ㅁ 설명가능 인공지능(XAI) 핵심기법

ㅇ 정의:
설명가능 인공지능(XAI)이란 AI 모델의 예측 결과를 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 기술과 방법론을 의미하며, 투명성과 신뢰성을 높이는 데 중점을 둔다.

ㅇ 특징:
– 모델의 복잡성에 따라 설명의 난이도가 달라짐.
– 사용자와 도메인에 따라 적합한 설명 방식이 달라질 수 있음.
– 신뢰도와 책임성을 강화하는 데 기여.

ㅇ 적합한 경우:
– 의료, 금융 등 고위험 분야에서 AI 의사결정의 투명성이 요구될 때.
– 규제 요건에 따라 모델 설명이 필수적인 경우.

ㅇ 시험 함정:
– XAI의 정의를 단순히 ‘모델 설명’으로만 이해하는 경우.
– 모든 AI 모델이 동일한 수준의 설명 가능성을 제공할 수 있다고 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 설명가능 인공지능은 모델의 예측 결과를 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다.
– X: 설명가능 인공지능은 항상 모든 모델의 정확도를 높이는 기술이다.

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1. Comprehensibility

ㅇ 정의:
AI 모델이 생성하는 결과물이나 그 내부 작동 방식을 사람이 이해할 수 있는 수준으로 표현하는 능력.

ㅇ 특징:
– 주로 사용자가 직관적으로 이해할 수 있는 설명을 제공.
– 간단한 규칙 기반 모델에서 높은 수준의 이해 가능성을 보임.
– 복잡한 딥러닝 모델에서는 설명 가능성을 확보하기 어려운 경우가 많음.

ㅇ 적합한 경우:
– 사용자가 비전문가일 때 직관적인 설명이 필요한 경우.
– 규칙 기반의 간단한 모델을 사용하는 환경.

ㅇ 시험 함정:
– Comprehensibility를 XAI 전체 기술로 혼동하는 경우.
– 이해 가능성이 높은 모델이 항상 성능이 뛰어나다고 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Comprehensibility는 AI 결과를 사람이 이해할 수 있는 수준으로 표현하는 것을 의미한다.
– X: Comprehensibility는 AI 모델의 정확도를 높이는 기술이다.

ㅁ 추가 학습 내용

Comprehensibility와 관련하여 학습 노트에 추가적으로 다룰 수 있는 개념은 다음과 같습니다.

1. Comprehensibility의 측정 방법:
– 사용자 테스트: 사용자가 설명을 제대로 이해했는지 확인하는 방법. 예를 들어, 설명을 읽은 후 사용자가 내용을 정확히 재진술하거나 질문에 답할 수 있는지 평가.
– 모델의 복잡성 정량화: 설명을 제공하는 AI 모델의 복잡성을 수치화하여 이해 가능성을 평가. 예를 들어, 설명에 사용된 변수의 수, 논리적 단계의 수 등을 고려.

2. Comprehensibility와 설명의 간결성 간의 상충 관계:
– 간결성과 정확성의 균형: 설명이 지나치게 간단하면 중요한 세부 사항이 생략되어 정확성이 떨어질 수 있음. 반대로, 설명이 너무 상세하면 사용자에게 과도한 정보를 제공하여 이해를 방해할 수 있음.
– 최적의 수준 찾기: 사용자의 배경 지식과 필요에 맞는 적절한 수준의 간결성과 상세함을 유지하는 것이 중요.

3. 실제 사례:
– 의료 분야: AI가 제공하는 진단 결과를 의사나 환자가 이해할 수 있도록 설명하는 사례. 예를 들어, AI가 특정 질병의 가능성을 예측한 경우, 그 결과를 뒷받침하는 주요 요인(증상, 검사 결과 등)을 간단하면서도 명확하게 전달.
– 금융 분야: 투자 리스크를 설명할 때, 복잡한 금융 모델을 간결하고 이해하기 쉬운 언어로 표현.

이러한 개념들은 Comprehensibility를 더 깊이 이해하고 실제 상황에서 활용하는 데 유용할 것입니다.