제8장. 무엇이 더 중요한가?: 잊지 말아야 할 것들

8장1절.인공지능이 생성하는 지식의 진리를 정의하는 주체에 대한 심층분석

제 8 장. 무엇이 더 중요한가? : 잊지 말아야 할 것들 01

8장.1절. 인공지능이 생성하는 지식의 진리를 정의하는 주체에 대한 심층 분석

나는 앞장에서 인공지능 시대에 어떤 부분들에서 지혜가 더 필요하고 중요한가에 대한 이야기를 하기 위해 인공지능이 만드는 문제점들과 불확실성 등에 대해 조금 다른 각도에서 다시 설명을 하였다. 그리고 그 부분들의 일반적인 해결방안을 생각해 보면서 도출된 몇 가지 질문들을 이곳으로 넘겨 놓았다. 이 장은 그 질문들의 답변을 찾아가는 작업의 연속일 뿐 아니라 왜 지혜가 더 필요하고 중요한가에 대한 고찰의 연속이기도 하다. 앞장에서 만든 아홉 가지의 질문들에 대한 답을 찾다 보니, 생각보다 많은 것들을 조사하고 생각해야 하는 과정들이 생겨서 그 내용을 모두 정리하고 하나의 정리된 글로 담기 어려울 정도로 분량이 많아졌다. 그런 이유로 앞장과 다르게 질문들이 순서가 좀 바뀌고 부수적으로 만들어내는 추가적인 질문이나 생각들이 더해지기도 하여 글의 흐름이 혹여나 멀미를 일으킬까 걱정스럽다.

책의 전반부에서도 언급한 내용이지만 우리는 점점도 많은 부부들을 인공지능의 판단에 의존하고 있다. 대표적인 케이스를 꼽자면 가전제품이나 자동차의 자율운전 또는 자율주행 부분이다. 인간의 편의를 더하기 위해, 또는 인간의 안전을 더욱 강화하기 위해서 이 분야를 계속해서 발전시키고 있다. 이런 측면에서는 인공지능과 기계가 인간의 판단과 행동보다 더 빠르고 당황함 없이 움직일 수 있기에 인공지능에게 그 순간의 판단을 맡길 수밖에 없다. 또한 일일이 그 찰나의 순간과 그 수많은 움직임의 결정을 모두 인간이 관여할 수는 없기 때문이다. 생성형 인공지능이 지식을 생산하기 시작하면서 이 부분에 대한 관점과 고민의 근본적인 것들이 새로운 국면을 맞이하였다. 지식이 다양해지고 깊어지면 더 좋은 것 아니냐 하며 단순하게 생각하는 사람들이 분명히 있을 것이다. 그래서 우리가 잊지 말아야 할 부분은 기술적인 문제로 인공지능의 블랙박스와 환각이라는 문제로 인공지능이 만든 답이 맞는 것인지 틀린 것인지 또는 진리인지 아닌지 알 수 없는 경우가 생각보다 많다는 것이다.

처음 LLM 기반의 인공지능 챗봇을 사용하면서는 나 또한 무지하게도 인공지능이 거짓말을 할 수 있다는 사실을 모른 채 인공지능이 주는 답변이 진리인 줄 알았다. 얼리어덥터 중에서도 가장 맨 앞줄에 서있는 나는 사용을 시작하고 몇 달이 지나서야 인공지능이 거짓을 말할 수 있고 어떤 답변들에서는 스스로 추론의 과정을 확인할 수 없게 한다는 사실을 알게 되었다. 그리고 아차 싶어 그 몇 달 동안 인공지능으로 생성했던 결과물들 중에 몇 가지 의심되는 것들을 교차검증을 실시하였다. 그 결과 상당히 많은 부분들 특히 기존의 지식들을 재조합하거나 재분석하여 새로운 결론을 창출한다거나 사람들이 많이 다루지 않는 전문분야에서는 상당 부분 진리가 아닌 이야기나 오류 또는 거짓 답변이 있었다는 것을 확인하였다. 정말 심각한 문제는 답변이 너무도 그럴싸해서 그것이 진리인 줄 착각하고 믿고 있었다는 것이다. 잘못된 진리 정의를 신뢰하게 되면서 이후 그것을 기반하여 확장되는 모든 생각들은 오류를 일으키거나 마치 연쇄반응처럼 잘못된 진리가 될 수 있는 것이다. 이러한 현상이 많아지면 많아질수록 매우 심각한 문제가 될 수 있다. 즉, 진리의 정의가 왜곡되거나 잘못 설정되어, 실제로는 진실이 아닌 정보나 지식이 마치 진리처럼 받아들여질 경우 여러 심각한 문제가 발생할 수 있다. 그 위험성에 대한 예시는 다음과 같다.

1. 과학 및 의료 분야: 잘못된 AI 진단으로 인한 생명 위협

사례: 의료 AI의 오진으로 인한 의료 사고

AI 기반의 의료 진단 시스템은 방대한 데이터를 학습하여 질병을 조기에 발견하는 데 도움을 주지만, 훈련 데이터가 편향되거나 부정확할 경우, 잘못된 진단을 내릴 수 있다.

위험성 분석:

AI가 암, 심장병, 희귀 질환 등의 진단에서 잘못된 결과를 내놓았음에도, 의사가 이를 맹목적으로 신뢰할 경우 잘못된 치료법이 적용될 수 있음.

예를 들어, AI가 암이 없다고 진단했지만 실제로 환자가 암을 앓고 있다면, 조기 치료 기회를 놓쳐 치명적인 결과를 초래할 수 있음.

반대로, 존재하지 않는 질병을 있다고 오진하면 불필요한 수술이나 약물 치료로 인해 환자가 불필요한 의료비 부담과 부작용을 겪을 수 있음.

실제 사례: IBM의 Watson for Oncology는 한때 AI가 최적의 암 치료법을 제안할 수 있다고 기대되었지만, 실제로는 잘못된 치료법을 권장하여 병원에서 신뢰를 잃었음.

결론: AI 의료 시스템은 보조 역할로 활용되어야 하며, 인간 의사의 최종 검토 없이 AI의 판단을 절대적 진리로 받아들이는 것은 위험함.

2. 법률 및 사법 분야: AI 판결의 오류로 인한 인권 침해

사례: 편향된 AI 판결 시스템 (COMPAS)

미국에서 사용된 AI 기반 법률 분석 시스템 COMPAS는 재범 가능성을 예측하는 알고리즘으로, 법원에서 판결 시 참고 자료로 활용되었다.

위험성 분석:

COMPAS는 흑인 피고인이 백인 피고인보다 재범 가능성이 높다고 예측하는 편향적인 결과를 지속적으로 내놓았음.

이 데이터가 법원에서 ‘과학적 근거’로 사용되면서 편향된 판결이 정당화됨.

재판 과정에서 AI의 판단을 맹목적으로 신뢰한 판사들이 인종적 차별을 정당화하는 방향으로 판결을 내릴 가능성이 커짐.

실제 사례: 연구에 따르면 COMPAS는 백인보다 흑인을 2배 더 높은 확률로 재범 위험군으로 분류했으며, 이로 인해 억울하게 중형을 선고받은 사례가 발생함.

결론: AI 법률 분석 시스템이 신뢰도를 높이기 위해서는 데이터 편향을 줄이고, AI의 예측이 과연 공정한지 지속적으로 검토해야 함. AI가 생성한 정보가 진리로 간주될 경우, 인권을 침해하는 판결이 정당화되는 위험이 있음.

3. 경제 및 금융 분야: AI 알고리즘의 왜곡된 데이터로 인한 금융 위기

사례: 금융 AI의 오류가 글로벌 금융 시장을 붕괴시킬 가능성

오늘날 주식 및 외환 거래는 AI 기반의 “고빈도 알고리즘 트레이딩(HFT)”이 수행하는데, 만약 AI가 잘못된 예측 모델을 기반으로 거래를 수행하면 대규모 금융 손실을 초래할 수 있음.

위험성 분석:

AI가 잘못된 패턴을 학습하여 주가가 상승할 것으로 예측했으나, 실제 경제 지표와 다를 경우 대규모 투기성 투자가 발생할 수 있음.

만약 AI가 특정 기업의 주가가 폭락할 것이라고 예측한 후 대량 매도를 자동 실행하면, 주가 하락을 촉진하여 실제로 기업이 위기에 빠질 수도 있음.

이러한 알고리즘의 실수는 단일 기업이 아니라 글로벌 시장 전체에 연쇄적인 충격을 줄 위험이 있음.

실제 사례: 2010년 “플래시 크래시(Flash Crash)”에서는 AI 기반의 자동 매매 시스템이 동시에 작동하면서 36분 만에 미국 주식 시장에서 1조 달러가 사라지는 대혼란이 발생함.

결론: 금융 AI가 시장을 조작하거나, 잘못된 패턴을 학습하여 전 세계 금융 시스템을 위험에 빠뜨릴 가능성이 있으며, 인간 전문가가 AI의 결정을 지속적으로 감시하고 개입할 필요가 있음.

4. 정치 및 사회 분야: 가짜 뉴스 및 딥페이크로 인한 민주주의 붕괴

사례: 인공지능이 조작한 딥페이크 영상이 정치 선거에 영향을 미침

딥페이크 기술을 이용해 정치인의 연설이나 행동을 조작하면 대중이 이를 사실로 믿고 투표에 영향을 받을 위험이 있음.

위험성 분석:

AI가 생성한 가짜 뉴스나 딥페이크 영상이 SNS를 통해 확산되면, 대중은 이를 사실로 받아들일 가능성이 높음.

특정 정치인을 공격하거나 조작된 발언을 만들면, 선거에서 부정적인 영향을 미칠 수 있음.

결과적으로 민주주의 선거 시스템의 신뢰가 붕괴되며, 가짜 뉴스가 선거를 조작하는 도구로 사용될 가능성이 있음.

실제 사례: 2020년 미국 대선 당시, AI 기반의 가짜 뉴스와 조작된 영상이 급증하면서 유권자들이 잘못된 정보를 기반으로 투표 결정을 내릴 가능성이 높아졌음.

결론: AI가 조작한 정보가 진리처럼 받아들여지면, 사회 혼란과 정치적 불안정을 초래할 위험이 있으며, 이를 방지하기 위해 AI 기반 정보 검증 시스템이 반드시 필요함.

5. 역사 및 교육 분야: AI가 조작한 역사적 사실이 진리로 받아들여지는 경우

사례: AI가 생성한 역사 왜곡

AI가 훈련 데이터를 기반으로 자동으로 역사적 사건을 요약하거나, 특정 정치적 목적에 맞춰 사실을 조작할 경우, 역사 자체가 왜곡될 위험이 있음.

위험성 분석:

특정 정부나 기관이 AI를 활용하여 불리한 역사적 사건을 지우거나 미화할 가능성이 있음.

AI가 편향된 데이터만 학습할 경우, 역사적 사건을 왜곡된 방식으로 해석하여 대중에게 제공할 수 있음.

이는 교육과 연구에 부정적인 영향을 미쳐, 미래 세대가 잘못된 역사를 학습하게 될 가능성이 큼.

실제 사례: 일부 권위주의 국가들은 AI를 활용해 검열 시스템을 강화하고 있으며, 정부에 불리한 역사적 사건을 온라인에서 삭제하거나 수정하는 작업을 수행하고 있음.

결론: AI가 생성하는 역사적 정보는 반드시 전문가들의 검증을 거쳐야 하며, 진리로 정의되기 전에 다양한 관점에서 사실 검증 과정이 필요함.

이러한 위험성을 다시 정리해 보면 다음과 같다.

지식과 정보 영역의 위험

지식 오염: 잘못된 정보가 진리로 수용되면 개인과 집단의 지식 기반이 오염될 수 있다. 특히 전문 분야에서는 이러한 오류가 연구 및 실무에 치명적 영향을 미칠 수 있다.

학문적 퇴보: AI가 생성한 잘못된 이론이나 연구 결과가 검증 없이 인용되면, 학문적 발전이 저해되고 기존의 올바른 지식마저 의심받을 수 있다.

교육적 왜곡: 교육 현장에서 AI 생성 오류가 교육 자료로 활용될 경우, 학생들이 잘못된 개념을 습득하게 되어 장기적인 지식 형성에 왜곡이 발생할 수 있다.

사회적 위험

의사결정 오류: 정책 결정자들이 AI가 생성한 잘못된 데이터나 분석을 기반으로 의사결정을 할 경우, 사회적으로 해로운 정책이 시행될 위험이 있다.

대중 인식 왜곡: 잘못된 정보가 언론이나 소셜 미디어를 통해 확산되면, 대중의 인식이 현실과 괴리된 방향으로 형성될 수 있다.

신뢰 상실: AI 시스템에 대한 과신이 깨지면서 정보 자체에 대한 광범위한 불신이 형성될 수 있다. 이는 실제 진리조차 의심받는 "정보 허무주의"로 이어질 수 있다.

개인적 위험

건강 및 안전 위협: 의료나 안전 관련 분야에서 AI가 생성한 잘못된 정보를 진리로 받아들일 경우, 개인의 건강과 안전이 직접적으로 위협받을 수 있다.

재정적 손실: 투자나 경제 예측에서 AI가 생성한 잘못된 정보를 신뢰할 경우, 개인과 기업의 재정적 손실로 이어질 수 있다.

기술적/윤리적 위험

오류 증폭: AI 시스템이 다른 AI 시스템이 생성한 잘못된 정보를 학습하면, 오류가 증폭되어 더 큰 규모의 지식 왜곡이 발생할 수 있다.

책임 소재 불명확: AI가 생성한 잘못된 정보로 인한 피해 발생 시, 책임 소재가 불명확해져 적절한 보상이나 해결이 어려워질 수 있다.

인간 판단력 약화: AI에 대한 과도한 의존은 인간의 비판적 사고와 판단 능력을 약화시켜, 잘못된 정보를 진리로 수용하는 경향을 강화시킬 수 있다.

이렇듯 진리의 정의는 매우 중요한 문제이다. 앞서 언급한 것처럼 봇물 터지듯 무한대에 가깝게 생성되고 있는 인공지능 지식의 시대에 “누가 진리를 정의할 것인가?”는 더욱 크고 현실적인 문제이다. 진리 정의의 주체를 세 가지로 가정하여 생각해 볼 수 있다. 첫 번째는 진리 정의를 온전히 인간의 고유 영역으로 만드는 것이다. 두 번째는 인공지능이 새롭게 생성한 지식에 한해서 인공지능이 판단하여 진리를 정의하는 것이다. 세 번째는 인간과 인공지능이 협업하여 공동으로 판단하고 진리를 정의하는 것이다.

인간 중심 접근은 AI가 만들어낸 지식의 진위 여부를 최종적으로 인간이 판단하는 방식이다. 즉, AI는 정보를 제시하고 검토와 결정은 사람 몫으로 남겨두는 접근법이다. 실제로 많은 분야에서 전문가나 사용자들이 AI의 결과를 확인하고 승인하는 인간 검증 절차(Human-in-the-loop)를 두고 있다. 인간 중심 접근에서는 윤리적 판단과 가치 기준을 적용할 수 있다는 큰 이점이 있다. 사람은 AI와 달리 도덕적 고민이나 상식에 기반한 맥락적 판단이 가능하므로, 사회적으로 수용 가능한 방식으로 진리를 규정할 수 있다. 또한 책임 소재가 명확하다는 장점이 있다. AI 결과의 진위를 인간이 검증하고 결정하므로, 잘못된 판단이 내려졌을 때 책임을 질 주체(사람)가 분명해진다. 이러한 구조는 사회적 신뢰를 확보하는 데도 도움이 된다. 사람들은 “최종 결정은 결국 인간이 한다”는 것을 알 때 AI 시스템을 더 쉽게 신뢰하는 경향이 있다. 가령 의료 진단에서 AI가 질병을 예측하더라도 의사가 최종 판단을 내리면 환자는 안심할 수 있다. 일부 인공지능 윤리 가이드라인에서도 인간의 궁극적 감독을 강조하며, AI 시스템이 인간의 판단을 완전히 대체해서는 안 된다는 원칙을 권고하고 있다. 인간 중심 접근에는 현실적인 한계와 비효율성의 문제가 있다. 우선, 인간은 방대한 데이터를 AI처럼 빠르고 일관되게 처리하기 어렵기 때문에, AI가 생성하는 막대한 양의 정보를 일일이 검증하는 데 한계가 있다. 예를 들어, 거대한 AI 모델이 만들어내는 수많은 결과를 소수의 인간이 모두 검토한다면 시간과 비용 면에서 비현실적일 수 있다. 또한 인간 판단에는 주관성과 편견이 개입될 수 있다. 개개인의 지식수준이나 가치관 차이로 인해 동일한 AI 출력에 대해서도 판단이 일치하지 않을 수 있다. 이는 진리 판단의 일관성 문제를 야기할 수 있고, 잘못하면 인간의 편향이 AI 시스템에 다시 주입되어 AI의 학습이나 향후 판단에 악영향을 줄 우려도 있다. 마지막으로, AI 기술이 고도화됨에 따라 인간이 그 복잡한 내용을 모두 이해하거나 검증하기 어려워지는 전문성 격차도 단점으로 지적된다. 즉, AI가 생성한 고도의 과학 지식이나 복잡한 분석 결과를 일반 인간이 검증하기 어려운 상황에서는 인간 중심 접근이 실효성을 잃을 수 있다. 이러한 이유로 완전한 인간 검증에만 의존하는 것은 비현실적이며 비효율적이라는 비판이 있을 수 있다.

AI 중심 접근은 AI 자체가 지식의 진위(Truth)를 판단하고 정의하도록 맡기는 방식에서는 인간의 개입을 최소화하고, AI 시스템이 스스로 결과의 신뢰도를 평가하거나 다른 AI를 통해 교차 검증하면서 사실 여부를 확정 짓는 시나리오를 상정한다. 예를 들어, 한 AI가 생성한 정보의 사실. 여부를 또 다른 AI 시스템이나 알고리즘적 기준으로 검토해 자동으로 거짓 정보를 걸러내는 것이 이에 해당한다. AI 중심 접근의 주된 장점은 대규모 데이터에 대한 자동 분석과 새로운 지식 창출 능력이다. AI는 인간이 다룰 수 없는 방대한 양의 데이터를 신속하게 처리하고, 그 안에서 숨겨진 패턴이나 상관관계를 발견함으로써 인간이 미처 찾지 못한 새로운 사실이나 통찰을 정의할 잠재력이 있다. 또한 AI가 24시간 지속적으로 작동하며 정보를 업데이트하고 검증할 수 있으므로, 실시간으로 지식을 갱신하고 오류를 바로잡는 데 유리하다. 이 접근법이 성공적으로 구현된다면, 인간의 개입 없이도 정확한 지식 데이터베이스 구축이 가능해져 지식 생산의 효율성과 속도가 획기적으로 높아질 수 있다. 특히 과학 연구나 산업 현장처럼 정보량이 엄청나게 많은 분야에서 AI 중심 판단은 생산성 향상을 가져올 수 있다. 이 접근법의 긍정적인 예를 들면, 일부 데이터 과학 분야에서는 AI가 여러 데이터 소스의 모순을 스스로 조정해 일관된 결론을 도출하려는 연구가 진행되고 있으며, 이는 향후 AI 자체가 지식의 일관성 유지와 오류 수정을 담당하는 가능성을 보여주고 있다. 그러나 AI 중심 접근에는 심각한 신뢰성과 책임의 문제가 뒤따른다. 가장 큰 우려는 AI의 판단을 온전히 믿을 수 없다는 점이다. 앞서 언급한 환각 현상이나 편향 문제가 해결되지 않은 상태에서 AI가 스스로 진리를 정의한다면, 잘못된 내용을 진리로 오인하거나 편향된 결론을 공고화할 위험이 있다. AI는 결과를 그럴듯하게 “만들어낼” 수 있기 때문에, 검증 없이 AI 판단을 받아들일 경우 허위 정보가 누적될 가능성이 있다. 더욱이 AI 모델이 블랙박스 성격을 띠는 한, 왜 그런 판단을 내렸는지 설명하거나 오류를 수정하기 어렵다. 이는 AI가 틀린 결정을 내렸을 때 원인을 파악하거나 개선하는 데 큰 장애가 된다. 책임 소재의 불명확성도 중요한 문제이다. AI가 내린 판단에 오류가 있을 경우, 그 책임을 누구에게 물을 것인지 모호해진다. 인간의 개입 없이 AI가 자동으로 결정하도록 두었다가 문제가 발생하면, 개발자, 사용자, 또는 AI 자체에 책임을 물을지 불분명하여 법적·윤리적 공백이 생길 수 있다. 마지막으로, 사회적 관점에서 사람들이 AI의 진리 판단을 신뢰하지 않을 수 있다는 점도 단점이다. AI가 스스로 정한 “진리”에 대한 불안이나 거부감이 존재하며, 이는 AI 활용에 대한 사회적 합의를 얻기 어렵게 만들고 AI가 생성한 지식의 활용도를 오히려 떨어뜨릴 수 있다. 결국 현재로서는 AI에게 진리 정의를 전적으로 맡기는 것은 시기상조이며, 기술적 보완과 신뢰 구축 없이는 위험 부담이 크다.

협업 접근은 인간과 AI가 상호 보완적으로 협력하여 지식의 진위를 판단하는 방식이다. 이 모델에서는 AI가 초기 정보 제공과 분석 작업을 수행하면, 인간이 이를 검토하고 피드백하여 최종 진리를 정의하거나, 반대로 인간이 판단의 방향을 제시하면 AI가 세부 분석을 뒷받침하는 등 유기적인 상호작용이 이루어진다. 목표는 인간의 지능과 AI의 인공지능적 능력을 결합함으로써 각자의 약점을 보완하고 최상의 판단 결과를 얻는 데 있다. 인간-AI 협업은 양측의 강점을 결합하기 때문에 가장 균형 잡힌 접근으로 평가받고 있다. AI의 계산 능력, 속도, 데이터 처리 역량과 인간의 직관, 상식, 윤리의식이 합쳐지면, 어느 한쪽만으로는 달성하기 어려운 시너지 효과를 낼 수 있다. 하버드 비즈니스 리뷰에 따르면, 기업이 AI와 인간을 적절히 협업시킬 때 성과가 극대화되며 사람은 AI를 훈련하고 결과를 설명하며 책임 있는 활용을 보장하고, AI는 인간의 인지 능력과 창의성을 증강시켜 단순 작업을 자동화해준다고 한다. 실제로 “센타우르(Centaur) 모델”로 불리는 인간+AI 팀이 체스 경기에서 인간 챔피언이나 AI 단독보다 뛰어난 성과를 거둔 사례는 유명하다. 이처럼 협업 팀은 인간만 또는 AI만 있을 때보다 더 나은 결과를 가져올 잠재력이 있다. 특히, AI가 방대한 데이터를 빠르게 분석하여 후보 답을 제시하면 인간이 맥락과 경험을 살펴 최종 검증함으로써, 정확성과 신뢰성을 모두 높이는 효과를 기대할 수 있다. 예를 들어 의료 분야에서는 AI가 수천 장의 의료영상을 순식간에 판독해 의심 사례를 추려내고, 의사는 이를 바탕으로 세밀한 판단과 치료 결정을 내리는 협업이 이미 실현되고 있다. 이런 인간-AI 협력 모델은 인간의 직관적 통찰과 AI의 논리적 분석을 결합하여 새로운 지식을 창출하거나 복잡한 문제를 해결하는 데 큰 이점을 제공한다. 또한 협업을 통해 AI 시스템의 오류를 인간이 걸러내고, 반대로 인간의 편견을 AI가 보정해 주는 상호 견제가 가능해지므로, 전반적인 의사결정의 신뢰성이 향상된다. 협업 접근이 만능열쇠는 아니며, 구현 과정에서 여러 도전과제가 있다. 우선, 인간과 AI 사이의 조율 메커니즘을 효과적으로 설계하기가 어렵다. 누가 언제 최종 결정을 내리는지, 의견이 충돌할 때 어떻게 조정할지에 대한 명확한 기준이 필요하다. 잘못된 협업 체계에서는 오히려 혼선이나 책임 회피가 발생할 수 있다. 실제 연구에 따르면, 인간-AI 팀이라고 해서 항상 최상의 결과를 내는 것은 아니며, 어떤 과제에서는 AI 단독 성능이 인간과 협업한 경우보다 더 나은 것으로 나타났다. 예컨대 MIT의 한 메타분석 연구에서는 의사결정 과제의 경우 AI 혼자 수행한 결과가 인간+AI 팀보다 우수한 경우도 있었다고 한다. 이는 협업이 잘못 이루어지면 효율성이 떨어지거나 인간이 오히려 방해가 될 수 있음을 시사하고 있다. 따라서 협업 접근을 성공시키려면 어떤 부분을 AI에 맡기고 어떤 부분을 인간이 담당할지 명확히 정하고, 상호 신뢰를 구축하는 것이 중요하다. 둘째, 인간과 AI가 상호 이해할 수 있도록 하는 인터페이스와 소통법이 필요하다. AI의 판단 근거를 인간이 이해하지 못하면 협업 효과가 반감되고, 인간의 피드백을 AI가 반영하지 못하면 학습 개선이 어려워진다. 즉, 협업의 성공은 AI의 설명 가능성(Explainability)과 인간의 AI에 대한 이해력(AI literacy)에 좌우된다. 마지막으로, 시간과 자원 측면에서도 협업에는 투자가 필요하다. 초기에는 인간이 AI를 훈련시키고, 지속적으로 AI 성능을 평가하며 조정해야 하기 때문에 즉각적인 효율보다는 장기적인 관점이 요구된다. 이러한 단점에도 불구하고, 많은 전문가들은 궁극적으로 인간과 AI의 협력이 가장 잠재적 이익이 크다고 보고 있으며, 단점을 해결하기 위한 기술적·관리적 노력이 함께 논의되고 있다.

과연 어떤 접근이 인류에게 가장 유익한 방법일까?

이 질문에 그 누구도 쉽게 여기가 정답이고 이쪽으로 가야 한다고 할 수 없을 것이다. 하지만 확실하게 한 가지는 말할 수 있다. 지식의 진리를 정하는 문제 때문이라도 인공지능의 시대에 지혜는 매우 중요한 가치를 가지게 된다는 것이다. 특히 개개인이 지혜로워져서 통찰력을 가지고 자기 자신이 마주하는 문제들에 인공지능에서 해법으로 제시되는 것들에 대해 스스로 신뢰할 만한 것인지 다른 대안을 찾아야 하는 것인지를 판단할 수 있는 능력이 필요하다는 것이다. 나는 인간이 인간다울수 있는 가장 좋은 방법 중에 하나가 끝없이 의심하고 탐구하여 답을 찾아가는 것이라 생각한다. 세상에 만물의 이치에도 완벽함이란 있을 수 없다. 완벽함보다는 얼마나 더 자유로울 수 있고 평안과 행복을 누릴 수 있는가에 더 초점을 맞추고 이를 위한 인문학적, 철학적 접근이 의외로 가장 좋은 방향을 제시할 수 있다고 생각한다. 인류가 지금까지 그래왔듯 아마도 대부분의 사람들은 인공지능에게 더 많은 것들을 의지하려 할 것이다. 지금과 같은 과도기에는 치열하게 고민하는 듯하다 이내 익숙함에 속아 조금씩 조금씩 더 편리한 방향으로 암묵적 동의를 하면서 인공지능에게 더 많은 결정권을 내어 줄 것이다. 만일 그런 상상이 현실이 되더라도 일부의 사람들, 아니 나의 자녀들 만이라도 편리함에 잠식되어 생각과 판단을 하지 못하는 인간의 탈을 쓴 가축이 되지 않기를 간절하게 바란다. 일부 석학들의 주장처럼 인공지능이 만들 수 있는 위험한 상황에 대비해 인공지능을 한 번에 다운시킬 수 있는 킬스위치를 언급하는 것처럼, 어쩌면 지식에 대한 진리 정의에도 킬스위치 역할을 할 수 있는 무언가가 필요할 수도 있다.

그렇다 많은 사람들이 지금도 내가 제시하는 방법보다 더 전문적이고 뛰어나 보이는 많은 해법들을 기술적, 제도적, 구조적으로 제시하고 있다. 그럼에도 불구하고 나는 지혜가 가장 좋은 해법이 될 것이다라고 더 목소리를 높이고자 한다. 특히 인공지능 시대를 살아갈 개개인들에게 더욱 지혜가 답이고 위에서 이야기할 것처럼 자신만의 진리 정의를 할 수 있는 능력을 지혜를 통해 가져야 한다고 거듭 강조하고자 한다.

사회적으로도 철학적 지혜는 AI 시대의 지식과 진리 문제를 다루는 데 있어 기존의 기술적·윤리적·제도적 접근보다 더 근본적인 역할을 수행할 수 있는 것으로 평가된다. 기존 접근법들은 각각 특정 국면(기술 성능, 윤리 기준, 법적 통제)에서의 개선을 이루지만, 서로 분절적으로 작용하여 전체 그림을 아우르지 못하는 경향이 있었다. 반면 지혜는 이러한 모든 측면을 인간 중심의 통합적 관점에서 묶어주므로, 기술-윤리-제도의 연계 부족으로 인한 간극을 메워준다. 예를 들어, 지혜로운 시각을 가진 정책입안자는 기술 전문가와 윤리학자의 견해를 종합하여 상황에 따라 유연한 규범을 만들 수 있고, 지혜로운 기술자는 법의 취지와 윤리적 가치를 이해하면서 혁신을 추진할 수 있다. 이러한 총체적 접근은 각 방법론의 한계를 상호 보완하며, AI로 촉발된 복합적인 문제 상황에 더 효과적으로 대응한다. 특히 지혜는 문화와 시대를 초월하는 인간의 덕목이기에, 빠르게 변하는 AI 환경 속에서도 변치 않는 나침반 역할을 해줄 수 있다. 기술적 솔루션이 새로운 기술 등장에 따라 구식이 되거나, 윤리 강령이 구체적 상황에 적용되며 혼란을 일으키거나, 법이 기술 진화 속도를 못 따라가는 문제들 속에서도, 지혜의 원칙은 지속적으로 옳은 방향을 가리킬 수 있다는 장점이 있다.

물론 철학적 지혜만이 만능열쇠처럼 모든 문제를 자동으로 해결해 주는 것은 아니며, 지혜를 사회 전반에 구현하려면 교육과 문화적 노력, 다양한 이해관계자의 참여가 필요하다. 그러나 궁극적으로 지혜는 AI 시대에 필수적인 인간적 역량으로서, 다른 기술적·윤리적·제도적 수단들을 올바르게 이끌고 보완하는 근본 토대임이 분명하다. 지혜가 결여된 상태에서는 어떤 최첨단 기술도 오용될 수 있고, 아무리 규제가 있어도 허점을 찾기 마련이며, 윤리 강령도 생명력을 갖기 어렵다. 반대로 지혜가 충분히 발휘되는 사회라면, AI를 어떻게 설계하고 활용할지에 대한 공동체의 현명한 판단이 이루어져, 기술이 인류의 복지와 진리 추구에 봉사하도록 방향을 잡을 수 있다. 이러한 이유로 많은 전문가들이 지혜의 함양이 AI 시대 인류의 가장 중요한 과제 중 하나이며, 장기적으로 인류에게 가장 유익한 방향이라고 평가한다. 결국 철학적 지혜는 AI 시대의 지식과 진리 문제를 해결하는 데 있어서 기술적·윤리적·제도적 접근들을 아우르고 그 한계를 보완하는 궁극적 열쇠이며, 인류가 AI와 공존하며 번영하기 위해 반드시 갖추어야 할 근본 역량이라고 결론지을 수 있다.

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[심화 학습]

아래는 인공지능이 만드는 지식과 진리의 정의 문제와 관련하여 가장 큰 기술적 문제 중 하나인 블랙박스 문제를 해결하기 위한 노력에 대해 조사하여 인공지능으로 하여금 이에 대한 보고서를 만들게 한 내용이다. Open AI ChatGPT를 사용하였다.

1. 투명하고 설명 가능한 인공지능(XAI)과 화이트박스 AI: 현재 개발 현황

개념 및 접근법: 설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)은 인공지능 모델의 결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 만드는 방법들을 지칭합니다 (Explainability won’t save AI). 반면, 블랙박스 모델(내부 로직이 불투명한)과 달리, 화이트박스 AI – 때때로 글라스 박스 또는 해석 가능한 AI라고도 불림 – 은 내부 작동 방식이 투명한 시스템을 의미합니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM). 화이트박스 모델에서는 사용자가 입력 특징이 출력으로 처리되는 과정을 추적할 수 있어 예측의 추론 과정을 이해할 수 있습니다. 이러한 투명성은 신뢰와 책임성을 위해 매우 중요한데, 특히 현대 인공지능(예, 딥 뉴럴 네트워크)은 그 창조자들조차도 설명할 수 없는 “블랙박스”처럼 작동하는 경우가 많기 때문입니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM) (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM). 설명 가능성에 대한 요구가 증가하면서, AI가 자신의 결정 과정을 정당화하거나 드러낼 수 있도록 하는, 일명 “블랙박스 개방”을 목표로 하는 연구 분야가 확산되고 있습니다 (Explainable AI busts open black boxes | Carney Institute for Brain Science | Brown University) (Explainability won’t save AI). XAI 기술은 일반적으로 다음과 같은 몇 가지 범주로 나뉩니다:

내재적 해석 가능성: 본질적으로 해석 가능하도록 설계된 화이트박스 모델(예: 결정 트리, 선형 회귀, 규칙 기반 시스템)을 사용하는 방식입니다. 이러한 모델은 명확성을 위해 어느 정도의 복잡성을 포기하는 대신, 그 구조(규칙, 가중치 등)를 직접 살펴봄으로써 결정 과정을 이해할 수 있습니다 (Enhancing AML efforts with explainable AI | ComplyAdvantage). 그 장점은 결과를 즉각적으로 설명할 수 있다는 데 있지만, 단순한 모델은 특히 고차원 데이터에서 복잡한 블랙박스 모델에 비해 예측력이 부족할 수 있습니다 (Enhancing AML efforts with explainable AI | ComplyAdvantage).

블랙박스 모델에 대한 사후 설명: 모델 학습 후 해석 방법을 적용하여 예측 결과를 설명하는 방식입니다. 여기에는 특징 중요도 방법(각 입력 특징이 출력에 미치는 영향을 정량화)이나, LIME과 같은 국소 대리 모델이 포함됩니다. 이들은 블랙박스 모델을 국소적으로 근사화하여 해당 예측에 영향을 준 요소들을 설명합니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM). 이러한 방법들은 모델 자체를 변경하지 않고, 예를 들어 *“특징 X가 이 결정에 가장 크게 기여했다”*와 같이 설명을 제공합니다. 이 기술들은 특정 예측에 영향을 준 입력 요소들을 식별하는 데 도움을 주지만, LIME이나 SHAP과 같은 방법들은 간단한 분류/회귀 작업에는 잘 작동하지만 복잡하고 개방형인 AI 시스템에는 한계가 있습니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM).

주석 기반 및 예시 기반 설명: 일부 AI 시스템은 자신을 설명하기 위해 주석이나 강조 표시를 생성합니다. 예를 들어, 영상 모델의 경우 분류에 영향을 준 이미지 영역을 강조하는 *살리언시 맵(saliency map)*이 사용될 수 있습니다 (Understanding AI with Saliency Maps) (Understanding AI with Saliency Maps). 텍스트 모델의 경우 중요한 단어를 강조하거나 자연어로 추론 근거를 제공할 수 있습니다. 이러한 설명은 AI가 특정 데이터를 주목한 이유를 인간이 이해할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 의료 영상에서 살리언시 맵은 AI가 진단에 어떤 조직 부위를 참고했는지 보여줄 수 있는데, 이는 (종양에 집중했는지 아니면 인위적인 아티팩트에 주목했는지) 확인하는 데 도움을 줍니다 (Understanding AI with Saliency Maps). 다만, 이러한 설명은 부분적인 설명에 불과합니다. 히트맵은 모델이 어디를 봤는지는 보여주지만, 왜 그 패턴이 중요한지는 설명하지 않으며, 때때로 모델의 주목이 의미 있는 특징과 일치하지 않을 경우 오해를 불러일으킬 수 있습니다 (Understanding AI with Saliency Maps).

자체 설명 모델:

최근에는 설명 가능한 신경망이나 해석 가능한 추론 과정을 학습하는 하이브리드 모델 구축을 목표로 하는 연구가 진행되고 있습니다. 예를 들어, NLP 분야에서 흔히 사용되는 **어텐션 메커니즘(attention mechanism)**을 갖춘 모델이나, 중간 계층에서 인간이 이해할 수 있는 개념을 사용하도록 제약을 둔 네트워크 등이 이에 해당합니다. 또 다른 접근 방식은 예측과 함께 텍스트 형태의 설명을 생성하게 하는 것입니다. 이 접근법들은 연구 최전선에 있으며, 투명성을 높여줄 것으로 기대되지만 복잡성이나 성능 측면에서 타협을 요구하는 경우가 많습니다. 특히, OpenAI는 답변에 도달하는 과정을 출력하는 모델(일종의 자체 보고 추론)을 실험한 바 있으나, 이는 모델 내부 상태를 노출하는 것보다는 자신의 행동을 설명하는 것에 가깝습니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM).

주요 연구 기관 및 노력: 최근 몇 년 동안, 주요 연구 기관과 기술 기업들이 XAI를 우선순위에 두고 있습니다. **DARPA(미국 국방고등연구계획국)**는 성능을 유지하면서도 설명 가능한 AI 시스템을 개발하기 위한 4년 간의 기념비적 XAI 프로그램(2017–2021)을 주도하였습니다. 이 프로그램은 여러 팀에 연구 자금을 지원하여 새로운 기술과 툴킷을 개발하였으며, 예를 들어 살리언시 맵과 기타 설명 방법을 제공하는 오픈소스 **XAI Toolkit (XAITK)**이 그 결과물 중 하나입니다 (Understanding AI with Saliency Maps). DARPA의 이니셔티브는 지휘관들이 신뢰하고 이해할 수 있는 AI에 대한 군의 관심을 반영하며, XAI를 위한 세 가지 광범위한 전략(설명 가능한 모델 구축, 설명 인터페이스 설계, 효과적인 설명을 위한 심리적 요구 사항 이해)을 제시하였습니다 ([PDF] DARPA's Explainable Artificial Intelligence Program) (Explainability won’t save AI).

산업 연구소와 기업들도 XAI 연구의 최전선에 있습니다. IBM은 신뢰할 수 있는 AI를 옹호하며, 최첨단 해석 알고리즘을 포함한 오픈소스 AI Explainability 360 (AIX360) 툴킷을 출시하는 등 선도적인 역할을 해왔습니다. IBM의 작업은 AI의 비즈니스 채택에 있어 설명 가능성의 중요성을 강조하는데, 예를 들어 IBM의 Watson 팀은 종양학 결정 시스템이 설명 부족으로 의사들로부터 반발을 샀던 경험을 통해 이를 깨달았습니다 (Developing Trust in Black Box AI: Explainability and Beyond | Wilson Center). Google은 ML 모델의 공정성 및 민감도를 탐색하기 위한 인터랙티브 대시보드인 What-If Tool과 같은 도구를 개발하여, 개발자와 정책 입안자들이 모델의 행동을 해석할 수 있도록 돕고 있습니다 (Explainability won’t save AI). Google 연구진은 또한 인간 친화적 개념에 기반한 네트워크 출력의 영향을 테스트하는 **TCAV (Testing with Concept Activation Vectors)**와 같은 새로운 XAI 방법을 창출하였습니다. OpenAI와 관련 연구소들(예: Anthropic)도 해석 가능성 팀을 두고, 대규모 언어 모델의 뉴런 활성화를 시각화하거나, 오토인코더(autoencoder)를 활용하여 모델 내에 암묵적으로 인코딩 된 잠재 개념을 발견하는 등의 작업을 수행 중입니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM). 예를 들어, Anthropic은 Claude 언어 모델에 오토인코더를 적용하여 *“Golden Gate Bridge”*나 *“neuroscience”*와 같이 특정 아이디어와 대응하는 뉴런 클러스터를 식별하는 데 성공하였습니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM). 이러한 연구는 복잡한 신경망을 역설계하여 모델이 지식을 어떻게 표현하는지 엿볼 수 있게 합니다. 학계 역시 깊이 관여하고 있으며, 예를 들어 브라운 대학교의 Thomas Serre 교수 연구팀은 딥러닝의 블랙박스를 해체하는 맞춤형 기법들을 개발하여, 병리학 분야 등에서 과대평가된 AI 성능 주장을 반박하는 등 가장 어렵고 중요한 작업에 앞장서고 있습니다 (Explainable AI busts open black boxes | Carney Institute for Brain Science | Brown University) (Explainable AI busts open black boxes | Carney Institute for Brain Science | Brown University). 전반적으로, 미국(DARPA)에서 유럽(EU Horizon 프로그램) 및 아시아까지 전 세계적으로 XAI에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이는 설명 가능성이 안전하고 효과적인 AI 배포의 핵심임을 인식하고 있음을 보여줍니다.

현재의 능력과 한계: 오늘날의 XAI 기술은 부분적인 성공을 거두어, 간단한 모델은 잘 설명할 수 있고 복잡한 모델에 대해서도 일부 통찰을 제공할 수 있으나, 블랙박스 문제에 대한 만능 해결책은 아닙니다. 상대적으로 단순한 ML 모델(예: 금융 분야의 결정 트리나 그라디언트 부스팅)의 경우 결정 과정을 정확하게 설명하고 불확실성을 정량화할 수 있습니다. 그러나 모델이 복잡할수록 완벽한 설명은 어려워집니다. 수백만 개의 파라미터를 가진 현대 딥러닝 시스템은 어떤 기존의 XAI 방법도 대규모 신경망의 전체 추론 과정을 완벽하게 인간의 언어로 설명할 수 없다는 도전을 안고 있습니다. 대신 우리는 근사치와 탐침 기법에 의존합니다. LIME, SHAP, 살리언시 맵과 같은 기술들은 한 번의 결정에 대해 설명(국소적 설명)을 제공하지만, 모델 전체의 논리를 전반적으로 이해시키지는 못합니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM) (Understanding AI with Saliency Maps). 또한, 설명은 불안정할 수 있는데, 입력값에 약간의 변화가 있을 경우 예측은 그대로라도 설명이 달라질 수 있어 설명의 신뢰성에 의문을 제기합니다. 게다가, 설명은 때때로 오해를 불러일으키거나 피상적일 수 있습니다. 예를 들어, 살리언시 히트맵은 폐렴 예측에 영향을 준 X선 이미지의 픽셀들을 강조할 수 있으나, 그 의료적 추론을 설명하지는 않습니다. 의사는 여전히 해당 픽셀이 실제 병변인지 아니면 단순히 모델이 집착한 아티팩트인지 판단해야 합니다 (Understanding AI with Saliency Maps). 또 다른 한계는 설명이 ‘게임될’ 수 있거나 진실성이 부족할 수 있다는 것입니다. 복잡한 모델이 인간에게 너무 복잡한 결정 규칙을 가지고 있다면, XAI 도구는 그 단순화된 서사를 제공할 수 있는데, 이는 그 모델의 실제 원인을 반영하지 않을 수 있습니다(이를 설명 신뢰도 문제라고 합니다). 한 EU 전문가 그룹은 설명이 *“정보 제공보다는 설득력만 갖출 위험이 있다”*고 지적하였습니다 (Explainable Artificial Intelligence needs Human Intelligence | European Data Protection Supervisor).

성능 측면에서는 모델의 정확도와 설명 가능성 사이에 종종 상충관계가 존재합니다. 화이트박스 모델은 대체로 단순하여 복잡한 데이터를 과소적합할 수 있습니다. 반면, 블랙박스 모델(딥 뉴럴 네트워크, 앙상블 기법 등)은 많은 작업에서 최첨단 정확도를 달성하지만 해석하기 어렵습니다 (The tensions between explainable AI and good public policy). 연구자들은 높은 정확도를 유지하면서도 해석 가능한 구성 요소를 제공하는 하이브리드 모델 개발이나, 복잡한 모델을 보다 단순한 대리 모델로 증류하는 방법 등을 모색 중입니다. 지금까지 성능과 투명성 간의 격차를 완전히 해소하는 문제는 미해결 상태이며, DARPA의 XAI 프로그램도 “높은 수준의 학습 성능을 유지하면서도 설명 가능한 모델을 산출한다”는 목표가 도전적임을 인정하였습니다 ([PDF] DARPA's Explainable Artificial Intelligence Program). 실제로 수년간의 연구 결과, XAI가 AI를 완전히 이해 가능하게 만든다는 원래의 목표를 **“실현하는 데 어려움을 겪었다”**는 것이 합의되었습니다 (Explainability won’t save AI). 우리는 모델의 일부 행동은 설명할 수 있고 특정 출력에 대한 이유를 제공할 수 있지만, 딥러닝에 대해 완전히 충실한 투명성을 확보하는 것은 여전히 미해결 문제입니다.

화이트박스 AI의 장점과 응용: 이러한 한계에도 불구하고, 화이트박스 및 설명 가능한 AI는 불투명한 AI에 비해 많은 맥락에서 명확한 이점을 제공합니다. 첫째, 사용자 신뢰와 수용성을 향상합니다. 사용자가 AI가 왜 특정 결정을 내렸는지 알 수 있다면 시스템의 결과를 더 신뢰할 가능성이 높아집니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM). 예를 들어, 의료 분야에서는, 의료 증거를 근거로 진단을 정당화할 수 있는 AI 시스템이 의사들에게 더 큰 설득력을 발휘하여 추천 사항을 받아들이게 합니다. 실제로 IBM의 Watson for Oncology가 설명 부족으로 의사들이 Watson의 추천을 우월하다고 믿지 않아 어려움을 겪은 사례가 있습니다 (Developing Trust in Black Box AI: Explainability and Beyond | Wilson Center). 둘째, 설명 가능성은 모델 검증 및 디버깅에 도움을 줍니다. 개발자는 설명을 통해 모델이 의도한 대로 작동하는지(예를 들어, 올바른 패턴을 인식하고 무의미한 상관관계가 아닌지를) 검증할 수 있습니다. 만약 설명을 통해 AI가 부적절한 요소(예: 대출 승인 모델이 지원자의 우편번호를 인종의 대리 변수로 사용)를 강조하고 있다면, 개발자는 이를 수정할 수 있습니다. 이는 편향과 오류를 피하는 데 매우 중요합니다. 셋째, XAI는 규제 준수 및 윤리 기준을 충족하기 위해 점점 더 필요해지고 있습니다(아래에서 더 논의됨). 많은 산업 분야에서 개인의 권리에 영향을 미치는 결정(대출, 의료 진단, 법률 결정 등)은 설명 가능해야 한다고 요구합니다. 화이트박스 모델은 규제 당국에 결정 과정을 문서화하고 감사하기 쉽게 만들어줍니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM). 또한, 엔지니어들이 모델의 파라미터나 규칙을 해석할 수 있기 때문에, 공정성이나 안전 제약을 맞추기 위해 모델을 조정하는 것도 용이합니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM).

실제 사례에서, 화이트박스 AI의 장점이 잘 드러납니다. 금융 서비스 분야에서는, 고객에게 이유 코드를 제공하고 감사 기준을 충족하기 위해 신용 점수 산정에 오랫동안 점수 카드나 결정 트리와 같은 간단하고 해석 가능한 모델이 사용되어 왔습니다. 의료 분야에서는 조기 경고 점수를 위한 규칙 기반 전문가 시스템이나, 주요 증상을 하이라이트 하는 설명 인터페이스가 포함된 ML 모델 등 해석 가능한 기계 학습의 채택이 증가하고 있습니다. 이러한 시스템들은 AI를 단순한 오라클이 아닌 보조 도구로 사용하도록 임상의들이 의사 결정을 내리는 데 도움을 주고 있습니다. 또 다른 주목할 만한 응용 분야는 운송입니다. 예를 들어, 자동차 AI(자율 주행 시스템)는 안전이 매우 중요한 부품에 대해 해석 가능한 모델(규칙 기반의 페일세이프 등)을 사용하여, 엔지니어들이 극한 상황에서 자동차의 행동을 인증하고 설명할 수 있도록 합니다. 심지어 대형 언어 모델과 같은 첨단 AI에서도, 최근 OpenAI의 한 모델은 답변과 함께 근거를 출력하는 기능을 포함시켰습니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM). 비록 완벽한 해결책은 아니더라도(모델의 “생각의 연쇄(chain-of-thought)”가 여전히 감춰질 수 있음 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM)), 이는 AI 출력에 설명 가능성을 통합하는 추세를 보여줍니다. 요약하면, XAI와 화이트박스 AI의 현 상태는 활발한 개발 단계에 있으며, AI 결정에 대해 의미 있는 통찰을 제공하는 다양한 방법들이 존재하고, 주요 업계 플레이어들이 이러한 방법들을 개선하기 위해 연구에 투자하고 있으며, 투명성이 구체적인 이점을 제공한다는 명확한 이해가 있는 반면, 본질적인 한계와 가장 복잡한 AI 시스템을 완전히 “열어”야 하는 과제는 여전히 남아 있습니다.

2. 산업별 XAI 응용

산업마다 AI를 활용하는 방식이 다르고, 따라서 설명 가능성에 대한 요구도 다릅니다. 아래에서는 금융, 의료, 법률, 과학 및 연구, 그리고 공공 정책 등 주요 분야에서 XAI의 적용 가능성, 이점, 도전 과제에 대해 분석합니다.

금융(은행 및 핀테크)

금융 분야에서는 신용 점수 산정, 대출 결정, 알고리즘 트레이딩, 사기 탐지, 위험 관리 등 다양한 용도로 AI가 사용됩니다. 이 분야는 엄격한 규제를 받고 있으며, 고객의 재정에 영향을 미치는 결정에 대해 설명을 요구합니다. 따라서 XAI는 AI 도입을 가능하게 하는 핵심 요소로 작용합니다. 대표적인 예로 AI 기반 신용 점수 산정이 있습니다. 은행은 전통적인 점수 카드보다 대출 부도 위험을 더 정확하게 예측하기 위해 복잡한 기계 학습 모델을 사용할 수 있으나, 대출이 거부될 경우, 많은 관할구역의 법률 및 윤리 관행은 지원자에게 이유를 제공할 것을 요구합니다. XAI 기술은 모델 결정에 영향을 미친 핵심 요인(예: “신용 이력이 제한적임”, “미지급 부채가 높음”)을 추출하여 이러한 요구를 충족시킬 수 있습니다. 실제로 EU의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 알고리즘 결정에 대해 개인에게 *“설명의 권리”*를 부여한다고 해석되기도 하였습니다 (Explainability won’t save AI). 결정을 설명하지 못하면 규제 위반으로 이어질 수 있습니다. 결과적으로, 은행들은 종종 단순한 모델을 사용하거나, 복잡한 모델에 설명 가능성 계층을 추가하여 이러한 요구를 충족시킵니다 (Explainable artificial intelligence (XAI) in banking | Deloitte Insights) (Enhancing AML efforts with explainable AI | ComplyAdvantage).

규제 준수를 넘어, 투명성은 금융 분야의 중요한 걸림돌인 신뢰와 위험 문제를 해결합니다. Deloitte의 분석에 따르면 *“블랙박스 딜레마”*가 은행들이 AI 전략을 도입하는 데 가장 큰 장벽 중 하나로 지적되고 있습니다 (Explainable artificial intelligence (XAI) in banking | Deloitte Insights). 예를 들어, 한 신경망이 모든 다른 방법보다 대출 부도를 예측하는 데 뛰어나다 하더라도, 개발자들이 “어떻게 결과에 도달하는지, 어떤 요소가 가장 큰 영향을 미치는지 설명할 수 없다면” 경영진과 위험 관리자들은 실제 사용에 주저할 것입니다 (Explainable artificial intelligence (XAI) in banking | Deloitte Insights). 이는 가설에 그치지 않고, 오늘날 많은 은행들이 높은 위험 분야에서는 해석 가능한 모델에만 AI 사용을 한정하고 있음을 보여줍니다 (Explainable artificial intelligence (XAI) in banking | Deloitte Insights). 설명 가능성 부족은 최신 AI 기술을 활용하는 것조차 불가능하게 만들 수 있으며, 한 설문 조사에서는 불투명성이 언더라이팅에 비전통적 데이터를 사용하거나 규제 준수를 위한 AI 도구 채택을 방해하는 요인으로 작용했다고 밝혔습니다 (Explainable artificial intelligence (XAI) in banking | Deloitte Insights).

XAI는 이러한 문제들을 해결할 수 있는 솔루션을 제공합니다. XAI를 통해 은행은 정확도와 책임성 사이의 균형을 맞출 수 있습니다. 예를 들어, 은행은 복잡한 신용 위험 모델을 배포하면서 XAI 기술(예: SHAP 값)을 사용하여 각 결정에 대해 상위 요인 목록을 생성함으로써 규제 당국과 고객의 요구를 동시에 충족할 수 있습니다. 사기 탐지와 자금세탁방지(AML) 분야에서도, AI가 의심 거래를 탐지하는 데 사용되는데, XAI는 위양성을 줄이고 분석가의 신뢰를 높이는 데 매우 중요합니다. 전통적인 규칙 기반 AML 시스템은 때때로 (위양성 비율이 98%를 넘는) 압도적인 수의 경보를 발생시키지만 (Enhancing AML efforts with explainable AI | ComplyAdvantage), AI는 진짜 위험 사례를 우선순위화할 수 있습니다. 다만, 준법감시 담당자는 거래가 왜 경보를 발생시켰는지(예: 비정상적인 송금 패턴)를 알아야 조사할 수 있습니다. 설명 가능한 AI는 경보를 발생시킨 패턴이나 규칙을 제시하여 분석가가 그것이 실제 문제인지 오탐인지 빠르게 판단할 수 있도록 돕습니다 (Enhancing AML efforts with explainable AI | ComplyAdvantage).

또 다른 분야는 알고리즘 트레이딩과 포트폴리오 관리입니다. 여기서 AI 모델은 거래를 제안할 수 있는데, 이러한 모델들은 종종 독점적이어서 경쟁 우위를 유지하기 위해 의도적으로 블랙박스로 운영되지만, 내부적으로는 XAI를 활용하여 모델 위험 관리를 수행합니다. 즉, AI가 특이한 시장 상황에서 붕괴할 수 있는 우연적 상관관계에 근거하여 결정을 내리지 않는지 확인할 필요가 있습니다. 거래 알고리즘이 어떤 시장 신호에 반응하는지(그리고 그 이유가 무엇인지)를 설명할 수 있다면, 비용이 많이 드는 실수를 예방할 수 있습니다.

전반적으로 금융 분야에서는 XAI가 점점 선택이 아닌 필수 요소로 인식되고 있습니다. **“금융 서비스에서의 책임 있는 AI”**에 대한 글로벌 가이드라인은 투명성과 설명 가능성을 강조하고 있으며, 미국 연방준비제도나 유럽은행당국 등 은행 규제 당국은 AI 모델을 공정성과 안정성을 위해 지속적으로 이해하고 모니터링할 것을 권고하고 있습니다. 산업계에서는 신용 결정과 같은 고위험 분야에 대해 효과적으로 XAI를 요구하는 보다 엄격한 규칙이 도입될 것으로 예상됩니다 (Explainable artificial intelligence (XAI) in banking | Deloitte Insights). 따라서 금융 분야에서 XAI의 적용 가능성은 매우 높습니다. 이미 많은 대형 은행들이 AI 설명 플랫폼을 도입하여 신용 모델의 출력에 대해 자동으로 이유를 생성하는 도구를 운영 중이며, 벤더들은 각 경보를 설명하는 대시보드를 포함한 AI 기반 사기 시스템을 제공하고 있습니다. 앞으로 고객과 중대한 재정 결정에 관여하는 모든 AI 시스템에는 설명 구성 요소가 함께 제공될 것이며, 이를 통해 기관은 AI의 정확도와 효율성의 이점을 투명성과 신뢰성을 유지하면서 누릴 수 있게 될 것입니다.

의료(의료 진단 및 예후)

의료 분야에서는 X선, MRI, 병리 슬라이드와 같은 이미지를 분석하는 영상 분석기부터 질병 위험 점수나 치료 추천 시스템과 같은 예측 모델까지 다양한 AI 시스템이 활용됩니다. 이 분야는 생명과 직결되는 문제이므로, 임상의들은 윤리적·실용적 이유로 설명 가능한 AI를 요구합니다. 블랙박스 AI가 잘못된 추천을 내릴 경우 맹목적으로 따를 경우 환자에게 해를 끼칠 수 있으므로, 의사들은 당연히 신중해집니다. XAI는 AI 출력에 대해 명료성과 정당성을 제공함으로써 임상의들이 이러한 도구를 신뢰하고 사용할 수 있도록 도와줍니다.

예를 들어, 방사선 영상을 읽어 종양 가능성을 표시하는 AI를 생각해 봅시다. 단순히 “폐 스캔에서 종양 발견”이라고 출력한다면, 방사선 전문의는 회의적일 수밖에 없습니다. 어디에 종양이 있으며, 왜 AI가 악성으로 판단했는지 알 수 없기 때문입니다. 반면, 설명 가능한 시스템은 해당 폐 스캔에서 탐지의 원인이 된 영역을 하이라이트하고, 예를 들어 *“상엽에 2cm 크기의 별모양 결절”*이라고 설명할 수 있습니다. 이는 방사선 전문의의 작업 방식과 일치하며, 의사가 해당 영역을 확인하여 동의 여부를 판단할 수 있게 해 줍니다. 실제 연구에 따르면, 이러한 설명은 특히 임상의의 도메인 지식과 관련성이 있을 때 AI에 대한 신뢰를 증가시키는 것으로 나타났습니다 (How Explainable Artificial Intelligence Can Increase or Decrease Clinicians’ Trust in AI Applications in Health Care: Systematic Review - PMC). 예를 들어, AI 심전도 분석기가 *“불규칙한 RR 간격으로 인한 가능한 심방세동”*을 언급하고 해당 파형 구간을 표시한다면, 단순히 “심방세동 감지”라고만 하는 것보다 심장 전문의가 신뢰하고 조치를 취할 가능성이 높아집니다. 설명의 질이 중요한데, 너무 기술적이거나 모호하거나 혼란스러운 설명은 도움이 되지 않으며 신뢰를 저해할 수 있습니다 (How Explainable Artificial Intelligence Can Increase or Decrease Clinicians’ Trust in AI Applications in Health Care: Systematic Review - PMC). 이상적으로는, 의료 분야의 XAI는 인간 전문가가 사용하는 방식, 또는 최소한 직관적인 형식(하이라이트된 이미지, 주요 특징에 대한 간단한 언어 설명)으로 정보를 제공해야 합니다 (How Explainable Artificial Intelligence Can Increase or Decrease Clinicians’ Trust in AI Applications in Health Care: Systematic Review - PMC).

XAI는 또한 진단 안전성과 책임성에 기여합니다. 중환자 치료나 진단 분야에서는 결정의 근거를 아는 것이 필수적입니다 (Should AI models be explainable to clinicians? - PMC). 만약 치료를 권고하는 AI가 스스로 설명하지 못한다면, 의사는 환자나 법정에서 그 권고를 정당화할 수 없습니다. 반대로, 자신의 추론을 제공하는 AI는 이중 확인을 가능하게 하여, 임상의가 그 추론이 타당한지 평가할 수 있도록 합니다. 실제로, 설명 가능성이 오류를 발견하는 데 도움이 된 사례도 있습니다. 한 유명 사례는, 암 검출에서 인간을 능가한다고 주장했던 AI 병리 시스템이 XAI 기법을 통해 조사된 결과, 실제로는 슬라이드 전처리 과정에서 발생한 아티팩트에 주목하고 있었던 것으로 밝혀져 그 성능이 과대평가되었음을 드러냈습니다 (Explainable AI busts open black boxes | Carney Institute for Brain Science | Brown University). 이렇게 “블랙박스를 여는” 과정을 통해 결함이 밝혀져 잠재적인 오진을 예방할 수 있었습니다. 이는 XAI가 신뢰성을 확보하고 AI에 대한 맹목적 신뢰를 방지하는 데 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

임상 AI 도구는 FDA(미국 식품의약국)나 CE 인증(유럽)과 같은 규제 승인을 받아야 합니다. 규제 당국은 도구가 어떻게 작동하는지에 대한 증거와 예측 불가능하게 행동하지 않을 것이라는 보증을 요구하는 경우가 많습니다. XAI는 모델의 결정 논리를 증명함으로써 이러한 요구를 충족시키는 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, 당뇨병 예측 모델이 혈당 수치, BMI, 가족력 등 잘 알려진 위험 요소를 기반으로 예측해야 한다면, XAI를 통해 개발자들은 실제로 이러한 요소들이 모델 결정에 가장 큰 영향을 미치고 있음을 보여줄 수 있습니다. 이는 모델의 타당성과 공정성을 검증하는 데 도움이 됩니다.

실제 의료에서의 한 가지 접근법은 인간과 AI의 하이브리드 시스템을 사용하는 것입니다. 이 경우 AI는 설명과 함께 예비 분석을 제공하고, 최종 결정은 인간 전문가가 내립니다. XAI는 이 협력의 핵심 역할을 하며, AI와 임상의 사이의 ‘대화’를 가능하게 합니다. 예를 들어, 종양학 분야에서 AI가 특정 암 아형 분류를 제안하면서 어떤 세포 특성이나 바이오마커가 그 결론에 기여했는지 보여준다면, 종양학 전문의는 추가적인 맥락(예: 환자 병력)을 고려하여 동의하거나 재검토할 수 있습니다 (Should AI models be explainable to clinicians? - PMC). 이러한 고위험 분야에서는 설명이 AI의 추론을 이해할 수 있게 하여, 임상의들이 AI를 맹목적으로 신뢰하지 않고 적절한 수준의 신뢰를 형성하도록 돕습니다 (How Explainable Artificial Intelligence Can Increase or Decrease Clinicians’ Trust in AI Applications in Health Care: Systematic Review - PMC) (How Explainable Artificial Intelligence Can Increase or Decrease Clinicians’ Trust in AI Applications in Health Care: Systematic Review - PMC).

마지막으로, 환자와의 소통 역시 중요한 분야입니다. 의사는 AI를 활용해 환자의 질병 진행을 예측하거나 치료법을 추천할 수 있는데, XAI를 통해 특정 치료법이 왜 추천되었는지를 환자에게 설명할 수 있습니다. 예를 들어, *“귀하의 종양에 유전자 변이 X가 있어 모델이 Drug A에 더 나은 반응과 연관이 있다고 판단했기 때문에 Drug A를 추천합니다”*라는 설명은 환자의 이해와 동의에 도움이 됩니다. 이는 AI가 참여한 의료 결정에 대해 환자가 설명을 들을 권리가 있다는 윤리적 의무와도 맞닿아 있습니다.

요약하면, 의료 분야는 XAI로부터 엄청난 이익을 얻을 수 있습니다. 초기 도입 사례들은 AI 결정에 설명이 동반될 경우, 임상의들이 AI를 의사 결정 지원 도구로 사용하는 데 있어 더욱 편안함을 느낀다는 것을 확인해 주었으며 (How Explainable Artificial Intelligence Can Increase or Decrease Clinicians’ Trust in AI Applications in Health Care: Systematic Review - PMC), 이는 임상 실무에서의 AI 도입률 증가, 진단 정확도의 향상(인간과 AI의 협력), 그리고 안전한 결과로 이어질 것입니다. 향후 AI 진단 기기에 “설명 모듈”이 포함될 것으로 예상되며, AI가 의료에서 효능만큼이나 필수적인 요소로 자리 잡을 때까지 설명 가능성이 표준 요건이 될 것입니다.

법률(변호사, 법원 및 사법)

법률 분야에서는 AI가 사건 결과 예측, 법률 연구(판례 분석), 문서 검토 및 사법 결정 지원(예: 형량 추천 또는 보석 위험 평가) 등 다양한 작업에 활용되기 시작했습니다. 그러나 법률 분야는 본질적으로 설명과 추론을 요구하는 영역입니다. 법적 결정은 반드시 주장, 증거, 그리고 법령이나 판례에 대한 참고와 함께 정당화되어야 합니다. 따라서 이 분야에 도입되는 AI 시스템은 신뢰성과 윤리적 타당성을 확보하기 위해 투명한 추론을 제공해야 합니다.

한 예로, 일부 법원에서는 보석 또는 가석방 결정 시 재범 위험을 예측하기 위한 알고리즘 위험 평가 도구를 실험해 보았습니다. 악명이 높은 COMPAS 알고리즘은 미국 일부 지역에서 재범 위험 예측을 기반으로 형량 결정에 참고되었으나, 이는 독점적 블랙박스 모델이었습니다. 이와 같은 투명성 부족은 소수자에 대한 편향성이 있다는 분석이 제기되면서 큰 논란을 불러일으켰습니다. 피고인들은 해당 점수를 이의 제기할 방법이 없었으며, 회사는 내부 작동 방식을 공개하지 않아 공정성 문제를 야기하였습니다. 이 사례는 형사 사법 분야에서 XAI의 필요성을 환기시키는 계기가 되었으며, 알고리즘이 개인의 자유에 영향을 미칠 수 있다면 반드시 설명 가능해야 하며 검증 가능해야 한다는 점을 부각시켰습니다 (THE JUDICIAL DEMAND FOR EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE - Columbia Law Review) (Explainability won’t save AI). 실제로, 학자들은 법정에서 AI 기반 권고에 대해 판사들이 반드시 설명을 요구해야 한다고 주장합니다 (THE JUDICIAL DEMAND FOR EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE - Columbia Law Review).

또한, AI가 사건 결과를 예측하거나 법률 전략을 제안할 때도 XAI는 매우 중요합니다. AI 어드바이저를 사용하는 변호사는 그 제안의 근거를 알아야 신뢰할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 어떤 사건의 항소 승소 가능성이 70%라고 예측한다면, 그 예측에 영향을 준 판례나 요소(예: “과거 유사 사건 A, B, C는 X 주장을 통해 승소함”)를 하이라이트해야 합니다. 이는 변호사가 그 조언을 평가하고, 논거를 구성할 때 출발점이 되어 줍니다. 사실상, XAI는 AI를 선임 변호사에게 설명하는 주니어 변호사와 같이 작동하도록 만들어, 변호사가 이해하지 못하는 AI에 의존하는 일이 없도록 합니다 (THE JUDICIAL DEMAND FOR EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE - Columbia Law Review).

또 다른 측면은 윤리적 책임과 책임 소재입니다. 만약 AI가 잘못되거나 편향된 권고를 내리고 그것이 따르게 될 경우, 누가 책임을 져야 하는지에 대한 문제입니다. 결국, 인간 변호사나 판사가 책임을 지게 되지만, AI가 블랙박스라면 그 책임을 다할 수 없습니다. XAI는 인간 결정권자가 AI의 논리를 충분히 파악하여 잠재적인 오류나 편향을 발견할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, AI가 특정 과거 사건에 지나치게 의존한 권고를 제공한다면, 변호사는 그 사건을 재검토하여 AI가 과도하게 일반화한 것은 아닌지 판단할 수 있습니다. 이로써 변호사가 최종 결정을 합리적 근거와 함께 내릴 수 있도록 지원하게 됩니다.

법률 실무에서는 또한 AI가 문서 분석(예: 수백만 개의 문서 중에서 관련 문서를 선별하는 전자증거 조사)에도 사용되고 있습니다. 만약 AI가 소송과 관련하여 특정 문서를 중요하게 분류한다면, 변호인은 상대방 및 법원에 그 결정의 근거를 설명해야 할 필요가 있습니다. XAI는 “이 이메일들이 주제 Y에 관한 논의를 포함하고 있다”와 같이 설명을 제공하여, AI가 놓친 부분이나 숨겨진 편향이 없는지 확인할 수 있도록 도와줍니다.

앞으로, 법률 AI에서 XAI의 통합은 더욱 심화될 것으로 보입니다. 예를 들어, 법률 메모 초안을 작성하는 AI가 동시에 자신이 의존한 판례 출처를 인용하며 추론 단계를 제시할 수 있는 도구들이 등장할 것입니다. 이미, AI 법률 연구를 진행하는 회사들은 시스템이 답변에 도달한 근거로 사용된 판례의 구절들을 하이라이트하여 투명성을 확보하고 있습니다. 이러한 필요성은 분명합니다: 설명 없는 법률 AI는 신뢰받거나 의미 있는 기여를 할 수 없다는 것입니다. 법관과 변호사들은 AI 출력의 내용을 반드시 이해하고 설명할 수 있어야 하며, 한 법학자는 *“인간 – 그리고 법 – 은 ‘왜?’와 ‘어떻게 알았느냐?’에 대한 답변을 요구한다”*고 말합니다 (THE JUDICIAL DEMAND FOR EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE - Columbia Law Review).

요약하면, XAI는 법률 AI 응용에서 윤리적 책임성을 크게 강화할 수 있습니다. 알고리즘의 결정이 감사되고 이의를 제기할 수 있도록 보장함으로써, AI의 역할이 보조 도구에 그치도록 하여 더 나은 결정을 내릴 수 있게 합니다. 최종적으로, 이는 AI의 통찰을 활용하되, 항상 설명 가능성을 동반한 신중한 판단을 통해 보다 투명한 법률 시스템을 구축하는 데 기여할 것입니다.

과학 및 연구(지식 발견)

과학 연구에서는 AI가 데이터를 분석하고 패턴을 찾으며, 새로운 가설이나 발견을 생성하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 예를 들어, AI를 활용하여 신약 후보 물질을 찾거나, DeepMind의 AlphaFold처럼 단백질 구조를 예측하거나 (Developing Trust in Black Box AI: Explainability and Beyond | Wilson Center), 새로운 재료를 발견하거나, 망원경 데이터에서 천체 현상을 찾아내는 등의 사례가 있습니다. AI는 또한 여러 분야의 통찰을 연결할 수 있는데, 예를 들어 생물학과 화학 데이터를 결합하여 질병에 대한 새로운 이론을 제안할 수도 있습니다. 이러한 학제 간 융합을 통한 지식 창출은 매우 유망하지만, 동시에 AI가 새로운 지식을 제안할 경우 이를 어떻게 진리로 정의할 것인가라는 중요한 문제를 제기합니다. 이는 XAI가 지식 생성 및 과학 철학 맥락에서 중요한 역할을 하게 되는 이유입니다.

전통적으로, 인간은 과학적 방법(가설 설정, 근거 설명, 실험 등)을 따릅니다. AI가 가설을 제시하거나 이론을 추천하려면, 인간이 이해하고 검증할 수 있는 방식으로 해야 합니다. 연구자들은 이를 위해 “과학을 위한 설명 가능한 AI” 개념을 도입하였으며, 이는 AI의 발견을 인간이 이해할 수 있는 지식으로 전환하기 위해 해석 가능성을 활용하는 것을 의미합니다 (Explainable AI and the Scientific Method: Interpretability-Guided Knowledge Discovery) (Explainable AI and the Scientific Method: Interpretability-Guided Knowledge Discovery). AI가 인간이 알아차리지 못한 패턴이나 관계를 발견할 수 있다면, 그가 발견한 “원칙” 또는 관계를 설명함으로써, 과학자들이 이를 새로운 법칙이나 가설로 받아들일지 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 물리 데이터를 분석하는 AI가 복잡한 방정식을 도출하여 높은 예측 정확도를 보인다고 가정해 봅시다. 만약 그 방정식에서 어떤 변수와 관계가 중요한지 강조할 수 있다면, 과학자들은 이를 해석하여 새로운 효과나 여러 효과의 결합을 시사하는지 조사할 수 있습니다. 이는 추가 연구를 촉발시킬 수 있으며, 과학자들이 AI가 제시한 원리를 실험을 통해 검증할 수 있게 합니다 (Explainable AI and the Scientific Method: Interpretability-Guided Knowledge Discovery). 이 과정을 통해 AI의 불투명한 결과가 해석 가능한 과학적 통찰로 전환되며, 이는 인간 전문가에 의해 주도됩니다.

하나의 구체적 시나리오는 신약 개발입니다. AI 모델은 수십억 개의 화학 구조를 스크리닝하여 어떤 물질이 질병 표적에 결합할 가능성이 높은지 예측할 수 있습니다. 만약 AI가 단순히 “화합물 #12345가 유망하다”라고 출력한다면, 화학자들은 그 근거 없이는 행동에 나서지 않을 것입니다. 그러나 AI가 *“화합물 #12345가 단백질 활성 부위에 잘 맞아 안정적인 수소 결합을 형성한다”*는 식으로 이유를 제공한다면, 연구자들은 자신감을 가지고 그 물질을 검토할 수 있습니다. 이와 같은 설명은 새로운 약리학적 특징(활성에 중요한 분자적 특성)을 밝혀내어, 그것이 과학적 지식의 한 조각으로 자리 잡게 합니다. 실제로, 생명과학 분야에서 일부 XAI 기법은 분자 수준에서 특징 중요도를 평가하여, 어떤 분자 하위 구조가 활성 예측에 결정적인 역할을 하는지를 강조합니다 (Explainable AI in Life Sciences: Understanding the 'Why' - GxP-CC). 이는 약물 화학자들이 사고하는 방식과 일치하여, 해당 하위 구조를 수정하거나 최적화할 수 있게 하며, 작용 기전을 이해하는 데 도움을 줍니다. 유전체학 분야에서도, AI가 유전자와 질병 간의 연관성을 예측할 때, 설명 가능한 모델은 어떤 유전자 특징이나 조절 요소가 그 예측에 기여했는지를 보여줄 수 있으며(예: “특정 유전자 X의 돌연변이가 질병과 강하게 연관됨”), 생물학자들이 해당 돌연변이를 실험실에서 추가로 조사하도록 유도합니다.

여러 분야에 걸쳐, 진정한 새로운 지식의 특징은 그것이 공유 가능하고 설명 가능해야 한다는 점입니다. 만약 AI가 인간이 이해할 수 없는 답을 도출한다면, 그것을 지식이라고 부를 수 있을까요? 보통은 그렇지 않으며, 해석을 기다리는 결과물로 간주됩니다. AI가 생성한 가설이 받아들여지기 위해서는, 인간이 이를 기존의 틀로 전환해야 할 가능성이 높습니다. XAI는 해석 가능성에 의한 발견을 통해 이 전환을 용이하게 합니다 (Explainable AI and the Scientific Method: Interpretability-Guided Knowledge Discovery). 즉, AI가 어떻게 도출했는지를 알면, 과학자들은 그 가설을 수용, 정제 또는 반박할 수 있는 근거로 삼을 수 있습니다. 수학 분야에서는 AI나 자동 시스템이 어떤 추측을 내놓고 인간이 이를 증명한 사례도 있었으나, 대개 그 추측에 대한 설명이나 패턴이 필요했습니다. 과학 분야에서도 비슷한 역학이 예상되는데, AI가 데이터를 통해 관계를 도출하고 XAI가 “AI가 본 것”을 강조하면, 이후 과학자들이 이를 의미 있는 통찰로 판단할 수 있습니다.

또한, 학제 간 연구는 분야 간의 “언어 장벽” 문제를 안고 있습니다. 한 분야에서는 명백한 것이 다른 분야에서는 모호할 수 있습니다. 여러 분야에 걸쳐 작동하는 AI 시스템이 (예: 기후 과학과 사회학 데이터를 결합하여) 연결고리를 찾아낼 수 있지만, 이를 명확하게 표현해야 이해될 수 있습니다. XAI는 각 분야의 개념에 맞춰 AI의 발견을 전달함으로써 공통의 기반을 마련할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 위성 이미지(지리학)와 경제 데이터를 상관관계 시키면, 설명 가능한 접근 방식은 중요한 특징(지리적 패턴)과 경제 지표 목록을 함께 제시하여, 양쪽 분야 전문가들이 함께 논의할 수 있도록 합니다. 이는 새로운 학제 간 지식을 투명하게 만들어 협력적 검증을 용이하게 합니다.

그러나 모든 가치 있는 AI 출력이 인간이 완전히 해석할 수 있어야 하는 것은 아닙니다. 때로는 매우 정확한 모델이라도 그 작동 원리를 완전히 이해하지 못한 상태에서 도구로 활용될 수 있습니다(예: AlphaFold의 구조 예측은 방법이 복잡함에도 불구하고 생물학자들이 사용합니다). 그러나 그러한 경우에도 설명 가능성은 가치를 더합니다. 과학자들은 AlphaFold의 성공 사례를 통해 단백질 접힘 규칙에 대한 새로운 이해를 도출하려고 합니다. 즉, 모델은 간접적으로 예시를 통해 우리에게 가르치고 있으며, 연구자들은 시퀀스에서 어떤 패턴이 어떤 접힘 모티프로 이어지는지를 조사하며, 구체적인 AI 출력에서 일반 원칙을 추출할 수 있게 됩니다. 이것이 바로 XAI가 특정 AI 출력으로부터 일반 원칙을 추출하는 데 기여하는 방식입니다.

요약하면, AI가 창의적이고 학문적인 노력에 기여함에 따라, XAI는 이러한 기여가 투명하고 인간 지식으로 통합될 수 있도록 보장하는 역할을 합니다. 이는 *“AI가 실제로 무엇을 찾았으며, 그 결과가 우리에게 무엇을 의미하는가?”*라는 질문에 답할 수 있게 합니다. 설명 가능한 AI를 통해, AI가 제안하고 설명하면 인간은 해석하고 검증하는 협업 관계를 상상할 수 있으며, 이 협력은 발견 속도를 가속화하고, AI가 생성한 가설이 더 빠르게 실험적으로 확인될 수 있도록 합니다. 또한 이는 철학적 측면에서도, AI가 생성한 “진리”를 정의하는 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, AI가 나중에 실험적으로 확인되는 추측을 출력한다면, AI가 그 추측에 도달한 과정을 설명하는 것이 새로운 인식론의 일부가 되어, 새로운 형태의 추론에 대한 통찰을 제공할 수 있습니다. 본질적으로, XAI는 AI의 원시 패턴 인식을 인간이 검증할 수 있는 의미 있고, 검증 가능한 지식으로 전환시키는 다리 역할을 하게 됩니다 (Explainable AI and the Scientific Method: Interpretability-Guided Knowledge Discovery) (Explainable AI and the Scientific Method: Interpretability-Guided Knowledge Discovery).

공공 정책 및 정부

전 세계 정부는 복지 및 혜택을 위한 자동화 결정 시스템, 예측 경찰, 스마트 시티 계획 및 정책 시뮬레이션 등 다양한 공공 부문 응용 분야에 AI를 도입하고 있습니다. 이러한 분야에서는 투명성과 책임성이 매우 중요한데, 정부 결정은 시민의 삶에 영향을 미치며 대중의 감시를 받아야 하기 때문입니다. “알고리즘에 의한 정부 운영”이라는 개념은 우려를 낳고 있으며, XAI는 알고리즘이 민주적 가치를 훼손하지 않도록 보장하는 핵심 원칙으로 자주 인용됩니다 (The tensions between explainable AI and good public policy) (The tensions between explainable AI and good public policy).

주요 영역 중 하나는 행정 결정입니다. 예를 들어, 사회 복지 자격 결정, 잠재적 세금 사기 탐지, 공공 주택 배정 등의 업무에 AI가 사용될 경우, AI가 복지 청구를 거부하면 해당 개인은 그 이유를 알 권리가 있습니다. 투명한 AI는 예를 들어 *“소득이 기준을 초과하고 장애 상태가 확인되지 않아 청구가 거부되었다”*와 같은 설명을 제공할 것입니다. 만약 블랙박스 모델이 아무런 설명 없이 결정을 내린다면, 이는 영향을 받는 개인은 물론 법적으로도 문제가 될 것입니다. 실제로, 영국에서는 몇 년 전 COVID-19로 시험이 취소되었을 때 시험 성적을 조정하기 위해 사용된 알고리즘이 많은 학생(특히 소외된 학교 학생들)의 성적을 임의적이고 불공정하게 낮추면서 큰 논란이 일어난 바 있습니다. 공공의 분노가 극에 달했고, 정부가 결국 알고리즘의 세부 사항을 공개했을 때, 시스템이 개별 공정성보다는 과거 성적 분포와의 일치를 우선시한 것으로 드러났습니다 (The tensions between explainable AI and good public policy) (The tensions between explainable AI and good public policy). 이 사례는 초기 투명성 부족이 정책 실패와 대중의 불신으로 이어질 수 있음을 보여줍니다. 만약 모델의 작동 원리가 처음부터 설명 가능했다면, 당국은 문제를 사전에 발견하거나 적어도 접근 방식을 더 잘 정당화할 수 있었을 것입니다. 결국, 불투명한 알고리즘은 폐기되었습니다.

또 다른 맥락은 형사 사법 및 법 집행입니다. 경찰은 용의자 식별을 위한 얼굴 인식이나 범죄 발생 지역 예측 등의 목적으로 AI를 시범 도입하고 있습니다 (The tensions between explainable AI and good public policy). 이러한 사용은 편향 가능성 때문에 논란의 대상이 됩니다. XAI는 이러한 시스템이 어떤 근거로 추천을 내리는지에 대한 통찰을 제공함으로써 문제를 완화할 수 있습니다. 예를 들어, 예측 경찰 모델이 “X 지역에 순찰을 강화하라”고 제안할 경우, 해당 도시는 그 이유, 즉 어떤 데이터가 이를 뒷받침하는지, 그리고 그것이 과거 편향된 치안 패턴을 반영하고 있는지를 요구할 수 있습니다. 만약 설명에서 과거 체포 패턴에 의존한 것으로 드러난다면, 정책 입안자들은 해당 모델을 사용하지 않거나 조정할 수 있습니다. 설명 가능성이 없으면, 그러한 편향은 피해가 발생할 때까지 감춰질 위험이 있습니다. 또 다른 예로, 판사의 형량 결정을 돕는 AI 시스템이 있다면, 판사는 어차피 결정을 내릴 때 그 이유를 설명해야 하므로, AI의 제안을 사용할 경우 그 추론을 반드시 이해해야 합니다. 투명한 AI는 범죄 기록, 범죄 세부사항 등 다양한 요소들이 어떻게 가중되었는지 목록으로 제공할 수 있으며, 이는 법적 지침과 일치하는지 검토하는 데 도움을 줍니다 (THE JUDICIAL DEMAND FOR EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE - Columbia Law Review).

공공 정책 결정은 효율성, 형평성, 대중의 의견 등 다양한 가치를 균형 있게 고려해야 합니다. 정책 전문가들 중 일부는 알고리즘이 정치적 타협의 미묘한 차이를 이해하는 데 어려움을 겪는다고 지적합니다 (The tensions between explainable AI and good public policy) (The tensions between explainable AI and good public policy). 정책은 단일 명시적 목표를 갖지 않고, 비용 절감과 보장 확대 등 타협에 기반할 수 있습니다. 반면, AI는 명확한 목표가 있어야 최적화할 수 있습니다. 설명 가능성이 이 긴장을 직접적으로 해결하지는 못하지만, AI 결정의 내재된 우선순위를 드러내는 데 도움을 줍니다. 이는 앞서 언급한 영국 성적 알고리즘 사례에서도, “성적 인플레이션을 방지”하려는 암묵적 목표가 결국 개인별 공정성을 희생시킨 결과로 나타났음을 보여줍니다 (The tensions between explainable AI and good public policy) (The tensions between explainable AI and good public policy). 즉, 투명성은 실제 목표가 무엇인지 드러내도록 강제하며, 정책 입안자들이 서로 상충하는 목표를 인식하고 해결할 수 있도록 합니다.

따라서, 정부 시스템에 XAI를 도입하면, 대중이 결정 과정을 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 정책 입안자들도 AI의 행동을 감사하고 정책 의도에 맞게 조정할 수 있습니다. 많은 정부에서는 알고리즘 투명성 요구사항을 도입하고 있으며, 예를 들어, **유럽연합(EU)**은 고위험 AI 시스템에 대해 설명 가능성과 인간 감독을 의무화하는 AI 법안을 초안에 포함시켰습니다 (A Framework on Transparency-Explainability Functionality and ...). 또한, 일부 도시에서는 알고리즘 투명성 등록부나, 설명 가능성을 평가 기준에 포함하는 영향 평가를 도입하고 있습니다. OECD의 AI 원칙(많은 국가와 G7이 이에 동참)은 AI의 핵심 가치로 투명성과 설명 가능성을 명시하고 있습니다 (). 이러한 광범위한 합의는, AI가 정부 결정을 보조하거나 대체할 경우, 인간이 수행하는 과정만큼(또는 그 이상) 투명해야 한다는 것을 의미합니다.

공공 부문 XAI의 한 가지 도전 과제는, 설명을 일반 대중이 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 것입니다. AI 엔지니어만 이해할 수 있는 수준이 아니라, 시민이나 감시 기관이 직관적으로 이해할 수 있는 평이한 언어나 형식이어야 합니다. 예를 들어, AI가 학교 배정을 결정하는 경우, 부모는 왜 자녀가 선호하는 학교에 배정되었거나 배정되지 않았는지 명확한 설명을 들어야 합니다(예: “배정은 거리, 형제 여부, 정원 수 등을 고려하여 결정되었으며, 다른 지원자는 더 가까이 거주함” 등). 이러한 단순성을 달성하려면 신중한 설계가 필요하며, AI의 복잡한 기준을 간단한 서사로 변환하는 작업이 요구됩니다.

요약하면, 공공 정책에서 XAI의 적용은 알고리즘 시대에 민주적 통제와 신뢰를 보장하기 위한 것으로, 자동화된 결정의 ‘이유’를 공개함으로써 그 결정에 대해 토론하고 이의를 제기할 수 있도록 합니다. 또한, 결과에 대한 책임성을 확보하는 메커니즘을 제공하여, 알고리즘이 결과를 초래할 경우 해당 설명을 통해 그 책임을 물을 수 있게 합니다. 만약 이러한 투명성이 없다면, AI에 의한 행정 운영은 용납될 수 없을 정도로 불투명해질 것입니다. 앞으로는 AI 결정의 감사 기록, 자원 배분 방식 공개 대시보드, 행정에 사용되는 AI는 반드시 *“설명 보고서”*를 동반해야 한다는 요구 등이 점차 확산될 것으로 보입니다 (The tensions between explainable AI and good public policy) (). 비록 설명 가능성만으로 모든 문제(예: 가치 간 타협이나 데이터 편향)를 해결할 수는 없지만, 투명성은 AI가 공공 정책에 사용될 때 공정성과 시민 신뢰를 해치지 않도록 하는 필수 요소입니다.

3. 학제 간 AI 기반 지식 창출과 진리 정의

AI 기반 지식과 학제 간 융합: 현대의 AI 시스템, 특히 기계 학습 모델은 서로 다른 분야의 방대한 데이터를 흡수하여 인간 전문가들이 놓칠 수 있는 패턴이나 상관관계를 발견할 수 있습니다. 이는 AI가 여러 학문의 통찰을 결합하여 새로운 지식을 생성하는 가능성을 열어주며, 일종의 **“경계를 넘나드는 창의성”**을 의미합니다. 예를 들어, AI가 유전체 데이터(생물학)와 임상 기록(의학)을 결합하여, 어느 한 분야만으로는 쉽게 찾아낼 수 없었던 유전적 돌연변이와 생활 방식 간의 연관성을 발견할 수 있습니다. 또는 화학 및 재료 과학 문헌을 분석하여 신재생 에너지에 사용될 물질의 특성을 예측하는 새로운 재료를 제안할 수도 있습니다. 이와 같이 분야 간 지식 창출은 AI가 학제 간 연구의 촉매제로 작용하는 사례입니다.

이와 같이 AI가 생성하는 지식의 본질은 인간이 도출한 지식과 다를 수 있습니다. AI는 주로 귀납적으로 작동하여 데이터에서 패턴과 규칙을 찾아냅니다. 때때로 AI가 발견한 패턴은 즉각적인 설명 이론을 동반하지 않을 수도 있으며, 이는 통계적이거나 잠재적인 표현일 수 있습니다. 이러한 상황에서 AI가 강하게 상관관계를 제시한다고 하더라도, 그것이 새로운 진리인지 단순한 계산적 산물인지 판단하기 어려워집니다. 이를 지식으로 간주하기 위해서는 과학자나 학자들이 왜 그런 패턴이 존재하는지를 이해하는, 즉 기전을 설명하는 가설을 세워야 합니다. 따라서 AI가 가설이나 후보 지식을 생성하더라도, 인간의 검증과 해석이 필수적입니다.

창의적 학습 과정에서 XAI의 역할: 설명 가능한 AI는 AI의 내부 추론이나 표현을 알려진 개념의 관점에서 드러내어 이 과정에 크게 기여할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 여러 학문으로부터 학습하면서, 해석 가능성 기법을 통해 자신이 발견한 내용을 각 분야의 언어로 번역할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 성공적인 약물 화합물에서 *“특정 화학 하위 구조 Z가 특정 단백질 특징 W와 함께 나타난다”*라는 사실을 암묵적으로 학습했다면, 개념 활성화 벡터와 같은 해석 기법이 *“Z와 W의 결합”*이 중요함을 드러낼 수 있습니다. 이후 도메인 전문가들은 Z를 소수성 벤젠 고리로, W를 효소의 결합 포켓으로 인식하여, 이는 새로운 통찰, 즉 해당 효소에서 소수성 상호작용이 약물 효능에 중요하다는 사실을 시사하는 것으로 받아들일 수 있습니다. 이 가상의 시나리오는 XAI가 인간 전문가들이 새로운 지식을 파악할 수 있는 **핸들(잡을 수 있는 단서)**을 제공하는 방식을 보여줍니다.

Mengaldo 등(2025)은 이 과정을 **해석 가능성에 의한 지식 발견(interpretability-guided knowledge discovery)**이라 표현하였으며, AI가 사용한 원칙을 알게 됨으로써 도메인 전문가들이 AI의 견해에 수렴하거나 도전할 수 있게 되고, 이는 궁극적으로 새로운 과학적 지식으로 이어질 수 있다고 제시합니다 (Explainable AI and the Scientific Method: Interpretability-Guided Knowledge Discovery) (Explainable AI and the Scientific Method: Interpretability-Guided Knowledge Discovery). 이들은 AI의 설명에서 파생된 다양한 견해가 과학자들로 하여금 추가적인 연구 질문을 제기하도록 자극할 수 있으며, 이는 AI와 인간 모두가 단독으로 도달하기 어려운 새로운 과학적 지식으로 이어질 수 있다고 주장합니다 (Explainable AI and the Scientific Method: Interpretability-Guided Knowledge Discovery). 결국, XAI는 AI의 “사고”와 인간의 추론 사이의 접점을 제공하게 됩니다. 만약 AI의 설명이 인간의 개념과 일치한다면 그 발견은 검증되고, 그렇지 않다면 연구자들에게 미탐구 연결 고리를 제시하여, 두 경우 모두 창의적 학습 과정을 풍부하게 만듭니다.

과학적 발견과 이론 형성에 미치는 영향: AI는 이미 발견에 영향을 주고 있으며, 예를 들어 앞서 언급한 AlphaFold가 단백질 3D 구조 예측 문제를 해결한 바 있습니다 (Developing Trust in Black Box AI: Explainability and Beyond | Wilson Center). AlphaFold의 출력(단백질 구조)은 직접적으로 유용하지만, 그 작동 방식과 생물학적 함의를 이해하는 것은 다음 단계의 과제입니다. 과학자들은 AlphaFold가 학습한 패턴이 생화학적 지식(예: 접힘 규칙, 새로운 모티프)으로 추출될 수 있는지 조사하고 있습니다. 이는 일종의 XAI로, 딥러닝 모델 내부에서 인간이 의미를 부여할 수 있는 규칙을 추출하려는 시도입니다. 유사하게, 물리학이나 화학에서 AI가 새로운 물질이나 시스템을 지배하는 새로운 방정식을 제안하면, 연구자들은 모델의 내부 파라미터나 특징 중요도를 해석하는 XAI 기법을 사용하여 이를 이해하고, 만약 예를 들어, 초전도성 AI 모델이 특정 격자 진동 주파수를 고온 초전도체의 핵심 요소로 강조한다면, 이는 물리학자들에게 새로운 이론을 형성할 단서가 될 수 있습니다. 요약하면, AI는 가설 생성 단계를 가속화할 수 있으며, XAI는 그 가설들이 인간이 활용할 수 있는 해석 가능한 용어로 제시되도록 보장합니다.

또한, 사회과학이나 인문학 연구에서도 AI는 방대한 문서나 데이터를 분석하여 문화, 역사, 행동의 경향을 식별할 수 있습니다. 이 경우, 진리를 정의하는 것은 단순한 물리 법칙이 아니라 해석의 문제가 됩니다. XAI는 예를 들어, AI 역사학자가 특정 문서 집합을 독특한 장르로 분류할 때 어떤 주제나 단어에 주목했는지를 보여줌으로써, 학자들이 AI의 “주장”을 검증하거나 반박할 수 있도록 도와줍니다. 만약 AI가 미술사에서 두 운동 간의 연결고리를 발견한다면, 미술 전문가들은 그 연결이 우연한 군집이 아닌 의미 있는 관계인지 판단하기 위해 설명을 요구할 것입니다. 오직 설명이 있어야 학자들이 AI가 생성한 통찰의 인식론적 가치를 평가할 수 있습니다.

AI 출력의 진리 정의: AI가 진리를 정의할 수 있는지에 대한 철학적 논의도 존재합니다. 일부는 진리가 현상을 설명하고 이해할 수 있는 인간의 능력에 얽매여 있는 인간적 구성물이라고 주장합니다. AI가 정확하지만 이해되지 않는 결과를 도출한다면, 그것은 “진리”인지 아니면 단순히 블랙박스 예측인지 의문이 제기될 것입니다. 많은 이들은 그것이 충분히 과학적인 진리로 받아들여지기 위해서는, 최소한 원리를 설명하거나 이해할 수 있어야 한다고 주장합니다. 예를 들어, AI가 입자 물리학에서 새로운 효과를 예측하고 이후 실험적으로 확인된다면, 그 효과는 실증적 진리지만, 이를 뒷받침하는 이론이 형성될 때까지는 미완성으로 느껴질 수 있습니다. XAI는 AI 내부의 단서를 제공하여, 과학자들이 이를 정리할 수 있도록 도와 진리 정의에 기여합니다.

반면, 일부 AI가 발견한 관계는 너무 복잡하여 간결한 이론으로 정리하기 어렵더라도 신뢰할 수 있는 경우도 있습니다(이를 “약한 이론” 또는 경험적 법칙이라고 부르기도 합니다). 이러한 경우에도, 부분적인 설명은 유용한데, 현상의 경계 조건이나 주요 요인을 밝혀내어 인간이 진리를 맥락화할 수 있도록 도와주기 때문입니다. 예를 들어, AI가 깔끔한 방정식을 제공하지 않더라도, “A가 높고 B가 낮을 때 현상이 발생한다”라는 설명은 테스트되고 활용될 수 있는 새로운 지식의 형태가 됩니다.

학제 간 창의적 학습에서, XAI는 협력적 진리 탐구를 촉진합니다. XAI가 AI의 프로세스를 시각화하면, 여러 분야의 연구자들이 공통의 기반에서 AI의 발견을 논의할 수 있게 됩니다. 이러한 투명성은 일종의 공통 언어 역할을 합니다. 이는 학제 간 맥락에서 진리를 정의하기 위해서는 여러 관점에서의 합의와 검증이 필요하기 때문에 중요합니다. 예를 들어, AI가 환경 데이터와 공중 보건 간의 연관성을 찾으면, 환경 과학자와 역학 전문가 모두가 그 설명을 보고 결과를 수용할지 결정하게 될 것입니다. 이렇게 되면 AI의 통합된 통찰이 모든 이해당사자에게 유효한 “진리”로 인정될 가능성이 높아집니다.

요약하면, XAI는 AI의 원시 패턴 인식을 의미 있고 검증 가능한 지식으로 전환시키는 역할을 합니다. 이는 AI 기반 발견이 이해라는 중요한 단계를 우회하지 않도록 보장하며, AI가 생성한 가설을 인간이 검증하고, 기존 이론에 통합하거나 새로운 이론을 창출하여 공식적으로 새로운 진리로 인정받게 만듭니다 (Explainable AI and the Scientific Method: Interpretability-Guided Knowledge Discovery). 본질적으로, 설명 가능성은 AI 기반 발견이 과학적 방법론과 학문적 담론 내에 포함되도록 하는 역할을 하여, 새로운 지식이 단순히 불가사의한 예언자가 아니라 검토, 테스트, 이해될 수 있는 발견으로 자리잡도록 합니다.

4. AI 투명성을 완전히 보장할 수 있는가? – 장애 요인 분석

AI 시스템에서 완전한 투명성, 즉 “블랙박스” 문제를 근본적으로 해결하는 것은 어마어마한 도전 과제입니다. XAI 기술이 상당한 진전을 이루고 있음에도 불구하고, 여러 기술적·윤리적 장애 요인들이 현재로서는 AI 투명성이 완전히 보장될 수 없음을 방해하고 있습니다. 여기서는 이러한 한계와 타협점을 살펴봅니다.

기술적 한계와 타협점:

모델 복잡성 대 설명 가능성: 모델의 복잡성과 해석 가능성 사이에는 종종 반비례 관계가 있습니다 (The tensions between explainable AI and good public policy). 가장 정확한 AI 모델(수백만 개의 파라미터를 가진 딥 뉴럴 네트워크, 앙상블 모델 등)은 본질적으로 복잡합니다. 모델의 구조가 복잡해질수록 모든 구성 요소 간의 상호작용을 정확하게 이해하는 것은 기하급수적으로 어려워집니다 (The tensions between explainable AI and good public policy). 많은 실제 작업에서는 완전히 투명하게 모델을 단순화하면 성능이 용납할 수 없는 수준으로 저하될 수 있습니다 (The tensions between explainable AI and good public policy). 예를 들어, 단순 선형 모델은 투명하겠지만 딥 네트워크가 포착하는 복잡한 패턴을 놓칠 수 있습니다. 따라서 타협점이 존재하는데, 해석 가능한 꽤 좋은 모델을 가질 수 있거나, 매우 강력하지만 다소 블랙박스인 모델을 가질 수 있는 선택의 문제가 됩니다. 성능과 완전한 해석 가능성을 동시에 달성하는 문제는 현재 진행 중인 연구 과제이며, Diane Coyle은 *“모델이 클수록, 즉 복잡할수록 이해하기 어려워지지만 성능은 대체로 더 좋다.”*고 언급한 바 있습니다 (The tensions between explainable AI and good public policy).

불완전한 설명:

현재의 XAI 방법은 일반적으로 AI의 내부 작동에 대한 부분적 설명

만 제공합니다. 개별 예측(국소 설명)이나 전체적인 특징 중요도(글로벌 설명)를 제공할 수 있으나, 모델의 모든 미묘한 추론 과정을 드러내지는 않습니다. 또한, 일부 설명은 근사치

일 뿐입니다. 예를 들어, LIME은 블랙박스를 국소적으로 모방하기 위해 대리 모델을 구축하는데, 이 대리 모델 자체도 원래 모델의 논리를 정확하게 반영하지 못할 수 있습니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM). 따라서, XAI를 적용하더라도 AI를 100% 충실하게 설명하지는 못할 수 있으며, 우리는 유용한 통찰만을 얻을 뿐 *“이 AI를 완전히 이해했다”고 장담할 수는 없습니다. 본질적으로 블랙박스는 완전히 열리지 않고, 단지 손전등으로 들여다보는 수준에 머무르게 됩니다. 따라서 투명성은 절대적이라기보다는 정성적

또는 표면적

인 경우가 많습니다.

데이터 및 편향 문제: 투명성은 학습 데이터의 문제에 의해서도 저해될 수 있습니다. 만약 AI 모델이 편향되거나 불균형한 데이터로 학습되었다면, 그 결정은 그러한 패턴을 그대로 반영할 것입니다. 설사 모델이 해석 가능하다고 하더라도, 설명이 불편하거나 복잡한 진실(예: 데이터에 존재하는 편향)을 드러낼 수 있습니다. 예를 들어, 해석 가능한 채용 AI가 특정 학교 출신 지원자를 선호하는 결과를 드러낸다면, 이는 투명성을 통해 편향이 노출되는 경우이지만, 문제를 해결하기 위해서는 데이터나 모델 자체를 수정해야 합니다. 데이터 편향이 미묘할 경우, 설명 기법이 이를 명확하게 드러내지 못할 수도 있습니다. 예를 들어, 채용 결정에서 “의사소통 능력”이 중요하게 나타났다고 하더라도, 실제로는 성별에 의해 왜곡된 대리 변수가 작용하고 있음을 간과할 위험이 있습니다. 이처럼 데이터 품질 문제는 진정한 투명성을 흐릴 수 있으며, 모델이 나쁜 데이터를 투명하게 반영할 수 있습니다. 또한, 일부 편향은 복잡한 상호작용으로 이루어져 설명 기법만으로는 해석하기 어려울 수 있습니다.

계산 비용: 일부 고급 XAI 기법은 자원 소모가 크다는 단점이 있습니다. 예를 들어, LIME이나 SHAP은 원래 모델을 여러 번 평가하거나 최적화 문제를 풀어 해석 가능한 표현을 찾는데, 이 과정은 매우 비용이 많이 들 수 있습니다. 대규모 시스템에서 모든 결정에 대해 실시간으로 이를 수행하는 것은 현실적이지 않을 수 있습니다. 이는 얼마나 철저한 설명을 제공할 수 있는지와 속도 및 비용 사이에 타협을 요구합니다. 예를 들어, 초고속 거래나 광고 실시간 입찰과 같은 상황에서는 인간이 해석할 수 있는 설명을 즉시 생성하기 어려워, 대신 오프라인 분석이나 단순화된 근사치를 사용하게 됩니다. 따라서 모든 상황에서 “완전한” 투명성을 요구하는 데 한계가 있습니다.

화이트박스 모델의 한계: 이른바 화이트박스 모델이라 하더라도, 규모가 커지면 해석에 한계가 생길 수 있습니다. 3단계의 결정 트리는 이해하기 쉽지만, 300단계에 수천 개의 노드를 가진 결정 트리는 인간이 완전히 파악하기 어려운 복잡한 규칙의 집합이 되어버립니다. 기술적으로는 투명하지만, 인간에게는 의미 있게 투명하지 않은 경우가 발생할 수 있습니다. 즉, “화이트박스”라는 것은 절대적인 개념이 아니라 스펙트럼 상에 위치하며, 우리가 추구해야 하는 것은 단지 이론적 투명성이 아니라 사용 가능한 해석 가능성입니다.

윤리적 및 실질적 장애 요인:

책임 소재 및 책임성: XAI가 AI의 잘못에 대해 “누가 책임을 져야 하는가”라는 문제를 자동으로 해결한다고 생각할 수 있지만, 이는 단순하지 않습니다. 설사 AI가 설명 가능하더라도, 결정에 대한 책임을 누가 질 것인가 하는 문제는 여전히 윤리적 문제입니다. 예를 들어, 설명 가능한 의료 AI가 잘못된 추천을 내리고 의사가 이를 따를 경우, 의사는 책임을 지게 되지만 AI의 설명이 오해를 불러일으켰다고 변명할 수 있습니다. 반대로, 개발자는 의사가 더 잘 알았어야 한다고 주장할 수도 있습니다. 명확한 설명은 인간이 AI의 결정을 도전하거나 무시할 수 있도록 돕지만, 책임 소재를 명확하게 하지는 않습니다. 투명성을 보장하면 오히려 개발자에게 더 많은 책임이 전가될 수 있는데, AI가 스스로 설명할 수 있다면 그 편향이나 오류가 더 명확해지기 때문입니다.

공정성과 편향:

XAI는 편향을 드러낼 수 있지만, 자동으로 공정성을 보장하지는 않습니다.

일부 편향은 미묘하거나 체계적일 수 있으며, 때로는 설명이 편향된 결정을 정당화하여 합리적으로 보이게 할 위험도 있습니다. 예를 들어, AI 대출 모델이 역사적 편향으로 인해 특정 인종에 대해 낮은 신용 점수를 부여한다면, 설명 시스템은 “해당 지역의 체납률이 높음”이라고 설명할 수 있으나, 이는 사실상 대리로 인종 차별을 정당화하는 결과가 될 수 있습니다. 규제 당국이나 사용자는 이를 인식할 수 있겠지만, 일반인은 타당한 이유로 받아들일 위험이 있습니다. 또한, **설명 게임(Explanation Gaming)**의 위험도 존재합니다. 결정 기준이 공개되면, 사람들이 이를 악용하여 시스템을 회피할 수 있습니다(예: 대출 AI가 특정 직업을 중시한다는 사실이 알려지면, 지원자들이 직업 정보를 조작할 수 있음). 이는 윤리적인 측면에서 시스템 전체의 효율이나 공정성을 저해할 수 있습니다 (Explainable Artificial Intelligence needs Human Intelligence | European Data Protection Supervisor). 일부 상황(보안, 악용 방지 시스템)에서는 완전한 투명성이 오히려 악의적인 행위자가 모델을 역설계하여 우회하도록 할 수 있으므로, 투명성과 견제 사이의 균형이 요구됩니다.

프라이버시 문제: 설명을 제공함으로써 개인에 관한 민감한 정보가 노출될 수 있는 역설적인 문제가 존재합니다. 예를 들어, AI가 특정인을 경고한 이유를 설명할 때 “나이=50, 소득=XX”와 같은 개인 정보가 포함될 수 있습니다. 집단 맥락에서는, AI가 한 집단의 사람들을 동일하게 처리한 이유를 설명할 때 그들이 공유하는 개인 속성이 드러날 수 있습니다. 또 다른 사례로, 예시 기반 설명에서 “과거 유사 사례”를 제시할 경우, 훈련에 사용된 특정 개인의 기록이 노출될 위험이 있습니다 (Explainable Artificial Intelligence needs Human Intelligence | European Data Protection Supervisor). 만약 해당 데이터가 기밀이라면, 설명을 통해 노출되는 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 설명 받을 권리와 프라이버시 보호 사이의 충돌을 야기합니다. 심지어 민감한 분야에서의 살리언시 맵도 특정 개인의 정보를 드러낼 수 있어, 예를 들어 이미지에서 특정 질병 상태를 암시할 수 있습니다. 유럽 데이터 보호 감독관(EDPS)은 XAI 결과가 *“개인에 대한 민감한 정보를 드러낼 수 있다”*고 지적하였으며, 이는 신중하게 고려해야 할 사항입니다 (Explainable Artificial Intelligence needs Human Intelligence | European Data Protection Supervisor). 따라서 XAI는 개인 정보를 침해하지 않으면서 통찰을 제공할 수 있도록 설계되어야 하며, 이는 일반화하거나 익명화하는 방법 등을 포함할 수 있습니다.

지식 재산권 및 기밀 유지:

많은 강력한 AI 모델은 기업의 경쟁력의 핵심인 독점 기술로 간주되기 때문에, 사용자에게 지나치게 투명하게 공개되는 것을 원치 않습니다. 모델의 내부 특징이나 규칙을 너무 많이 공개하면 경쟁사에게 노출되어 모방될 위험이 있습니다. 소비자용 XAI도 기업이 공개할 수 있는 범위에 의해 제한될 수 있으며, 모델 내부 논리를 노출하면 민감한 상업 정보를 드러내거나 모델 재구성을 가능하게 할 위험이 있습니다 (Explainable Artificial Intelligence needs Human Intelligence | European Data Protection Supervisor).

인간 요인 및 인지 한계: 아무리 설명을 제공하더라도, 인간이 이를 올바르게 해석해야 합니다. 설명이 너무 복잡하거나 형식이 부적절하면 사용자는 오해할 수 있습니다. EDPS 블로그에서도 언급했듯이, 설명은 기술적으로 상세하기만 한 것이 아니라, “명확하고 간결한” 형태로 제공되어야 합니다 (Explainable Artificial Intelligence needs Human Intelligence | European Data Protection Supervisor). 그렇지 않으면, 투명성은 명목상에 그치고 실제로는 사용자가 제대로 이해하지 못하게 됩니다. 또한, 인간은 편향되거나 선택적으로 설명을 수용할 수 있으며, 복잡한 AI 모든 내용을 설명하려 할 경우 정보 과부하에 시달릴 수 있습니다. 사용자가 피로감을 느껴 결국 아무것도 이해하지 못한 채 단순히 신뢰하게 될 위험이 있으며, 이는 XAI의 목적을 훼손할 수 있습니다. 또한, 일부 연구는 사용자가 충분히 이해하지 못하더라도 일단 설명이 제공되면 AI에 과도하게 의존하게 되는 경향이 있음을 시사합니다. 즉, 그 설명이 설득력만 있을 뿐 실제로 정당화되지 않는 경우, 잘못된 신뢰를 유발할 수 있습니다 (Explainable Artificial Intelligence needs Human Intelligence | European Data Protection Supervisor). 이는 XAI를 사용해 AI의 책임성을 부각시키지만 실제로는 그렇지 않은 경우(소위 “윤리 세탁”)의 윤리적 위험이 됩니다.

이러한 장애 요인을 고려할 때, AI의 투명성을 완전히 보장할 수 있을까요? 현재로서는 완전하게 보장할 수 없으며, 아마도 절대적으로 보장되지는 않을 것입니다. 다만, 여러 문제들을 완화할 수 있는 방안들이 있습니다.

기술적으로는, 보다 해석 가능한 모델 아키텍처, 향상된 XAI 알고리즘, 그리고 모델 행동의 특정 측면에 대해 형식적 보장을 제공하는 검증 방법에 대한 연구가 계속 진행되고 있습니다. 특정 문제 분야에서는 높은 성능과 투명성을 동시에 달성할 수 있는 AI를 설계할 수 있는 희망이 있습니다.

모델의 개발 과정, 예를 들어 모델 문서화(데이터시트, 모델 카드 등) 같은 엔지니어링 관행은, 모델 자체가 일부 블랙박스일지라도 그 개발 과정과 사용 목적에 대해 상당한 투명성을 제공할 수 있습니다. 이는 책임 소재 문제를 부분적으로 해결할 수 있습니다.

윤리적 측면에서는, XAI의 한계를 보완하기 위한 인간 감독을 의무화하는 정책이 필요합니다. 예를 들어, 중요한 결정은 AI 단독으로 이루어지지 않고, 인간이 AI 출력을 검토하도록 요구함으로써, 비록 설명이 완벽하지 않더라도 문제가 발생하지 않도록 할 수 있습니다.

프라이버시를 보호하면서 XAI를 구현하는 방법도 연구되고 있습니다. 예를 들어, 개인 정보를 구체적으로 드러내지 않고도 통찰을 제공할 수 있는 추상적인 설명 방식 등이 그 예입니다. GDPR과 같은 규제는 프라이버시와 설명 받을 권리를 동시에 강화하여, 양쪽 요구를 모두 만족시킬 수 있도록 혁신을 촉진하고 있습니다.

규제 및 정책 프레임워크: 전 세계적으로 AI 투명성을 장려하거나 요구하는 법적 프레임워크가 발전하고 있습니다. EU AI 법안(가까운 시일 내에 발표될 예정)은 고위험 AI 응용 분야에 대해 일정 수준 이상의 설명 가능성을 요구할 것으로 보입니다 (A Framework on Transparency-Explainability Functionality and ...). 미국의 **AI 권리 장전(청사진)**도 “설명 가능성”을 원칙으로 포함하고 있으며, 조직이 자동화 결정에 대해 이유를 제공해야 한다고 명시하고 있습니다 (). 이러한 프레임워크는 투명성 장애 요인을 극복하기 위한 외부 압력으로 작용할 것입니다. 예를 들어, 법이 신용 결정에 대해 설명 가능성을 의무화한다면, 기업은 단순한 모델을 사용하거나 향상된 XAI에 투자해야 할 것입니다. 이는 배출가스 법이 자동차 기술의 발전을 촉진하는 것과 유사하게 작용할 것입니다.

그러나 정책 입안자들 역시 설명 가능성의 한계를 인지하고 있습니다. Brookings Institution의 “The tensions between explainable AI and good public policy”에서는 우리가 논의한 복잡성과 타협 문제로 인해 설명 가능성이 필수적이지만 만능 해결책은 아니라는 점을 지적합니다 (The tensions between explainable AI and good public policy) (The tensions between explainable AI and good public policy). 따라서 정부는 설명 가능성 요구와 함께, 알고리즘 감시, 편향 완화 전략, 견고성 테스트 등의 조치를 병행할 필요가 있습니다.

결론적으로, AI의 완전한 투명성은 우리가 추구하는 이상이지만, 수많은 기술적·윤리적 장애 요인으로 인해 실제로는 부분적 투명성에 그치는 경우가 많습니다. XAI는 AI에 대한 이해와 거버넌스를 크게 개선할 수 있지만, 모든 불투명성을 제거하거나 완전한 투명성을 보장하지는 못합니다. 투명성을 보장하기 위해서는 고급 알고리즘뿐 아니라, 건전한 거버넌스, 법·윤리·기술의 학제 간 협력이 필요하며, 경우에 따라서는 비판적 영역에서는 약간의 복잡도 저하를 감수할 필요도 있습니다. 기술 발전과 정책 강화의 결합으로, 블랙박스는 점차 축소되겠지만, 모든 상황에서 완전한 글래스박스 AI를 보장하기는 어려울 수 있습니다. 대신, 이해관계자들이 충분히 이해하고 신뢰할 수 있는 정도의 투명성을 확보하는 것이 목표입니다.

5. 결론 및 향후 전망

XAI 및 화이트박스 AI의 미래 발전: 설명 가능하고 투명한 AI에 대한 요구는 앞으로 더욱 강화될 것입니다. AI를 설계 단계부터 해석 가능하게 만드는 기술적 진보가 있을 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 연구자들은 신경망과 기호 추론을 결합한 뉴로-심볼릭 하이브리드(neuro-symbolic hybrids) 기법을 모색 중인데, 이는 딥러닝의 강력함과 논리 규칙의 명료함을 동시에 제공할 수 있습니다. 또한, 내부 표현을 인간 개념과 일치시키도록 제약하는 자체 해석 신경망에 대한 연구도 진행 중입니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM). 앞서 언급했듯, Anthropic은 언어 모델의 뉴런을 개념에 매핑하는 연구를 통해 신경망 해독 가능성을 탐구하고 있습니다 (What Is Black Box AI and How Does It Work? | IBM). 이러한 노력이 성공한다면, 내일의 AI는 답변을 출력할 뿐만 아니라, 자신의 실제 과정을 충실하게 반영한 간결한 추론 경로(향상된 “생각의 연쇄” 개념)를 함께 제공할 수 있게 될 것입니다. 더불어, XAI를 위한 툴킷과 표준도 성숙해질 것입니다. 오늘날 모델 개발을 위한 표준 도구가 존재하듯, 향후에는 AI 시스템에 바로 적용할 수 있는 강력한 설명 가능성 라이브러리들이 등장할 것입니다. 이러한 도구들은 시각화 기법, 자연어 설명, 그리고 사용자가 AI의 행동에 대해 질의할 수 있는 인터랙티브 기능을 포함할 것으로 보입니다.

화이트박스 AI는 특정 응용 분야에서 부활할 가능성이 있습니다. 핵심 금융 결정이나 의료 기기와 같은 중요한 분야에서는 정확도와 투명성 사이의 타협을 감수하고서라도, 본질적으로 해석 가능한 모델을 사용하는 것이 바람직하다는 인식이 커지고 있습니다. 도메인 지식을 화이트박스 모델에 통합하여 오히려 정확도를 향상시킬 수 있는 새로운 화이트박스 알고리즘들이 등장할 가능성도 있습니다. 예를 들어, 복잡한 시뮬레이션이나, 결정 논리를 노출시키면서 학습하는 투명한 에이전트 등이 그 예입니다.

산업 채택 및 성공 사례: 금융 분야에서는 규제 추세를 감안할 때, 몇 년 내에 소비자와 직접 상호작용하는 대출, 보험 언더라이팅 등 모든 AI 시스템이 설명 가능성 도구를 동반할 가능성이 높습니다. 이미 많은 대형 은행들이 신용 모델의 출력에 대해 이유 코드를 자동 생성하는 XAI 플랫폼을 도입하였으며, 일부 벤더들은 AI 기반 사기 시스템에 각 경보의 이유를 설명하는 대시보드를 제공하고 있습니다 (Explainable artificial intelligence (XAI) in banking | Deloitte Insights). 이러한 초기 성공 사례가 가치를 입증함에 따라, 다른 기관들도 뒤따를 것이며, 이는 경쟁 우위 요소로 작용할 것입니다.

의료 분야에서는 XAI가 AI 제품의 판매 포인트가 될 가능성이 높습니다. 예를 들어, “설명 가능성이 포함된 FDA 승인” 의료 AI 기기는 병원 내에서 더 큰 신뢰를 얻을 수 있을 것입니다. 방사선 영상 AI가 의심되는 부위를 주석 처리하여 표시하는 사례 등은 이미 임상 시험 중이며, 성공할 경우 표준화될 것입니다. 진단 영상이나 AI 보조 수술 분야에서는 설명이 없는 시스템은 채택에 어려움을 겪겠지만, 의사의 인지 흐름에 통합되어 해석 가능한 통찰을 제공하는 시스템은 번창할 것입니다. 개인 맞춤형 의료 분야에서도, 예를 들어, 환자의 종양 분자 프로필에 따라 특정 치료법을 추천하며 *“환자의 종양이 X, Y 분자 특징을 가지고 있어 데이터베이스의 유사 사례에서 Treatment Z에 좋은 반응을 보였다”*는 설명을 제공한다면, 이는 치료 결정에 대한 신뢰를 높일 것입니다.

법률 및 공공 부문에서는 기술 투자와 보수성 때문에 채택 속도는 다소 느리겠지만, 점차 성공 사례가 나타날 것으로 예상됩니다. 예를 들어, AI 법률 연구 시스템이 판례를 하이라이트하며 추천 근거를 제공해 변호사들이 신뢰할 수 있게 된다면, 이는 일종의 XAI가 내장된 AI 주니어 변호사 역할을 하게 될 것입니다. 만약 그러한 시스템이 소송에서 승소하거나 시간을 절약하는 데 기여한다면, 널리 채택될 것입니다. 정부 분야에서는 세금 감사나 복지 자격 결정에 사용되는 AI 시스템이 시민에게 설명 인터페이스를 함께 제공하여, 일관된 결정을 내리고 시민들이 공정하다고 느낄 수 있다면, 이는 다른 기관들이 모방할 수 있는 모델이 될 것입니다. 이미 일부 도시에서는 알고리즘 투명성 정책이 시행되고 있으며, 성공적인 사례가 등장한다면 더욱 확산될 전망입니다.

AI 기반 지식 정의에 설명 가능성이 필수적인가? 논의된 바와 같이, 설명 가능성은 AI가 생성하거나 정의하는 지식이 신뢰받기 위해 필수적인 요소로 간주됩니다. 과학적 맥락에서, AI가 도출한 통찰은 그것이 설명되거나 적어도 해석 가능하게 되기 전까지는 완전히 이해된 것으로 간주되지 않습니다 (Explainable AI and the Scientific Method: Interpretability-Guided Knowledge Discovery). 과학 외의 분야에서도, 예를 들어 AI가 질문에 답하거나 전문가의 역할을 하는 경우, 그 정의나 답변이 신뢰를 얻기 위해서는 설명 또는 증거가 필요합니다. ChatGPT나 Bing Chat과 같은 대형 언어 모델이 권위 있는 답변을 내놓다가도 오류가 발생하는 경우를 보면 알 수 있습니다. 이를 개선하기 위한 한 방법은, 모델이 자신의 출처나 추론 근거를 설명하도록 하는 것입니다. 이러한 경향은 AI 출력이 단순한 주장이 아니라, 검증 가능한 지식으로 통합되기 위해 설명 가능성이 필수적임을 보여줍니다. 따라서 엔지니어링, 교육 등 다양한 분야에서, AI가 단순한 블랙박스 오라클이 아니라, 정당한 근거를 제공하는 교사나 동반자로 전환되기 위해서는 설명 가능성이 핵심 재료입니다.

AI 투명성을 완전히 보장할 수 있는가? 현재의 이해에 따르면, 모든 AI 시스템에 대해 절대적인 투명성을 달성하는 것은 가까운 시일 내에 어려울 것입니다. 다만, 실용적인 목적에 충분한 투명성을 달성하는 것은 가능하며, 그 수준은 점차 개선되고 있습니다. 미래에는 고위험 응용 분야에서는 구조적으로 해석 가능한 모델만 사용하거나, 복잡한 AI에 대해서도 고급 XAI 도구를 통해 지속적으로 모니터링하고 탐침할 수 있는 방법들이 혼합되어 사용될 것입니다. 즉, AI의 모든 내부 과정을 완전히 열어보진 못하더라도, 출력이 정상 범위 내에서 작동하는지 확인할 수 있는 충분한 창과 게이지를 마련하게 될 것입니다. 또한, 지속적인 모니터링 체계를 도입하여, AI의 결정이 예상 범위를 벗어나는 경우 이를 경고하는 도구들이 등장할 것입니다.

해결책 및 권고사항: 투명성을 높이기 위해서는 다음과 같은 몇 가지 단계가 필요합니다.

연구 투자: 정부 지원이나 보조금, 프로젝트 요구사항 등을 통해 XAI 연구에 지속적인 투자가 필요합니다. 이 분야에서의 돌파구가 마련된다면, 예를 들어 대형 언어 모델의 결정을 정확하게 설명하는 방법이 개발된다면, 신뢰성이 크게 향상될 수 있습니다.

교육 및 학제 간 협력:

EDPS 블로그가 언급했듯이, “XAI에는 인간이 필요하다.”

(Explainable Artificial Intelligence needs Human Intelligence | European Data Protection Supervisor) 기술자와 도메인 전문가, 윤리학자, 인지 과학자 간의 협력이 매우 중요합니다. 이는 최종 사용자(의사, 판사, 소비자 등)가 진정으로 이해할 수 있는 설명을 설계하기 위함입니다. 인간 요인 연구를 통해 설명을 어떤 방식(요약, 시각 자료 등)으로 제공할 것인지 결정해야 합니다.

정책 및 거버넌스: 규제는 많은 환경에서 투명성을 의무화할 가능성이 크며, 이에 따라 조직은 XAI를 도입해야 할 것입니다. 또한, 내부적으로 AI 윤리 위원회 등을 구성하여, 정확성뿐만 아니라 설명 가능성과 공정성까지도 검토하는 거버넌스 체계를 마련해야 합니다.

점진적 투명성: 완전한 투명성이 달성되지 않더라도, 부분적인 설명과 경험적 테스트, 사후 감사 등을 통해 문제가 발생했을 때 이를 감지할 수 있는 안전망을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 복잡한 모델의 경우, 일정 사례에 대해 XAI로 생성된 설명을 전문가들이 검토하는 ‘설명 감사’가 시행될 수 있습니다.

전반적으로, AI는 시간이 지남에 따라 점차 더 투명해질 것이며, 모든 측면에서 완벽하지는 않더라도, 중요한 AI 시스템에 대해 설명 메커니즘과 인간 감독 체계가 마련되어 “대부분”의 투명성을 보장할 수 있게 될 것입니다. 기술 발전과 정책 강화가 결합되어, 10년 후에는 AI가 결과와 함께 명확한 설명 또는 그 추론 과정의 인증서를 제공하는 것이 일상화될 것으로 전망됩니다.

결론적으로, 투명성 문제를 해결하는 것은 AI의 미래에 있어 필수적입니다. 이는 단순한 기술적 문제가 아니라 사회-기술적 문제로, 지금까지 상당한 진전을 이루었으며, 연구 커뮤니티와 산업계가 한때 상상할 수 없었던 도구들을 만들어냈습니다. 비록 초지능 모델의 모든 측면을 완벽히 설명하지는 못하더라도, 충분한 이해, 신뢰, 통제를 보장할 수 있는 수준의 설명 가능성을 확보하는 것이 AI를 인간의 가치와 필요에 부합하게 만드는 길입니다.