상 이미지 속 패턴이 어떻게 AI 판단에 기여했는지를 의사에게 설명. 의사의 보조 진단 도구로 사용 가능.
• 금융 분야: 고객의 대출 신청이 거절된 이유에 대해 소득, 신용 점수, 기존 부채 등의 요소별 기여도를 시각화해 설명.
• 자율주행: 사고 발생 시 AI가 어떤 센서 데이터를 기반으로 회피/브레이크 판단을 내렸는지를 분석. 법적 책임 분배에도 활용 가능.

이처럼 XAI는 단순한 보조 수단이 아니라, 실제 정책과 법적 판단에도 연결될 수 있는 사회적 신뢰 기반 기술로 작동하고 있습니다.

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5. XAI의 한계와 윤리적 논의

하지만 XAI에도 한계는 존재합니다.

• 설명력을 강화하면, 오히려 AI의 정확도가 떨어질 수 있음
• 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명을 단순화하는 과정에서 핵심 정보가 누락될 수도 있음
• 어떤 설명은 오히려 사용자에게 편향된 인식을 줄 수도 있음

또한 "설명 가능성" 자체가 절대적인 개념이 아니라 맥락적 개념이라는 점도 고려해야 합니다. 기술자에게는 유의미한 설명이 일반 사용자에게는 어려울 수 있으며, 사회적 배경이나 전문성에 따라 설명이 받아들여지는 방식도 달라집니다.

그리고 중요한 질문 하나:

"AI의 설명은 누구를 위한 것인가? 기술자? 사용자? 규제기관? 피해자?"

XAI는 단순히 기술의 문제가 아닌, 사회 전체의 합의와 윤리적 기준을 반영하는 종합적 시스템이어야 합니다.

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6. 마무리: 신뢰 가능한 AI를 위해

AI의 발전은 '정확성'만으로는 충분하지 않습니다.

사람들이 AI를 신뢰하고 함께 협력하려면, 결과뿐만 아니라 이유와 맥락까지 이해할 수 있어야 합니다.

설명 가능한 인공지능은 단순히 신기술이 아니라, AI 시대를 사람 중심으로 재편하는 핵심 기준이 될 수 있습니다.

XAI는 기술의 완성도를 넘어서, 사회적 수용성과 윤리적 책임을 묻는 중요한 출발점이자, 법, 제도, 교육이 함께 준비되어야 하는 과제입니다.

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