프로젝트/방법론명:

AI설명력

유형:

프로젝트 및 방법론

개요:

AI설명력은 인공지능 모델의 결정을 이해하고 해석 가능하게 만드는 방법론을 말합니다.

추진/개발 주체:

주로 학계와 산업계의 연구자들이 공동으로 개발합니다.

추진 시기:

2010년대 중반부터 본격적으로 추진되었습니다.

적용 분야:

의료, 금융, 자율주행차 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

핵심 내용 및 구성:

AI설명력은 복잡한 AI 모델의 내부 작동 방식을 이해하기 쉽게 설명하는 것을 목표로 합니다. 이는 AI의 투명성을 높이고, 사용자와 이해관계자에게 신뢰를 제공합니다. 설명력은 주로 두 가지 방식으로 접근됩니다. 첫째, 모델 자체를 단순화하거나 해석 가능한 구조로 설계하는 방식입니다. 둘째, 복잡한 모델의 출력을 해석하는 별도의 설명 모델을 사용하는 방식입니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델의 경우, 특정 이미지가 특정 클래스로 분류된 이유를 시각적으로 설명하는 기법이 있습니다. 이러한 설명력은 AI의 오작동을 조기에 발견하고, 모델의 편향성을 줄이는 데 기여합니다. 또한, 규제 준수를 위한 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.

성과 및 영향:

AI설명력은 AI 시스템의 신뢰성을 높이고, 사용자의 수용성을 증대시키며, 규제 기관의 요구를 충족시키는 데 기여합니다.

관련 사례:

의료 분야에서 AI 기반 진단 시스템의 설명력을 통해 의사들이 진단 결과를 신뢰할 수 있도록 돕는 사례가 있습니다.

이칭(alias):

XAI(Explainable AI)

참고 정보:

AI설명력에 대한 더 많은 정보는 관련 학술 논문 및 산업 보고서를 통해 확인할 수 있습니다.