주요 과제: Explainability Audit
ㅁ 주요 과제
ㅇ 정의: AI 시스템이 사회적으로 수용되기 위해 해결해야 할 윤리적, 기술적 문제를 의미함. 예를 들어, 투명성, 공정성, 책임성 등이 포함됨.
ㅇ 특징: AI의 신뢰성을 보장하기 위해 다양한 이해관계자 간 협력이 필요하며, 기술적 구현과 정책적 접근이 병행되어야 함.
ㅇ 적합한 경우: AI 시스템이 다양한 사회적 영향을 미칠 가능성이 높은 경우, 특히 의료, 금융 등 민감한 분야에서 중요함.
ㅇ 시험 함정: 주요 과제를 단순히 기술적 문제로만 한정하거나, 윤리적 문제를 기술적 해결로 대체할 수 있다고 오해하는 경우.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: AI의 주요 과제는 기술적 문제와 윤리적 문제를 모두 포함한다.
– X: AI의 주요 과제는 기술적 문제에 국한된다.
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1. Explainability Audit
ㅇ 정의: AI 시스템의 의사결정 과정을 명확히 설명하고, 이를 검증하기 위한 체계적 절차를 의미함.
ㅇ 특징: 의사결정 과정의 투명성을 확보하며, 이해관계자에게 신뢰를 제공함. 기술적 설명뿐만 아니라, 비전문가도 이해할 수 있는 수준의 설명이 요구됨.
ㅇ 적합한 경우: AI가 중요한 결정을 내리는 의료, 금융, 법률 등에서 사용되며, 결과에 대한 신뢰와 설명 가능성이 요구되는 경우.
ㅇ 시험 함정: Explainability Audit의 목적을 단순히 기술적 오류 검출로 제한하거나, 모든 AI 시스템에 동일한 수준의 설명 가능성을 요구한다고 오해하는 경우.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Explainability Audit은 AI 시스템의 의사결정 과정을 명확히 설명하는 데 중점을 둔다.
– X: Explainability Audit은 AI 시스템의 모든 오류를 찾아내는 것을 목적으로 한다.
ㅁ 추가 학습 내용
Explainability Audit과 관련하여 학습하기 좋은 내용을 다음과 같이 정리할 수 있습니다:
1) Explainability Audit의 단계별 절차:
– 데이터 수집: 분석 대상 모델에 사용된 데이터의 출처, 품질, 편향 여부를 파악하고 이를 체계적으로 정리.
– 모델 분석: 모델의 구조와 작동 방식을 이해하며, 입력 데이터와 결과 간의 관계를 탐구. 이 과정에서 모델의 해석 가능성을 평가.
– 결과 검증: 모델의 예측 결과가 실제 데이터와 얼마나 일치하는지 비교하고, 결과의 신뢰성과 공정성을 검토.
– 보고서 작성: 분석 결과를 정리하여 이해관계자들에게 명확하고 투명하게 전달.
2) Explainability Audit이 실패했을 때의 사례 및 그로 인한 사회적, 법적 영향:
– 사례: 자동화된 대출 심사 시스템에서 인종적 편향이 발견되지 않아 특정 집단이 부당한 대우를 받은 경우.
– 사회적 영향: 신뢰 상실, 공정성 논란, 사용자 불만 증가.
– 법적 영향: 규제 기관의 조사, 벌금 부과, 법적 소송.
3) Explainability Audit의 기술적 한계와 이를 보완하기 위한 최신 기술 동향:
– 기술적 한계: 복잡한 딥러닝 모델의 경우, 내부 작동 원리를 완전히 설명하기 어려움. 데이터 편향이나 누락된 변수로 인해 해석이 왜곡될 가능성.
– 보완 기술 동향: XAI(설명 가능한 인공지능) 기술의 발전, SHAP, LIME과 같은 해석 도구의 사용, 데이터 편향 탐지 및 수정 알고리즘 개발.