모델에 구애받지 않는 기술과 모델별 기술을 포함하여 XAI에 대한 여러 가지 접근 방식이 있습니다.
LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 및 SHAP(SHapley Additive exPlanations)와 같은 모델 불가지론 기술은 모든 유형의 AI 모델에 적용할 수 있으며 모델의 의사 결정 프로세스에 대한 일반적인 이해를 제공하는 것을 목표로 합니다.
예를 들어 LIME은 개별 예측에 대한 로컬 설명을 생성하는 방식으로 작동하는 반면 SHAP는 모델의 출력을 각 입력 기능의 기여로 분해하기 위한 프레임워크를 제공합니다.
반면에 모델별 기법은 특정 모델의 특정 특성에 맞게 조정되어 보다 상세하고 정확한 설명을 제공할 수 있습니다.
예를 들어 의사 결정 트리 모델은 트리 구조와 각 노드에서 내린 결정을 검사하여 쉽게 해석할 수 있는 반면 신경망 모델에는 LRP(계층 관련성 전파)와 같은 더 복잡한 기술이 필요할 수 있습니다.
XAI의 알고리즘
설명 가능한 인공 지능(XAI) 알고리즘은 해석 가능한 모델을 개발하는 데 사용되는 특정 기술 및 접근 방식에 따라 여러 유형으로 분류할 수 있습니다.
가장 일반적인 XAI 알고리즘 중 일부는 다음과 같습니다.
규칙 기반 모델 규칙 기반 모델은 일련의 if-then 문을 사용하여 결정을 내리는 XAI 알고리즘 유형입니다. 이러한 모델은 의사 결정을 위한 명확한 규칙을 제공하기 때문에 사람이 쉽게 해석할 수 있습니다. 규칙 기반 모델의 한 가지 예는 계층 구조를 사용하여 일련의 결정을 나타내는 결정 트리입니다.
선형 모델 선형 모델은 선형 방정식을 사용하여 결과를 예측하는 또 다른 유형의 XAI 알고리즘입니다. 이러한 모델은 방정식의 계수가 각 입력 기능의 상대적 중요성에 대한 명확한 설명을 제공하기 때문에 사람이 쉽게 해석할 수 있습니다.
프로토타입 모델 프로토타입 모델은 일련의 대표적인 예 또는 프로토타입을 사용하여 결정을 내리는 XAI 알고리즘 유형입니다. 이러한 모델은 프로토타입이 의사 결정 프로세스의 명확한 예를 제공하기 때문에 사람이 쉽게 해석할 수 있습니다.
신경망 모델 신경망 모델은 상호 연결된 노드 계층을 사용하여 결정을 내리는 일종의 XAI 알고리즘입니다. 신경망은 예측에 매우 효과적일 수 있지만 복잡한 아키텍처로 인해 해석하기 어려운 경우가 많습니다. 그러나 LRP(Layer-wise Relevance Propagation) 및 심층 테일러 분해(Deep Taylor Decomposition)와 같은 신경망 모델을 해석하기 위한 많은 기술이 있습니다.
앙상블 모델 앙상블 모델은 의사 결정을 위해 여러 모델을 결합하는 일종의 XAI 알고리즘입니다. 이러한 모델은 단일 모델보다 더 정확하고 견고할 수 있으며 더 해석 가능한 결과를 제공하도록 설계할 수도 있습니다. 예를 들어, 해석 가능한 앙상블 모델을 개발하는 한 가지 접근 방식은 규칙 기반 모델과 선형 모델의 조합을 사용하는 것입니다.
XAI 알고리즘은 투명하고 사람이 이해할 수 있는 모델을 개발하도록 설계되었습니다.
XAI 알고리즘은 다양한 기술과 접근 방식을 사용하여 보다 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하여 이러한 기술에 대한 신뢰와 확신을 높일 수 있습니다.
XA가 중요한 이유
설명 가능한 인공 지능(XAI)의 중요성은 인간이 이해할 수 있고 투명한 보다 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 능력에 있습니다. XAI가 중요한 몇 가지 중요한 이유가 있습니다.
투명성 증가 XAI는 AI 시스템이 내린 결정에 대한 명확한 설명을 제공하여 투명성을 높이고 이러한 기술의 “블랙 박스” 특성을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 AI 시스템에 대한 신뢰를 높이고 사용자가 작동 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다.
향상된 책임성 XAI는 AI 시스템에 대한 책임성 향상에도 도움이 될 수 있습니다. 의사 결정에 대한 명확한 설명을 제공함으로써 XAI는 AI 시스템이 공정하고 윤리적이며 법적 및 규제 요구 사항을 준수하는 의사 결정을 내릴 수 있도록 도울 수 있습니다.
더 나은 사용자 이해 XAI는 사용자가 AI 시스템의 작동 방식을 더 잘 이해할 수 있도록 도와 이러한 기술을 사용하고 상호 작용하는 능력을 향상시킵니다. 이는 의료와 같은 영역에서 특히 중요할 수 있습니다. 환자가 AI 시스템의 작동 방식과 의사 결정 방식을 이해하면 AI 시스템을 더 편안하게 사용할 수 있습니다.
편향 감소 XAI는 의사 결정 방법에 대한 명확한 설명을 제공하여 AI 시스템의 편향을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 AI 시스템을 개발하는 데 사용되는 데이터 또는 모델의 편향을 식별하고 완화하여 결정이 공정하고 편향되지 않도록 할 수 있습니다.
향상된 성능 XAI는 의사 결정 방법과 시스템 개선 방법에 대한 피드백을 제공하여 AI 시스템의 성능을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 시스템의 성능이 저하되거나 오류가 발생할 수 있는 영역을 식별하여 목표 개선 및 최적화를 수행할 수 있습니다.
맺음말
지금까지 XAI란 무엇이며 인공지능과 XAI의 차이점, XAI 작동방식과 알고리즘, XAI의 중요성 에 대해서 알아보았습니다.
전반적으로 XAI는 다양한 산업과 영역을 변화시킬 수 있는 잠재력을 지닌 중요하고 빠르게 성장하는 분야입니다.
XAI는 인간이 이해할 수 있고 투명한 보다 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축함으로써 이러한 기술에 대한 신뢰와 신뢰를 높이고 더 광범위한 채택 및 사용으로 이어질 수 있습니다.
