조직에서 AI(인공 지능) 최대한 활용하려면 AI로 무엇을 할 수 있는지 알아야 합니다. 하지만 이것은 시작에 불과합니다. AI를 제대로 활용하기 위해서는 AI가 어떻게 작동하는지도 알아야 하기 때문입니다. 하지만 현대의 AI 시스템, 특히 ML(머신 러닝) 기반 시스템의 많은 사례는 '블랙 박스'처럼 작동하여 의사 결정 과정에 대한 명확하고 이해 가능한 설명 없이 결과를 생성하는 경향이 있습니다. 이와 같이 투명성이 부족하면 신뢰, 감독 및 책임성에 대한 문제가 발생할 수 있으며, 특히 이러한 AI 시스템이 중요한 의사 결정에 관여할 때 더욱 그러합니다.
설명 가능한 AI(XAI)는 AI 모델의 내부 작동을 해석하고 이해할 수 있는 방법을 제공하여 이러한 과제를 해결합니다. XAI는 AI 시스템의 목적, 추론 및 의사 결정 프로세스를 인간 운영자가 이해할 수 있게 만들어 관찰 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 통합의 토대를 마련합니다. 이와 같은 명확성은 AI를 책임감 있게 도입하여 윤리적 표준과 운영 기준을 충족하고자 하는 조직에 반드시 필요합니다. XAI가 중요한 이유를 이해하는 것은 책임감 있는 AI 개발과 관련된 XAI의 역할을 살펴보는 첫 번째 단계입니다.
간단히 말해 AI를 지원하는 과정이 보이지 않으면 공정성, 정확성 또는 신뢰성을 확신할 수 없습니다. 편향되거나 잘못된 결정이 심각한 결과를 초래할 수 있는 민감한 영역에서 AI 시스템을 사용하는 경우에 이는 특히 문제가 됩니다. 예를 들어, 불완전하거나 대표성이 없는 데이터로 학습한 모델은 인구통계학적 요소에 근거해 불법적으로 대출을 거부할 수 있습니다. 의료 분야에서 AI는 학습 데이터의 제한적인 다양성으로 인해 과소 대표되는 인구의 질병을 잘못 진단할 수 있습니다. 채용 시 편향된 데이터는 성별이나 민족을 근거로 지원자를 부당하게 걸러낼 수 있습니다. 설명할 수 없으면 이러한 문제들은 발견되지 않을 수 있습니다.
설명 가능한 AI는 기업이 사용자 및 규제 기관과의 신뢰를 유지하는 데 필요한 책임과 지원을 제공합니다. XAI는 공정성을 다루는 것 외에도 모델 모니터링을 지원하고 규정 준수, 보안및 평판 훼손과 관련된 위험을 완화합니다.
머신 러닝 모델이 점점 복잡해지면서 특히 딥 러닝이나 신경망을 사용하는 모델의 행동을 이해하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. XAI는 고급 알고리즘도 투명하고 해석 가능하게 만드는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공하므로 기업은 더욱 큰 책임과 정확성을 가지고 운영할 수 있습니다.
설명 가능한 AI를 구현할 때 조직은 AI 시스템의 투명성, 책임감 및 효과적인 사용을 보장하기 위해 몇 가지 주요 고려 사항을 해결해야 합니다. 그룹마다 접근 방식이 다를 수 있지만, 일반적으로 이러한 고려 사항은 다섯 가지 범주로 분류됩니다.
AI 시스템은 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있는 편견을 신중하게 모니터링해야 합니다. 이를 위해 데이터 또는 AI 의사 결정 프로세스에서 발생할 수 있는 편견을 정기적으로 점검하고 이를 완화하기 위한 조치를 취해야 합니다.
입력 데이터의 변화나 기타 발전하는 상황으로 인해 AI 모델은 실제 운영 환경에서 학습 단계와 다른 성능을 보일 수 있습니다. 모델 성능을 모니터링하고 분석하면 이러한 차이를 해소하는 데 도움이 되며, 출력의 정확성과 관련성을 유지할 수 있습니다.
부적절하게 관리할 경우 AI 모델은 비즈니스 운영에 쉽게 영향을 미치거나 규정 준수를 저해할 위험을 초래할 수 있습니다. 조직은 위험 수준을 정량화하고 지속적인 성능 문제를 분석하여 시스템 문제를 발견하고 문제가 악화되기 전에 해결하는 데 필요한 정보를 확보할 수 있습니다.
빌드, 배포, 모니터링 및 업데이트로 이루어진 AI 모델의 수명 주기를 효율적으로 관리하는 것은 투명성과 유용성을 유지하는 데 매우 중요합니다. 이러한 프로세스를 자동화하면 모델 성능을 추적하고 종속성을 식별하며 업데이트를 적용하는 데 필요한 수작업을 줄일 수 있습니다. 또한 통합 플랫폼을 사용하면 조직에서는 시간이 지나도 모델을 계속 정확하게 유지하고 쉽게 설명할 수 있습니다.
퍼블릭 및 프라이빗 클라우드를 비롯한 하이브리드 환경에 AI를 배포하려면 유연성과 일관성이 필요합니다. 설명 가능한 AI가 이러한 환경에서 효과적으로 작동할 수 있게 하면 AI가 어디에서 운영되든 일관된 감독이 가능해집니다.
XAI는 AI 시스템에서 이해 가능하고 투명한 결과를 도출할 수 있도록 구조화된 프로세스와 기술을 활용합니다. 다음은 AI를 설명 가능하게 만드는 방법과 관련된 주요 단계 및 방법입니다.
거버넌스 및 표준 수립
조직은 AI 거버넌스 위원회를 설립하여 개발팀을 이끌고 설명 가능성에 관한 명확한 기준을 마련해야 합니다. 책임 있는 AI 가이드라인에 처음부터 설명 가능성을 포함하면 AI 수명주기 전반에 걸쳐 핵심 원칙으로 유지됩니다.데이터 품질 및 편향 완화에 대한 집중
설명 가능한 AI에는 양질의 학습 데이터가 필수적입니다. 개발자는 학습을 시작하기 전에 데이터 세트에서 편향을 면밀히 조사하고 관련 없는 데이터를 제외하며 편향을 완화하기 위한 전략을 구현해야 합니다. 투명한 데이터 관행은 AI 시스템에 대한 신뢰를 향상시킵니다.설명 가능성을 위한 모델 설계
설명 가능성을 염두에 두고 AI 시스템을 빌드하려면 모델의 특정 기능 또는 계층에서 추적 가능한 출력을 생성하는 알고리즘을 선택해야 합니다. 이렇게 할 경우 기본 논리를 검토하면 각각의 결정 또는 예측을 이해하고 정당화할 수 있습니다.설명 가능한 AI 기법 활용
LIME(Local Interpretable Model Agnostic Explanations)과 같은 기법은 모델이 결과를 분류하거나 예측하는 방식을 명확하게 설명하며, DeepLIFT(Deep Learning Important FeaTures)는 신경망을 거슬러 올라가 의사 결정의 근원적 특징을 추적합니다.의사 결정에 대한 이해
AI 시스템은 인간이 이해할 수 있는 차원에서 결과에 대한 명확한 설명을 제공해야 합니다. 사용자에게 시스템 작동 방식을 교육하면 기술적 복잡성과 실제 사용 사이의 격차를 해소하여 AI 결정에 대한 접근성과 신뢰도를 높일 수 있습니다.
XAI는 AI 시스템의 작동 방식에 대한 오해를 불식시키며 다양한 조직의 과제를 해결할 수 있는 다양한 솔루션을 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.
최적의 위험 완화
XAI는 편향 또는 잘못된 예측과 같은 잠재적 문제가 평판, 법률 또는 운영상의 위험으로 이어지기 전에 조직이 이를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이와 같은 적극적인 접근 방식은 비용이 많이 드는 오류를 최소화하고 AI가 확립된 표준을 준수하도록 보장합니다.생산성 향상
모델 결정 방식에 대한 인사이트가 명확하므로 기술 팀은 오류 또는 비효율성을 더욱 빠르게 식별할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI 시스템의 모니터링 및 유지 관리 프로세스가 간소화되어 팀은 성과 향상에만 집중할 수 있게 됩니다.신뢰 강화
AI 의사 결정의 투명성은 모든 수준의 이해 관계자 간에 신뢰를 강화합니다. 사용자가 시스템의 추천 이유를 이해하면 의사 결정 프로세스에 대한 자신감을 드러낼 가능성이 높아집니다.편향 감소
XAI는 모델이 데이터를 해석하는 방식을 공개하므로 조직에서는 불공정한 패턴이나 편향을 감지하고 해결할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI 시스템이 완전한 공평한 결정을 내리고 윤리적 기대치를 준수하는 데 도움이 됩니다.의사 결정 개선
설명 가능한 AI는 예측을 주도하는 요소에 대한 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 이러한 인사이트는 기업이 전략과 개입을 개선하고, 결과에 더 효과적으로 영향을 미칠 수 있도록 지원합니다.AI 도입 증가
직원들이 AI 시스템을 이해하고 신뢰하면 AI 도입률이 높아집니다. XAI를 사용하면 AI 애플리케이션이 저항 없이 워크플로우에 통합되도록 기업이 내부 사용자 간의 신뢰를 구축할 수 있습니다.규정 준수 강화
XAI는 AI 모델이 진화하는 법률에 맞춰 쉽게 감사 및 확인될 수 있음을 의미합니다. 의사 결정에 대해 자세하게 설명하므로 조직은 규정 준수를 입증할 수 있으며, 정해진 규정을 준수하지 않을 경우 발생하는 처벌을 피할 수 있습니다.
설명 가능한 AI는 많은 이점을 제공하지만, 한계가 없는 것은 아닙니다. 다음은 XAI와 관련된 몇 가지 주요 과제입니다.
학습 과제
추론 과정을 설명할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 일은 보통 기존의 블랙 박스 모델을 빌드하는 것보다 복잡한 작업이고 자원도 더 많이 소모됩니다. 유용성을 포기하지 않고도 모델을 해석 가능한 상태로 유지하려면 개발자에게는 특수한 도구와 프레임워크가 필요할 수 있습니다.엄청난 복잡성
일부 XAI 모델은 전문가들조차 여전히 이해하기 어렵습니다. 이러한 현상은 매우 복잡한 신경망을 다룰 때 특히 두드러집니다. 간략한 설명이 도움은 될 수 있지만 중요한 세부 사항을 생략할 위험이 있습니다. 상세한 설명과 접근 가능한 요약의 균형을 맞추면 다양한 사용자에게 유용한 XAI 결과를 제공하는 데 도움이 됩니다.검증 과제
XAI에서 생성된 설명의 정확성과 완전성을 확인하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 대규모 데이터 집합을 처리하는 모델이라면 더욱 그렇습니다. 이 문제는 불완전한 감사 또는 잘못된 인사이트로 이어질 수 있습니다. 수준 높은 개요와 상세 감사 추적을 모두 제공하는 다층적 설명 기법을 사용하면 검증 문제를 보다 쉽게 관리할 수 있습니다.과도한 단순화
XAI 시스템은 해석을 더 쉽게 하기 위해 복잡한 모델을 과도하게 단순화할 수 있습니다. 이러한 절충은 의사 결정 과정에서 오해나 간과로 이어질 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 조직은 중요한 세부 정보를 없애지 않고 명확하고 정확한 설명을 우선시해야 합니다.데이터 개인정보 보호 문제
XAI는 본질적으로 더 높은 투명성을 요구하며, 이로 인해 민감한 기밀 정보가 노출될 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 조직은 안전한 데이터 처리 프로토콜을 구현하고 설명에 포함된 데이터의 범위를 제한할 수 있습니다.통합의 어려움
기존의 AI 시스템에 XAI 역량을 추가하기 위해서는 워크플로우, 도구, 인프라를 상당히 변경해야 할 수 있으며, 특히 레거시 시스템을 사용하는 조직이라면 더욱 그렇습니다. 현재 프로세스와 통합되는 모듈형 XAI 도구를 사용하면 운영 중단을 줄이고 프로세스를 간편하게 도입할 수 있습니다.
XAI는 AI 시스템의 작동 방식에 대한 오해를 불식시키며 다양한 조직의 과제를 해결할 수 있는 다양한 솔루션을 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.
최적의 위험 완화
XAI는 편향 또는 잘못된 예측과 같은 잠재적 문제가 평판, 법률 또는 운영상의 위험으로 이어지기 전에 조직이 이를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이와 같은 적극적인 접근 방식은 비용이 많이 드는 오류를 최소화하고 AI가 확립된 표준을 준수하도록 보장합니다.생산성 향상
모델 결정 방식에 대한 인사이트가 명확하므로 기술 팀은 오류 또는 비효율성을 더욱 빠르게 식별할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI 시스템의 모니터링 및 유지 관리 프로세스가 간소화되어 팀은 성과 향상에만 집중할 수 있게 됩니다.신뢰 강화
AI 의사 결정의 투명성은 모든 수준의 이해 관계자 간에 신뢰를 강화합니다. 사용자가 시스템의 추천 이유를 이해하면 의사 결정 프로세스에 대한 자신감을 드러낼 가능성이 높아집니다.편향 감소
XAI는 모델이 데이터를 해석하는 방식을 공개하므로 조직에서는 불공정한 패턴이나 편향을 감지하고 해결할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI 시스템이 완전한 공평한 결정을 내리고 윤리적 기대치를 준수하는 데 도움이 됩니다.의사 결정 개선
설명 가능한 AI는 예측을 주도하는 요소에 대한 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 이러한 인사이트는 기업이 전략과 개입을 개선하고, 결과에 더 효과적으로 영향을 미칠 수 있도록 지원합니다.AI 도입 증가
직원들이 AI 시스템을 이해하고 신뢰하면 AI 도입률이 높아집니다. XAI를 사용하면 AI 애플리케이션이 저항 없이 워크플로우에 통합되도록 기업이 내부 사용자 간의 신뢰를 구축할 수 있습니다.규정 준수 강화
XAI는 AI 모델이 진화하는 법률에 맞춰 쉽게 감사 및 확인될 수 있음을 의미합니다. 의사 결정에 대해 자세하게 설명하므로 조직은 규정 준수를 입증할 수 있으며, 정해진 규정을 준수하지 않을 경우 발생하는 처벌을 피할 수 있습니다.
XAI 역량에 대한 ServiceNow의 접근 방식은 신뢰할 수 있는 Now Platform®에 기반하며, 이는 복잡한 통합 없이도 XAI 기능을 엔터프라이즈 워크플로우에 내장시켜 줍니다. 생성형 AI 컨트롤러와 Now Assist for Search는 주요 LLM(대규모 언어 모델)과 원활하게 연결되므로 조직에서는 AI 기반 인사이트를 프로세스에 투명하고 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한 NVIDIA, Hugging Face 등 파트너와의 협력을 통해 ServiceNow는 AI 혁신이 안전하고 신뢰할 수 있으며 업계 베스트 프랙티스에 부합하도록 보장합니다.
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