왜 신뢰할 수 있는 AI 개발에는 데이터 시각화가 필요

Oct 13. 2025

오늘날 우리가 사용하는 인공지능(AI) 모델은 놀라운 수준의 정확도를 보여주고 있습니다. 그러나 동시에 간과할 수 없는 문제가 숨어 있습니다. 바로, AI가 왜 그런 결정을 내렸는지 이해하기 어렵다는 점입니다. 모델이 복잡해질수록 이러한 문제는 더 심각해지고, 결과에 대한 신뢰도 역시 떨어질 수 있습니다.

데이터 시각화는 AI의 이러한 한계를 보완하기 위한 방법 중 하나로 주목받고 있습니다. 복잡한 알고리즘의 내부 작동 과정을 시각적으로 표현하면, AI의 판단 근거와 과정을 보다 직관적으로 이해할 수 있기 때문입니다.

설명 가능한 AI(XAI)의 중요성

AI는 이미 금융, 의료, 군사, 교육 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 하지만 아무리 예측이 정확하더라도, “왜 이런 결정을 내렸는가”를 설명하지 못한다면 사람들은 그 결과를 신뢰하기 어렵습니다.

금융: AI가 대출 신청을 거절했는데, 이유를 설명하지 못한다면 고객은 불공정하다고 느낄 수 있습니다.

의료: AI가 암을 진단했는데, 어떤 특징을 근거로 판단했는지 알 수 없다면 의사는 받아들이기 어렵습니다.

군사: AI가 민간인을 적으로 오인했을 때, 그 판단의 근거를 설명할 수 없다면 치명적인 결과로 이어질 수 있습니다.

이런 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)입니다. XAI는 AI가 단순히 예측 결과만 보여주는 것이 아니라, 그 판단의 이유와 과정을 함께 설명할 수 있도록 만드는 기술을 의미합니다.

설명 가능한 AI의 필요성 (DARPA)

DARPA(미국 국방부 산하 고등연구계획국, Defense Advanced Research Projects Agency)는 단순히 성능이 뛰어난 AI가 아니라, 인간이 이해하고 신뢰할 수 있는 AI의 필요성을 강조해 왔습니다. 이를 위해 시작된 것이 바로 XAI 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 AI가 다음과 같은 근본적인 질문들에 답할 수 있어야 한다고 봅니다:

왜 그런 결정을 내렸는가? 왜 다른 선택지는 아니었는가?

어떤 조건에서 잘 작동하고, 언제 실패하는가?

어떤 상황에서 신뢰할 수 있는가?

오류가 발생했을 때 어떻게 수정할 수 있는가?

이러한 질문들은 단순한 기술적 설명을 넘어, AI의 결과를 신뢰하고 활용하기 위한 실질적인 기준이 될 수 있습니다.

데이터 시각화가 중요한 이유

그렇다면 복잡한 AI의 내부 작동을 사람이 어떻게 이해할 수 있을까요? 바로 데이터 시각화를 통해서입니다. 인간은 수치나 텍스트보다 시각적 정보를 훨씬 빠르고 정확하게 인지합니다. 복잡한 AI의 학습 과정과 예측 결과를 그래프, 히트맵, 인터랙티브 차트 등 시각적 형태로 표현하면, 그 내부에서 일어나는 일을 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다.

VISxAI: 시각화로 AI를 해석하다

이 워크숍은 데이터 시각화를 단순한 보조 도구가 아닌, AI 해석의 중심 도구로 봅니다. 시각화 커뮤니티가 가진 전문성을 통해, 복잡한 AI 시스템의 작동 원리를 직관적이고 이해하기 쉬운 방식으로 풀어낼 수 있다는 믿음이 그 바탕에 있습니다.

VISxAI (Visualization for AI Explainability)는 “AI 설명 가능성을 위한 데이터 시각화”를 주제로하는 워크숍입니다. Google DeepMind, MIT, Harvard, Apple 등 세계 유수의 기관들이 참여하여, 데이터 시각화를 활용해 AI의 복잡성을 해석하는 다양한 시도를 공유하고 있습니다.

머신러닝에 대한 시각적 소개 <출처: R2D3>

앤트로픽: 언어 모델 내부 들여다보기

Claude 언어 모델을 개발한 앤트로픽(Anthropic)은 대규모 언어 모델의 내부를 이해하기 위한 해석 가능성 연구(Interpretability Research)를 지속적으로 진행하고 있습니다. 연구팀은 복잡한 기계를 역공학하듯 모델 내부를 분석하며 입력이 어떻게 처리되고 출력이 만들어지는지를 해부합니다.

아래 시각화는 Claude가 ‘Golden Gate Bridge(금문교)’라는 개념을 어떻게 인식하는지를 보여주는 예입니다. 그래프는 Claude 내부의 특정 피처(일종의 뉴런 역할을 하는 부분)가 입력에 따라 얼마나 강하게 활성화되는지를 나타낸 것입니다. 색은 반응 강도를 의미하는데, 대부분의 입력에 대해서는 거의 반응하지 않지만, 금문교가 명확히 등장하는 문장이나 이미지에서는 진한 빨간색으로 표시될 만큼 강하게 반응합니다.