설명가능한 AI(Explainable AI): 투명성과 신뢰성 확보를 위한 핵심 기술과 미래

1. 요약

• 설명가능한 AI(Explainable AI, XAI)는 기존 AI 시스템의 '블랙박스' 문제를 해결하기 위한 기술로, AI의 결정 과정을 투명하게 드러내고 사용자가 이해할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 이 기술은 단순히 데이터 처리의 정확성을 높이는 것에 그치지 않고, AI의 결정이 개인의 삶에 미치는 영향을 고려한 윤리적 책임을 부여합니다. 특히 금융 서비스, 의료, 법률 등과 같은 핵심 분야에서는 AI의 의사결정이 개인에게 심대한 영향을 미치므로 XAI의 도입이 필수적입니다. 현재 KAIST의 연구센터에서 개발 중인 '플러그앤플레이 XAI'는 다양한 모델에 쉽게 연결할 수 있는 오픈소스 소프트웨어로, 사용자와 개발자 간의 소통을 강화하고 AI의 신뢰성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

• AI 기본법이 시행될 예정이며, 이는 사용자에게 AI의 의사결정 과정에 대한 설명을 요구할 수 있는 권리를 보장하는 법적 장치를 마련하는 것입니다. 이러한 법적 프레임워크는 AI 기술의 발전 속도를 감안할 때, 공정하고 투명한 알고리즘 사용을 강조하여 사용자와 서비스 제공자 간의 신뢰를 구축하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

• 현재 설명가능한 AI는 여러 산업 분야에 비약적으로 확산되고 있으며, 기술적 한계와 규제의 발전이 동시에 이루어져야 합니다. XAI의 필요성은 앞으로 더욱 증가할 것으로 예상되며, 다양한 분야에서의 맞춤형 AI 개발 및 연구·정책 간의 협력이 요구됩니다. 이처럼 XAI는 향후 AI 시스템이 사회적 책임을 다하고 지속 가능한 발전을 이루기 위한 중요한 요소로 자리매김할 것입니다.

2. XAI 개념과 필요성

• 2-1. 설명가능한 AI 정의

• 설명가능한 AI(Explainable AI, XAI)는 AI 기술이 내린 결정의 근거를 명확히 하고, 이를 인간이 이해할 수 있도록 나타내는 개념입니다. 기존의 '블랙박스' 모델은 내부 작동 과정을 드러내지 않아 사용자가 AI의 판단을 신뢰하기 어려웠습니다. 반면 XAI는 이 모델을 '화이트박스'로 변환하여 AI의 결정 과정을 투명하게 보여줍니다. 즉, 사용자는 AI가 특정 결정을 내린 이유를 알 수 있으며, 이러한 명확성은 AI에 대한 신뢰를 높이는 데 기여합니다. 예를 들어, AI가 금융 서비스에서 대출 신청자의 신용도를 평가할 경우, 단순히 '신용도 A'라고 명시하는 것이 아니라 '소득, 채무비율, 거래 기록 등 다양한 요소가 이 판단에 영향을 미쳤음을 설명해 줄 수 있는 기술'이 바로 XAI입니다.

• 2-2. AI 시스템 투명성 확보의 중요성

• AI 시스템의 투명성은 특히 절차적 정의와 윤리적 측면에서 핵심적인 요소입니다. XAI의 필요성이 더욱 부각되는 이유는 AI의 결정이 개인의 삶에 미치는 영향 때문입니다. 대표적으로 금융, 의료, 법률 등 핵심 분야에서 AI의 결정은 개인의 삶을 크게 좌우할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 면접자에게 불합격 결정 이유를 설명해주지 않는다면, 그 면접자는 자신의 개선점을 찾기 어렵고, 이는 신뢰성 문제를 초래합니다. 중앙집중식으로 운영되는 AI 시스템은 트랜스페어런시(transparent)한 운영이 아니라면 사회적 불안과 불신을 초래할 수 있습니다. 따라서 이러한 시스템에서 XAI를 통한 투명성 확보는 필수적입니다.

• 2-3. 신뢰성과 책임성 강화

• XAI는 AI 기술의 신뢰성 및 책임성을 높이기 위해 필수적입니다. AI가 내린 결정의 맥락을 이해할 수 있는 도구를 제공함으로써, 사용자와 개발자에게 긍정적인 피드백 루프를 생성합니다. 이 과정에서 AI가 시스템을 운영하는 주체에게만이 아니라 사회 전반의 책임성을 부여합니다. 예를 들어, 최근 AI 기본법의 발효와 관련하여, 해당 법은 사용자가 AI의 결정 과정을 이해할 권리를 보장하는 조항을 포함하고 있습니다. 이는 AI의 결정이 문제가 발생했을 때 그 책임을 누구에게 물어야 하는지를 명확히 할 수 있는 기초가 됩니다. 따라서 XAI는 AI의 결정 과정에서 투명성을 제공하고, 결과적으로는 기술의 신뢰성을 향상시키는 중요한 요소로 작용합니다.

3. XAI 기술 동향과 연구 사례

• 3-1. KAIST XAI 연구센터 ‘플러그앤플레이 XAI’

• KAIST의 XAI 연구센터는 설명가능한 인공지능(XAI) 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 ‘플러그앤플레이 XAI(Plug-and-Play XAI)’라는 혁신적인 프레임워크를 개발하고 있습니다. 이 프레임워크는 다양한 인공지능 모델에 간단하게 연결할 수 있도록 설계된 오픈소스 소프트웨어로, 모델의 복잡성에 관계없이 쉽게 설명 가능하게 만들어줍니다. 최재식 교수는 이 연구를 2017년부터 진행해 왔으며, AI의 결정 과정을 사용자에게 투명하게 보여주는 것을 목표로 하고 있습니다.

• XAI의 필요성은 점점 더 강조되고 있으며, 이는 특히 AI의 결정이 개인의 삶에 큰 영향을 미치는 분야에서 더욱 절실합니다. 최 교수는 AI의 블랙박스를 화이트박스로 바꾸는 기술의 필요성을 강조하며, 사용자가 AI의 의사결정 과정과 그 근거를 이해할 수 있어야 한다고 주장합니다. 이러한 기술은 AI가 제공하는 결정에 대한 신뢰를 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

• 3-2. 다양한 모델 적용 가능성

• XAI는 다양한 AI 모델에 적용될 수 있으며, 특히 복잡한 딥러닝 구조에서 그 효과를 발휘합니다. AI 모델이 어떻게 판단을 내렸는지를 이해하기 위해서는 '지분율'이라는 개념이 중요합니다. 이는 모델이 특정 결정을 내릴 때 어떤 입력값이 얼마나 영향을 미쳤는지를 정량적으로 분석하는 방법입니다. 이 과정은 AI 모델의 내부 작동 과정을 이해하는 데 필수적입니다.

• 최재식 교수는 인공지능 면접, 신용 평가 및 금융 서비스 분야와 같은 미션 크리티컬 영역에서 XAI가 특히 유용하다고 언급합니다. 이러한 분야에서 AI의 신뢰성과 투명성은 특히 중요하며, XAI는 이러한 요구를 충족하는 데 필수적인 역할을 할 것입니다. CAIST 연구팀은 복잡한 설정 없이 다양한 AI 모델에 이 기능을 쉽게 적용할 수 있도록 하는 프레임워크를 개발하여, 실제 환경에서의 활용 가능성을 높이고 있습니다.

• 3-3. 금융서비스 의사결정에서의 XAI 활용

• 최근 금융 서비스 분야에서 AI의 활용이 증가하고 있으며, 이로 인해 설명가능한 AI(XAI)의 필요성이 더욱 강조되고 있습니다. 금융 기관들은 AI를 통해 대규모의 데이터를 처리하고 복잡한 금융 패턴을 분석하고 있습니다. 그러나 이러한 AI 시스템의 불투명성은 규제 기관과 고객 사이의 신뢰 문제를 야기할 수 있습니다.

• XAI는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 떠오르고 있으며, 사용자들이 AI의 의사결정 과정을 이해할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 신용 평가 모델에서 특정 고객이 대출이 거절된 이유를 설명할 수 있다면, 이는 고객의 불만을 최소화하고 시스템의 신뢰도를 높이는 데 기여할 수 있습니다. 그러나 XAI 기술은 복잡한 결정 과정과 함께 데이터의 편향 문제를 해결하는 데 있어 여전히 많은 도전과제를 안고 있습니다.

• 금융 서비스를 제공하는 기관들은 글로벌 규제와 내부 기준을 충족하기 위해 XAI를 적극적으로 도입하고 있으며, 이는 궁극적으로 사용자에게 더 많은 경험적 통찰과 사후 의사결정 과정을 제공할 것입니다.

4. 법·제도 및 윤리적 고려

• 4-1. AI 기본법 주요 내용과 영향

• AI 기본법은 설명가능한 AI(XAI)의 중요성을 인정하고 이를 제도적으로 뒷받침하기 위한 법적 프레임워크입니다. 이 법은 AI 기술 개발 및 활용 시 지켜야 할 원칙들을 정립하고 있으며, 공정하고 투명한 알고리즘 사용을 강조합니다. 또한, AI가 내리는 판단 및 결정 과정에 대한 정보 제공 의무를 통해 사용자에게 이들의 권리를 보장하고자 하고 있습니다. 이로써, 사용자는 AI의 결정 근거를 이해하고 접근할 수 있는 권리를 가지게 됩니다.

• AI 기본법이 시행되면, AI 서비스 제공자들은 사용자에게 AI의 의사결정 이유를 설명해야 하며, 이는 특히 금융, 의사결정 지원 등 미션 크리티컬 분야에서 매우 중요한 요소가 될 것입니다. 이러한 제도적 요구는 AI 시스템의 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

• 4-2. 설명 요구권과 규제 방향

• AI 사용자가 자신의 데이터와 AI의 판단 과정에 대해 이해할 수 있는 권리를 보장하는 것은 필수적입니다. 이 권리는 AI의 결정이 개인의 삶에 어떤 영향을 미치는지를 인지하고, 그에 대한 설명을 요구할 수 있다는 점에서 법적으로도 중요합니다. AI 기본법은 이를 명문화하고 있으며, 이는 공정성 및 책임성을 극대화하는 방향으로 나아가고 있습니다.

• 앞으로의 규제 방향은 기술의 발전 속도에 맞게 유연하게 조정될 필요가 있습니다. AI의 빠른 발전에 대응하기 위해 충분한 규제가 마련되더라도, 지나치게 엄격한 제한은 혁신을 저해할 수 있는 만큼, 적절한 균형을 찾는 것이 중요할 것입니다.

• 4-3. 윤리적 거버넌스 체계

• AI의 윤리적 거버넌스 체계는 기술이사회적 책임을 가지고 활용될 수 있도록 하는 중요한 요소입니다. 이는 AI의 결정이 미치는 사회적 영향을 고려하여, 공정하고 투명한 운영을 보장하고 사용자와 이해관계자의 신뢰를 구축하기 위한 노력입니다.

• 특히 AI 기본법의 시행은 이러한 윤리적 거버넌스를 강화하는 방향으로 작용할 것입니다. 예를 들어, AI 개발 및 운영 주체는 윤리적 기준을 준수해야 하며, 이를 통해 사회적 합의와 규범을 만드는 것이 장기적으로 AI 기술의 지속 가능한 발전에 기여할 것입니다.

5. 도전 과제 및 향후 전망

• 5-1. 기술적 한계와 성능 저하 문제

• 설명가능한 AI(XAI)의 발전에는 여러 기술적 도전 과제가 뒤따릅니다. 첫째, 복잡한 AI 모델의 내부 작동을 해석하는 것은 기술적으로 어려움을 동반합니다. 현재의 XAI 기술은 주로 블랙박스 알고리즘을 해명해야 하는 상황에 놓여 있습니다. 구체적으로, AI가 내리는 결정의 근거를 설명하기 위해서는 다양한 요소가 어떻게 상호작용하는지를 이해해야 하고, 이 과정에서 발생할 수 있는 성능 저하는 중요한 주의 사항입니다. XAI가 채택될 경우, 설명력을 높이기 위한 조치가 AI 모델의 처리 속도나 정확도에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 이러한 기술적 한계를 극복하기 위해서는 신뢰성 있는 해석 기법과 모델의 해석 가능성을 더욱 향상시킬 수 있는 연구가 지속적으로 필요합니다.

• 5-2. 산업 전반으로의 확장 방안

• 설명가능한 AI의 활용은 금융 분야에 국한되지 않고, 다른 산업 분야로 확산될 가능성이 큽니다. 의료, 법률, 교육 등 다양한 분야에서 AI의 결정 과정이 사람의 생명이나 재산, 그 외 중요한 요소에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 이러한 분야에서도 XAI의 도입이 필수적이며, 이를 위해 해당 산업의 특성을 반영한 맞춤형 AI 모델 개발이 필요합니다. 예를 들어, 의료 분야에서의 AI 사용은 환자 정보와 치료 결과를 판단하는 데 있어 높은 신뢰성이 요구되므로, XAI의 필요성이 특히 강조됩니다. 이를 위해 의료 전문가와 AI 개발자 간의 협력이 적절한 XAI 솔루션을 창출해낼 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

• 5-3. 연구·정책 간 협력 필요성

• AI 기술과 관련된 연구는 단순히 기술적 혁신에 그쳐서는 안 되며, 정책 및 규제와의 통합적 접근이 필요합니다. XAI의 효과적인 도입을 위해서는 기술 개발자뿐만 아니라 정책 입안자, 연구자, 업계 관계자 간의 협력이 필수적입니다. 이들은 함께 작업하여 AI 시스템의 투명성과 신뢰성을 높일 수 있는 기준을 마련해야 합니다. 특히, 다가오는 AI 기본법은 각 기업이 XAI를 통해 사용자 요구에 부응하고 규제 기준에 충족할 수 있도록 요구할 것입니다. 이러한 협력을 통해 보다 사용자 친화적인 AI 시스템이 구축되고, 공정한 결정이 이루어질 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

결론

• 설명가능한 AI는 단순한 기술적 트렌드를 넘어 AI 시스템의 투명성과 신뢰성을 보장하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. KAIST의 '플러그앤플레이 XAI'와 금융 서비스 분야에서의 사례는 실제 적용 가능성을 보여주었으며, 이는 AI를 도입하는 다양한 산업 분야에서의 필요성을 대변합니다. 곧 시행될 AI 기본법은 기업과 연구자가 준수해야 할 새로운 규제 프레임워크를 제시하고, 사용자의 권리를 보호하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

• 미래 전망으로는 성능과 설명력 간의 균형을 맞추는 기술 혁신이 예상됩니다. 즉, AI 모델의 효율성을 높임과 동시에 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 하는 방향으로 개선될 것입니다. 또한 각 산업별 특화된 AI 모델의 개발이 이루어지며, 이에 따라 법·정책·기술 간의 유기적 협력이 더욱 중요해질 것입니다. 이러한 흐름 속에서, AI 시스템이 사회적 책임을 다하며 지속 가능한 발전을 이루도록 지원해야 할 필요성이 더욱 커질 것입니다.

• 결론적으로 XAI는 AI 기술의 발전과 동반하여 필수적으로 받아들여져야 할 요소로, 이는 단순한 기술적 효용을 넘어 윤리적인 가치와 신뢰를 기반으로 한 사회를 구현하는 데 기여할 것입니다. 따라서 XAI의 지속적인 연구 및 혁신이 이루어져야 하며, 이를 통해 AI 시스템이 더욱 투명하고 책임감 있게 운영될 수 있도록 노력해야 합니다.

용어집

• 설명가능한 AI (Explainable AI, XAI): AI 기술이 내린 결정의 근거를 명확히 하고 이를 사용자가 이해할 수 있도록 지원하는 개념입니다. 기존의 블랙박스 모델에서 벗어나, AI의 결정 과정을 투명하게 보여주어 사용자에게 신뢰를 제공합니다.

• 플러그앤플레이 XAI (Plug-and-Play XAI): KAIST XAI 연구센터에서 개발한 오픈소스 소프트웨어 프레임워크로, 다양한 AI 모델에 쉽게 연결하여 설명 가능성을 높일 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 데이터 복잡성을 낮추고 사용자와 개발자 간의 소통을 강화합니다.

• AI 기본법: AI 기술 개발 및 활용 시 지켜야 할 원칙들을 규정하는 법적 프레임워크입니다. 사용자가 AI의 의사결정 과정에 대한 설명을 요구할 수 있는 권리를 보장하며, 공정하고 투명한 알고리즘 사용을 촉진합니다.

• 트랜스페어런시 (Transparency): 시스템이 어떻게 동작하는지에 대한 명확성을 의미합니다. AI 결정과정의 투명성 확보는 사용자가 AI에 대한 신뢰를 쌓는 데 필수적입니다.

• 신용 평가: 개인이 대출이나 신용 카드와 같은 금융 서비스에서 얼마나 신뢰할 수 있는지를 평가하는 과정으로, AI 기술이 사용되며 설명가능한 AI의 도입이 중요합니다.

• 의사결정: AI가 특정 문제를 해결하기 위한 선택을 하는 과정으로, 금융, 의료 등 다양한 산업에서 중요한 역할을 하며 XAI 기술을 통해 그 근거가 설명되어야 합니다.

• 형평성 (Fairness): AI 시스템의 결정이 특정 그룹이나 개인에게 불리하게 작용하지 않도록 하는 공정성 원칙입니다. 이는 실질적인 윤리적 고려사항으로, XAI를 통해 실현될 수 있습니다.

• 윤리적 거버넌스 체계: AI 기술이 신뢰성을 가지고 사회적 책임을 다할 수 있도록 보장하는 정책 및 운영 체계로, AI 기본법 시행에 따라 그 중요성이 더욱 강조될 것입니다.

출처 문서

• “AI 면접시 떨어진 이유 알아야죠”…AI 기본법 앞두고 주목https://n.news.naver.com/mnews/article/018/0005987826
• “AI 면접 왜 떨어졌나…친절한 XAI가 상세하게 알려주죠" : ZUM 뉴스https://news.zum.com/articles/97586370/ai-%EB%A9%B4%EC%A0%91%EC%8B%9C-%EB%96%A8%EC%96%B4%EC%A7%84-%EC%9D%B4%EC%9C%A0-%EC%95%8C%EC%95%84%EC%95%BC%EC%A3%A0-ai-%EA%B8%B0%EB%B3%B8%EB%B2%95-%EC%95%9E%EB%91%90%EA%B3%A0-%EC%A3%BC%EB%AA%A9?
• Rethinking explainable AI in financial services - AI & SOCIETYhttps://link.springer.com/article/10.1007/s00146-025-02315-9