프로젝트/방법론명:

설명가능AI

유형:

프로젝트 및 방법론

개요:

설명가능AI는 인공지능 시스템의 의사결정 과정을 사람에게 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 기술입니다.

추진/개발 주체:

주요 대학, 연구소 및 AI 기업들이 주도적으로 연구 및 개발하고 있습니다.

추진 시기:

2010년대 중반부터 본격적으로 연구가 시작되었습니다.

적용 분야:

의료, 금융, 법률, 자율주행차 등 다양한 분야에 적용됩니다.

핵심 내용 및 구성:

설명가능AI는 복잡한 AI 모델의 의사결정 과정을 투명하게 공개하여 사용자가 결과를 신뢰할 수 있도록 돕습니다. 이를 위해 다양한 기법이 사용되며, 주로 모델의 내부 작동 방식을 시각화하거나, 입력 데이터가 결과에 미치는 영향을 분석하는 방식으로 이루어집니다. 설명가능AI는 주로 두 가지 접근 방식을 취합니다. 첫째, 모델 자체를 해석 가능한 방식으로 설계하는 것입니다. 둘째, 복잡한 모델의 결과를 해석하기 위한 별도의 설명 모델을 개발하는 것입니다. 이러한 방식은 AI의 윤리적 사용을 촉진하고, 사용자와 AI 간의 신뢰를 구축하는 데 기여합니다. 특히, 의료 분야에서는 AI가 제시한 진단 결과에 대한 설명이 필수적이며, 금융 분야에서는 자동화된 거래 시스템의 결정 과정을 이해하는 것이 중요합니다. 설명가능AI는 또한 AI 시스템의 편향성을 줄이고, 규제 준수를 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

성과 및 영향:

설명가능AI는 AI 시스템에 대한 신뢰성을 높이고, 다양한 산업에서 AI 활용을 촉진하는 데 기여하고 있습니다.

관련 사례:

IBM의 AI 시스템 왓슨은 의료 분야에서 설명가능AI를 활용하여 진단 및 치료 옵션을 제시합니다.

이칭(alias):

XAI (eXplainable AI)

참고 정보:

설명가능AI에 대한 자세한 정보는 학술 논문 및 관련 서적에서 확인할 수 있습니다.