ㅁ 설명 가능 AI(XAI)

ㅇ 정의: 설명 가능 AI(XAI)는 인공지능 모델의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술을 의미한다. 이는 AI의 신뢰성과 투명성을 높이는 데 중요한 역할을 한다.

ㅇ 특징: 모델의 복잡성을 줄이지 않으면서도 결과를 설명할 수 있는 방법을 제공하며, 다양한 도메인에서 활용 가능하다. 일반적으로 규칙 기반, 사례 기반, 시각화 기술 등을 포함한다.

ㅇ 적합한 경우: 의료, 금융, 법률 등 고위험 분야에서 신뢰성과 투명성이 중요한 경우에 적합하다.

ㅇ 시험 함정: 설명 가능 AI와 일반 AI의 차이점을 혼동하거나, 설명 방법의 종류를 잘못 이해하는 경우가 있을 수 있다.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 설명 가능 AI는 모델의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있도록 돕는다.
– X: 설명 가능 AI는 모든 AI 모델의 정확도를 높이는 기술이다.

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1. Counterfactual Explanations

ㅇ 정의: Counterfactual Explanations는 특정 예측 결과를 변경하기 위해 입력 변수 중 어떤 값을 바꿔야 하는지를 설명하는 방법이다. 이는 ‘만약 ~였다면’이라는 가정을 기반으로 한다.

ㅇ 특징: 직관적이고 사용자가 이해하기 쉬운 형태로 제공되며, 특정 결과를 유도하는 데 필요한 최소한의 변경을 제시한다.

ㅇ 적합한 경우: 사용자가 특정 결정을 이해하거나 개선 방안을 찾고자 할 때, 특히 고객 서비스나 금융 분야에서 많이 사용된다.

ㅇ 시험 함정: Counterfactual Explanations과 일반적인 사례 기반 설명의 차이점을 혼동하거나, 변경된 값의 의미를 잘못 해석하는 경우가 있을 수 있다.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Counterfactual Explanations은 ‘만약 입력값 A가 X로 변경되었다면 결과는 Y가 되었을 것이다’와 같은 형태로 설명을 제공한다.
– X: Counterfactual Explanations은 결과를 설명하기 위해 모델 구조를 단순화한다.

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ㅁ 추가 학습 내용

Contrastive Explanations은 특정 결과가 발생한 이유와 동시에 왜 다른 결과가 발생하지 않았는지를 비교하여 설명하는 방법입니다. 이 접근법은 사용자가 단순히 “왜 이 결과가 나왔는가?”라는 질문뿐만 아니라 “왜 다른 결과가 아닌가?”라는 질문도 이해할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 설명의 맥락과 깊이를 더하며, 사용자가 모델의 의사결정 과정을 더 명확히 이해할 수 있도록 지원합니다.

Counterfactual Explanations의 한계는 종종 단일 결과에 초점을 맞추고, 그 결과를 변경하기 위해 필요한 최소한의 조건만을 제시한다는 점에서 발생할 수 있습니다. Contrastive Explanations은 이러한 한계를 보완하며, 특정 결과와 대비되는 대안적 결과를 함께 고려함으로써 보다 직관적이고 풍부한 설명을 제공합니다.

또한 Counterfactual Explanations의 정확성과 신뢰성을 높이기 위해 데이터의 품질과 다양성을 관리하는 것이 중요합니다. 이를 위해 다음과 같은 요소를 고려해야 합니다.

1. 데이터 품질: 데이터에 포함된 오류나 불완전성을 최소화해야 합니다. 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 사용함으로써 모델의 결과와 이에 대한 설명의 신뢰도를 높일 수 있습니다.

2. 데이터 다양성: 다양한 상황과 조건을 포괄하는 데이터를 확보해야 합니다. 이는 Counterfactual Explanations이 다양한 시나리오에서 유효하고 의미 있는 설명을 제공할 수 있도록 보장합니다.

3. 데이터 편향 제거: 데이터에 내재된 편향을 제거하거나 최소화하여 공정하고 균형 잡힌 설명을 가능하게 해야 합니다. 편향된 데이터는 잘못된 또는 왜곡된 Counterfactual Explanations을 초래할 수 있습니다.

4. 정기적인 데이터 검토: 데이터가 시간이 지나면서 변화할 수 있으므로, 주기적으로 데이터를 검토하고 업데이트하여 최신성과 적합성을 유지해야 합니다.

이와 같은 Contrastive Explanations의 개념과 데이터 관리 전략을 학습하면, Counterfactual Explanations의 한계를 보완하고 보다 신뢰성과 정확성이 높은 설명을 제공할 수 있습니다.