XAI 기술의 정의와 필요성은 무엇인가?
인공지능(AI)은 이미 우리 삶의 많은 부분에 스며들어
편리함을 제공하고 있습니다.
하지만 그 결정 과정은 때때로 불투명하여
'블랙박스'라는 비판을 받기도 합니다.
"AI는 왜 그런 결정을 내렸을까?"
이 단순한 질문이 곧 신뢰의 출발점이 되었고,
'설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)'의 필요성이
부각되기 시작했습니다.
XAI는 AI 시스템이 어떻게 판단을 내렸는지를
사람이 이해할 수 있는 방식으로 설명해 주는 기술입니다.
그동안 인공지능은 결과는 알 수 있어도
그 근거는 설명되지 않아,
사람들에게 막연한 불신을 심어주곤 했습니다.
이런 문제를 해결하기 위해
2004년 Michel van Lent 연구진은
XAI의 초기 개념을 제시하며
인간 친화적 AI의 필요성을 강조했습니다.
Ribeiro 연구팀은 AI가 말의 사진을
실제 동물이 아닌 저작권 태그로 분류한 사례를 통해,
설명이 없는 AI가 얼마나 오류를 유발할 수 있는지를
명확히 보여주었습니다.
이처럼 AI의 판단이 신뢰받기 위해서는
단지 맞는 답을 내는 것만으로는 부족합니다.
왜 그렇게 판단했는지를 납득할 수 있도록
설명할 수 있어야 합니다.
이 글에서는 설명 가능한 AI, 즉 XAI의 주요 기술과 사례,
그리고 앞으로의 발전 방향에 대해 살펴보겠습니다.
LIME 기술로 복잡한 AI 모델 쉽게 이해하기
XAI 기술이 단순히 개념으로 머무르지 않고 실전에서
효과를 발휘하기 위해서는, 실제 모델을 설명하는
다양한 기술들이 필요합니다.
그중에서도 가장 널리 사용되는 기법 중 하나가 바로
'LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation)'입니다.
LIME은 복잡한 AI 모델을 부분적으로 단순화해
사람이 이해할 수 있는 수준으로 설명해 주는 기술입니다.
복잡한 알고리즘을 일종의 '부분 확대'로
들여다보는 방식이라고 할 수 있습니다.
"왜 AI가 이 특정 데이터에 대해 이런 예측을 했는가?"에
대한 설명을 얻는 것입니다.
예를 들어, 은행의 AI가 고객의 대출 신청을 거절한 경우,
LIME을 적용하면 단순히 결과만 전달하는 것이 아니라
"연 소득이 낮고 부채 비율이 높기 때문에 거절되었다"라는
구체적인 이유를 설명해줄 수 있습니다.
Ribeiro 연구팀은 2016년 논문에서 이러한 기술이
모델 내부의 판단 기준을 명확하게 드러냄으로써
결정 과정의 '신뢰성과 투명성'을
동시에 확보할 수 있다고 강조했습니다.
AI의 판단이 단순히 '결과만 말해주는' 수준을 넘어서
'왜 그렇게 판단했는지'를 설명할 수 있을 때,
비로소 사람들은 그 결과를 믿고 받아들일 수 있게 됩니다.
이런 관점에서 LIME은
XAI 구현의 시작점이라고도 할 수 있습니다.
SHAP 기술로 AI의 결정 정확히 설명하기
LIME이 직관적인 설명에 강점을 가진 기술이라면,
SHAP은 복잡한 AI 모델의 판단을
'수치적으로 해석하는 데 최적화된 기술'입니다.
즉, AI가 내린 결정에 어떤 요소가
얼마나 영향을 미쳤는지를
정량적으로 보여주는 방식입니다.
SHAP은 "SHapley Additive exPlanations"의 약자로,
협력 게임 이론에서 사용되는 섀플리 값(Shapley Value) 개념을
AI 모델 설명에 적용한 획기적인 기술입니다.
모델이 특정 예측을 내리는 데 있어서
각각의 입력 변수가 얼마나 긍정적 또는 부정적으로
기여했는지를 수치화하여 보여주는 것입니다.
예를 들어, 주택 가격 예측 AI 모델이
특정 주택의 가격을 높게 예측했다면,
SHAP은 "방의 개수가 많다는 점이
가격을 1,000만 원 상승시키는 데 기여했고,
지하철역과의 거리가 가깝다는 점이
500만 원 상승에 기여했지만,
건축 연도가 오래되었다는 점은
300만 원 하락에 기여했다"와 같이
각 변수의 구체적인 영향력을
설명해 줄 수 있습니다.
SHAP의 가장 큰 장점은
'일관성(Consistency)과 정확성(Accuracy)'입니다.
Lundberg와 Lee 연구팀은 2017년 논문에서,
금융과 의료 등 고위험 분야에서 사용자의 불신을 줄이는 데
매우 효과적이라는 점을 강조했습니다.
실제로 금융 분야의 리스크 평가,
의료 분야의 질병 진단 예측 등에서
모델의 신뢰성을 높이고,
어떤 변수가 중요한지 파악하는 데
긍정적인 역할을 합니다.
SHAP은 숫자로 말하는 AI 해석 기술로,
AI의 결정이 '감'이 아닌
설명 가능한 수치 근거를 기반으로 한다는 점에서
사용자 신뢰를 더욱 견고하게 만들어줍니다.
Counterfactual Explanation: "만약에" 질문으로 이해하는 AI
SHAP이 AI의 판단을 수치적으로 설명하는 데
효과적이라면,
Counterfactual Explanation(반사적 설명)은
"만약 입력값이 이렇게 달라졌다면,
결과는 어떻게 바뀌었을까?"라는 질문에 답하는
시각적이고 직관적인 설명 방식입니다.
이 기술은 사용자가
AI의 결정을 수동적으로 받아들이는 것이 아니라,
결과를 바꿀 수 있는 변수가 무엇이었는지를 제시해
능동적으로 이해하고 대응할 수 있도록 돕습니다.
예를 들어, AI가 어떤 환자의
뇌졸중 발병 위험이 높다고 예측했을 때,
반사실적 설명은
"만약 환자분의 BMI 지수가 현재보다 3 낮아지고,
매주 2회 이상 운동을 하셨다면,
뇌졸중 발병 위험은 '낮음'으로 예측되었을 것입니다"와 같이
제시될 수 있습니다.
Wachter 등 연구팀은 2017년 논문에서,
이러한 반사실적 설명 방식이
AI 신뢰성뿐 아니라
사용자의 행동 변화 유도에도
긍정적인 영향을 미친다고 밝혔습니다.
의료 분야에서는
"어떻게 하면 건강 상태를 개선할 수 있을까?"라는 질문에
정확한 피드백을 제공하고,
금융 분야에서는
"어떤 조건을 바꾸면 대출 승인이 가능해지는지"의
구체적인 행동 방향을 제시해줍니다.
결국, Counterfactual Explanation은
AI가 내린 결정의 '이유'를 넘어서 '대안'을 보여주는 기술로,
AI가 제안하는 선택에 대해
사용자가 스스로 판단하고 움직일 수 있는
기반을 마련해 줍니다.
사회적 책임 실현을 위한 XAI의 가치
XAI 기술은 단순히 AI 모델의 내부를 들여다보는 것을 넘어,
우리 사회 전반에 걸쳐 중요한 가치를 창출합니다.
AI가 점점 더 많은 의사결정에 관여하게 되면서,
사회 전체가 AI 결정의 투명성과 책임을 요구하는
새로운 기준 위에 서 있습니다.
XAI는 단순한 기술이 아니라,
AI가 사람을 대신해 중대한 판단을 내리는 시대에
반드시 전제되어야 할 필수 조건으로 작용합니다.
금융, 의료, 채용, 법률 판단 등
결정의 여파가 사람의 삶에 큰 영향을 미치는 분야에서는
AI의 '책임 있는 설명 능력'이 필수 조건이 되었습니다.
EU는
2021년 'AI 법안(European Commission, 2021)'을 통해
AI의 위험도를 네 단계로 분류하고,
고위험군에는 설명 의무 및 투명성 요건을
법적으로 요구하고 있습니다.
한국에서도 AI 기본법이 제정되며,
AI 결정의 책임성과 설명 가능성을 법제화하는 흐름이
빠르게 자리 잡고 있습니다.
이제 XAI는 단지 기술적 필요를 넘어
윤리적 정당성과 사회적 신뢰를 확보하기 위한
핵심 요소로 중요성이 점점 커지고 있습니다.
AI가 사람을 대신해 판단하고 결정하는 시대,
그 결정의 '이유'를 설명할 수 없다면
그 어떤 결과도
사회적으로 받아들여지기 어렵습니다.
이 점에서 XAI는
기술의 진보를 사회적 책임으로 연결하는 다리입니다.
의료 분야에서의 XAI 기술 적용 사례
의료 분야는 XAI의 적용이
가장 활발하고 중요한 영역 중 하나입니다.
하지만 의사들이 AI의 판단을
맹목적으로 따르기는 어렵습니다.
특히 생명과 직결된 의료 분야에서는
AI의 '진단 결과'보다
'명확한 근거 제시'가 더욱 중요합니다.
이러한 맥락에서 설명 가능한 AI(XAI)는
의료진과 AI 사이의 간극을 줄이고,
'의사결정의 신뢰성을 높이는
핵심 기술로 주목'받고 있습니다.
Silva 연구팀은 최근 사례 기반 설명
(case-based explanation)을 도입해,
AI가 어떤 유사 사례에 근거해 진단했는지를
의료진이 시각적으로 확인할 수 있도록 구성했습니다.
이 설명 방식은 AI의 결정을
단순한 숫자가 아닌
'의학적으로 납득 가능한 판단'으로 바꾸어주었고,
결과적으로 의료진의 신뢰도를 향상시켰습니다.
또한 이 기술을 적용한 진료에서는
의료진의 신뢰도가 높아지고,
진단 정확성과 오류 감소에
긍정적인 영향을 미쳤다는
연구 결과도 보고되었습니다.
이처럼 XAI는 단순한 해석 도구를 넘어
'의사와 AI가 협력할 수 있는 언어'를
제공하는 매개체입니다.
앞으로의 의료 인공지능은 정확성 못지않게 설명력과
인간과의 협업 가능성이 성공의 핵심 지표가 될 것입니다.
금융 분야 XAI 활용 국내 사례
설명 가능 인공지능은 의료뿐 아니라 금융 산업에서도
'신뢰 기반 의사결정'을 가능하게 하는
중요한 역할을 수행하고 있습니다.
특히 금융은 수많은 사람의 실생활에
직접적 영향을 미치며,
'공정성과 투명성'이 요구되는
대표적 고위험 분야입니다.
국내에서는 IBK기업은행이 KAIST와 협력하여
금융 서비스에 특화된 XAI 기술을 도입했습니다.
이 기술은 대출 심사 과정에서
AI가 어떤 이유로 대출을 승인하거나 거절했는지를
소득, 신용점수, 부채비율 같은 구체적 항목을 통해
고객에게 명확히 설명합니다.
2021년 IBK기업은행 발표에 따르면
이러한 설명형 대출 모델은
고객의 수용도와 만족도를 높이고,
심사 기준에 대한 오해를 줄이는 데
효과적이었다고 합니다.
단순한 수치 결과만 제시하는 기존 모델과 달리,
설명 가능한 AI는 고객의 '신뢰'를
얻는 데 유리합니다.
또한, 금융 당국이 강조하는
알고리즘의 투명성과 책임성 요구에도
XAI는 부합하는 기술로 평가받고 있습니다.
향후 대출뿐만 아니라 보험, 투자 자문, 리스크 평가 등
다양한 금융 서비스에 걸쳐
XAI 도입이 더욱 확대될 것으로 기대됩니다.
결국 XAI는 단지 모델의 성능 향상을 넘어서,
금융기관과 고객 간 '신뢰 관계를 구축'하는
핵심 전략으로 자리 잡아가고 있습니다.
글로벌 기업의 XAI 동향과 시장 전망 분석
금융과 의료 분야에서
XAI 기술의 활용이 빠르게 확산되면서,
글로벌 주요 기업들 역시
이를 핵심 경쟁력으로 인식하고
기술 고도화에 본격적으로 나서고 있습니다.
특히 AI의 상용화가 활발한 산업군에서는
설명 가능성 확보가 곧
'신뢰 가능한 AI'로 직결되기 때문에,
각 기업은 자사 환경에 최적화된
XAI 솔루션을 적극 개발 중입니다.
아래 표는 IBM, Microsoft, Google이 제공하는
대표적인 XAI 플랫폼과 그 주요 특징을 정리한 것입니다.
| 기업 | 대표 XAI 솔루션 | 주요 특징 |
| IBM | Watson OpenScale / AI Explainability 360 | SHAP 및 LIME 기반 해석, 산업별 맞춤형 모니터링 |
| Microsoft | InterpretML + Azure ML | What-If 분석, Fairlearn 연동 |
| Explainable AI SDK | 실시간 피처 영향 시각화, 클라우드 통합 기능 |
이처럼 글로벌 빅테크 기업들은
기술 신뢰성과 시장 우위를 확보하기 위해
XAI를 제품과 서비스에
전략적으로 통합하고 있으며,
그 활용도는 계속해서 확장되고 있습니다.
예를 들어,
Microsoft의 InterpretML은
사용자가 'AI 모델의 판단 기준을 직접 확인'하고,
'필요한 경우 설명 방식을 선택'할 수 있도록 설계되어,
금융 및 헬스케어처럼 민감한 분야에서
신뢰를 높이는 데 효과적인 솔루션으로
평가받고 있습니다.
시장 전망도 매우 밝습니다.
시장조사기관 SNS Insider는
XAI 글로벌 시장 규모가 2023년부터 시작해,
연평균 21.3%의 성장률로 증가하여
2032년에는 332억 달러에 이를 것으로 전망했습니다.
이러한 수치는
단순한 기술 확산을 넘어
'설명 가능한 AI'에 대한 신뢰와 수요가,
글로벌 시장 전반에
깊게 자리 잡고 있다는 사실을 보여줍니다.
결국 XAI는
AI의 윤리성과 책임을 보완하면서,
산업 경쟁력을 이끄는 핵심 기술이자
미래 전략 자산으로 자리 잡고 있습니다.
"앞으로 그 중요성은 더욱 커질 것입니다."
국내 XAI 기술의 선두주자, KAIST 사례 분석
글로벌 XAI 시장이 빠르게 성장하고 있는 가운데,
국내에서도 그 흐름에 발맞춰
기술 역량을 축적하고 있는 대표적 사례가 있습니다.
KAIST 설명가능한 인공지능연구센터는
국내 XAI 기술의 중추 역할을 수행하며,
국제적 경쟁력을 끌어올리는 데 기여하고 있습니다.
특히 최재식 교수 연구팀은
다양한 AI 모델에 쉽게 적용할 수 있는
설명 가능성 기술과 오픈소스를 개발하고 있으며,
국내외 기업 및 연구소와의 협력을 통해
실제 활용 사례를 넓혀가고 있습니다.
이는 단순한 기술 개발을 넘어,
"국내 기술이 글로벌 AI 경쟁 구도에서
실질적인 영향력을 행사할 수 있다"는 가능성을
보여주는 상징적 사례입니다.
다시 말해,
KAIST의 XAI 기술은 단순히
연구성과에 그치지 않고,
산업 현장과 기술 응용 영역에서의
실질적 활용을 통해
'설명 가능한 AI'를 현실화하고 있다는 점에서
그 가치가 큽니다.
AI 기술의 신뢰성과 투명성이
필수 요건이 되어가는 시대에,
KAIST의 이러한 성과는
국내 XAI 생태계의 기반을 다지는
결정적 동력으로 평가받고 있습니다.
XAI 기술적 과제와 미래 발전 방향
이제 우리는 단순히 AI가 똑똑한가를 넘어서,
"왜 그렇게 판단했는가?"라는 질문을 던지고 있습니다.
'설명 가능한 AI(XAI)'는
그 물음에 응답하기 위해 등장했지만,
그 자체만으로는 아직 충분하지 않습니다.
진짜 중요한 것은
이 설명을 우리가 믿을 수 있는가입니다.
신뢰는 기술보다 더 복잡한 차원에서 만들어지며,
단순한 알고리즘 해석만으로는
완성되지 않습니다.
AI가 사회 전반에 깊숙이 침투하는 시대,
XAI는 이제 책임 있는 기술로 진화해야 합니다.
이는 개발자, 사용자, 정책 결정자 모두가
같은 질문 앞에 서야 한다는 뜻이기도 합니다.
"이 AI는 누구에게, 어떤 방식으로 설명할 수 있는가?"
"이 설명은 사람의 판단을 돕는가, 아니면 흐리는가?"
이제 XAI는 단지 모델을
해석하는 기술이 아니라,
사람과 AI가 공존하는 미래를 설계하는
질문이 되어야 합니다.
설명 가능성은 기술의 완성이 아니라,
AI가 인간의 삶에 깊이 뿌리내리기 위한
가장 본질적인 관문입니다.
그리고 그 이름은 다름 아닌 '신뢰'입니다.
