ㅁ 중점 이슈

ㅇ 정의: 중점 이슈는 윤리 및 책임 분야에서 중요한 문제나 과제를 의미하며, 데이터와 AI 기술이 사회적, 법적, 윤리적 영향을 미치는 상황에서 특히 강조되는 개념이다.

ㅇ 특징: 주로 기술적, 사회적, 법적 관점에서 논의되며, 다양한 이해관계자 간의 협력이 필요하다. 시험에서는 윤리적 문제 해결을 위한 사례 분석이 자주 등장한다.

ㅇ 적합한 경우: 데이터 활용이 사회적 영향을 미칠 가능성이 높은 경우, AI 모델의 윤리적 검토가 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정: 중점 이슈를 단순히 기술적 문제로만 접근하거나, 윤리적 고려를 생략하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 데이터 활용의 윤리적 문제를 해결하기 위해 이해관계자 간 협력이 필요하다.
– X: 중점 이슈는 기술적 문제로만 해결 가능하다.

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1. Explainability Auditing

ㅇ 정의: Explainability Auditing은 AI 시스템이 내리는 결정의 이유를 명확히 이해하고 설명할 수 있도록 검토하는 과정이다.

ㅇ 특징: 모델의 투명성을 높이고, 사용자 신뢰를 확보하며, 윤리적 책임을 강화하는 데 기여한다. 규제 준수와 관련된 실질적 사례가 시험에 자주 등장한다.

ㅇ 적합한 경우: AI 모델이 복잡하고, 결과를 설명하는 것이 중요한 경우. 특히 의료, 금융, 법률 분야에서 필수적이다.

ㅇ 시험 함정: Explainability Auditing을 단순히 모델 성능 테스트로 오해하거나, 설명 가능성을 과도하게 단순화하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Explainability Auditing은 AI 모델의 결정 과정을 명확히 이해하는 데 필수적이다.
– X: Explainability Auditing은 모델 성능을 평가하는 과정이다.

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1.1 모델 투명성 평가

ㅇ 정의: 모델 투명성 평가는 AI 시스템의 내부 작동 방식과 결정 과정을 이해하기 위해 수행되는 분석이다.

ㅇ 특징: 다양한 기술적 접근법을 활용하며, 주로 규제 요구사항을 충족시키기 위해 수행된다.

ㅇ 적합한 경우: 규제 준수가 필요하거나, 사용자 신뢰 확보가 중요한 경우.

ㅇ 시험 함정: 투명성 평가를 단순히 기술적 성능 평가로 오해하거나, 결과를 과도하게 일반화하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 모델 투명성 평가는 사용자 신뢰를 확보하기 위한 중요한 과정이다.
– X: 모델 투명성 평가는 AI 시스템의 성능을 높이는 기술적 과정이다.

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1.2 설명 가능성 도구 활용

ㅇ 정의: 설명 가능성 도구는 AI 모델이 내리는 결정을 시각화하거나 분석하여 이해를 돕는 기술적 접근 방식이다.

ㅇ 특징: SHAP, LIME과 같은 도구가 자주 사용되며, 기술적 구현과 윤리적 고려가 결합된 형태이다.

ㅇ 적합한 경우: AI 모델의 복잡성을 줄이고, 사용자와 규제 기관에게 설명할 필요가 있는 경우.

ㅇ 시험 함정: 도구의 한계를 간과하거나, 모든 상황에서 동일한 도구를 사용할 수 있다고 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: SHAP과 같은 설명 가능성 도구는 AI 모델의 결정 과정을 시각적으로 이해하는 데 유용하다.
– X: 설명 가능성 도구는 모든 AI 모델에서 동일한 결과를 제공한다.

ㅁ 추가 학습 내용

Explainability Auditing에 대한 시험 대비를 위해 추가적으로 알아야 할 내용을 정리하면 다음과 같습니다.

1) 다양한 설명 가능성 도구의 비교와 장단점:
– 주요 설명 가능성 도구에는 LIME, SHAP, Integrated Gradients, Counterfactual Explanations 등이 포함됩니다.
– LIME은 특정 예측에 대한 로컬 설명을 제공하지만, 모델 전체의 동작을 이해하기에는 한계가 있습니다.
– SHAP은 게임 이론 기반으로 공정한 기여도를 계산하며, 직관적인 결과를 제공하지만 계산 비용이 높을 수 있습니다.
– Integrated Gradients는 신경망의 입력 특징에 대한 기여도를 계산하는 데 유용하지만, 신경망 모델에만 적용 가능합니다.
– Counterfactual Explanations는 “무엇이 달랐다면 결과가 달라졌을까?”를 탐구하는 방식으로 직관적이지만, 생성 과정이 복잡할 수 있습니다.
– 각 도구의 선택은 모델의 특성과 목적에 따라 달라질 수 있습니다.

2) Explainability Auditing이 데이터 편향 문제와 어떻게 연결되는지:
– Explainability Auditing은 모델의 의사결정 과정에서 데이터 편향이 어떻게 영향을 미치는지 밝히는 데 도움을 줍니다.
– 편향된 데이터가 모델의 예측에 어떤 영향을 미치는지 확인함으로써, 불공정한 결과를 식별하고 수정할 수 있습니다.
– 예를 들어, 특정 인구 집단에 대한 편향된 예측이 발견되면, 데이터 수집 또는 모델 학습 과정에서의 문제를 파악할 수 있습니다.
– 이를 통해 데이터 편향 문제를 해결하고 모델의 공정성을 개선할 수 있습니다.

3) 실제 사례에서 윤리적 문제를 해결하기 위해 사용된 Explainability Auditing의 성공 사례와 실패 사례:
– 성공 사례: 금융권에서 대출 승인 모델의 설명 가능성을 감사하여 특정 인종이나 성별에 대한 차별적 예측을 수정한 사례가 있습니다. 이를 통해 신뢰를 회복하고 규제 요구사항을 충족했습니다.
– 실패 사례: 의료 AI에서 Explainability Auditing을 시도했지만, 복잡한 신경망 모델의 설명이 충분히 명확하지 않아 의료진이 결과를 신뢰하지 못한 사례가 있습니다. 이로 인해 AI 도입이 지연되거나 중단되기도 했습니다.
– 이러한 사례는 Explainability Auditing의 설계와 적용이 상황에 따라 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

4) Explainability Auditing의 법적 및 규제적 요구사항과 이에 따른 기업의 대응 전략:
– GDPR(유럽 일반 데이터 보호 규정)에서는 자동화된 의사결정에 대한 설명 가능성을 요구하며, 이는 Explainability Auditing의 필요성을 높입니다.
– 미국에서는 금융 분야에서 공정 대출법 등이 모델의 공정성과 설명 가능성을 요구합니다.
– 기업은 이러한 규제에 대응하기 위해 Explainability Auditing을 도입하고, 내부 정책 및 프로세스를 강화하며, 규제 기관과 협력해 투명성을 증대시키는 전략을 채택하고 있습니다.
– 또한, 법적 요구사항을 충족하기 위한 기술적 도구와 문서화 프로세스를 마련함으로써 규제 리스크를 최소화하려고 노력합니다.