설명 가능한 에이전트
설명 가능한 에이전트(XAI Agent)는 인공지능으로 구동되는 자율적이거나 반자율적인 소프트웨어 개체로, 그 의사 결정 과정이 인간 사용자에게 투명하고 이해 가능합니다. 단순히 결과만 제공하는 '블랙박스' 모델과 달리, XAI 에이전트는 해당 결과에 도달하기 위해 취한 근거, 증거 및 단계를 제공합니다.
금융, 의료, 중요 인프라와 같은 중대한 비즈니스 환경에서는 신뢰가 가장 중요합니다. AI 에이전트가 대출을 거부하거나 특정 의료 치료를 권장할 경우, 이해관계자들은 왜 그런 결정을 내렸는지 알아야 합니다. 설명 가능성은 AI를 예측 도구에서 신뢰할 수 있는 파트너로 전환시켜 감사, 디버깅 및 규정 준수를 가능하게 합니다.
XAI 에이전트는 특정 해석 가능성 기술을 운영 루프에 직접 통합합니다. 이러한 기술에는 단일 결정에 어떤 특정 데이터 포인트가 영향을 미쳤는지 강조하는 로컬 설명 방법(LIME 또는 SHAP와 같은)이나 에이전트의 전반적인 의사 결정 논리를 매핑하는 전역 방법이 포함될 수 있습니다. 에이전트는 단순히 실행만 하는 것이 아니라, 추론 경로를 기록하고 제시합니다.
진정한 설명 가능성을 구현하는 것은 복잡합니다. 모델 성능(정확도)과 해석 가능성 사이에는 종종 상충 관계가 존재합니다. 매우 복잡하고 성능이 뛰어난 모델일수록 투명성이 가장 떨어지는 경우가 많습니다.
관련 개념에는 모델 해석 가능성, AI의 공정성, 자동화된 머신러닝(AutoML)이 포함됩니다.
