설명 가능한 프레임워크
설명 가능한 프레임워크(XAI Framework)는 복잡한 머신러닝 모델의 결정과 예측을 인간 사용자가 이해할 수 있도록 설계된 도구, 방법론 및 알고리즘의 집합입니다. 추론 과정이 불투명한 '블랙박스' 모델과 달리, XAI 프레임워크는 모델이 특정 결과에 도달한 이유에 대한 통찰력을 제공합니다.
금융 및 의료와 같은 규제 산업과 중요한 비즈니스 환경에서는 단순히 정확한 예측을 갖는 것만으로는 충분하지 않습니다. 규제 기관, 최종 사용자, 비즈니스 리더를 포함한 이해관계자들은 그 근거를 이해해야 합니다. XAI 프레임워크는 신뢰를 구축하고, 규정 준수를 보장하며, 효과적인 디버깅 및 편향 감지를 가능하게 합니다.
이러한 프레임워크는 일반적으로 사후 분석(post-hoc analysis)을 적용하거나 본질적으로 해석 가능한 모델을 설계하는 방식으로 작동합니다. LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 또는 SHAP(SHapley Additive exPlanations)과 같은 사후 분석 방법은 복잡한 모델을 조사하여 국소적으로 그 동작을 근사화하고, 단일 예측에 가장 많이 기여한 입력 특징이 무엇인지 보여줍니다. 반면에 본질적으로 해석 가능한 모델(예: 의사 결정 트리)은 처음부터 투명하게 설계됩니다.
주요 과제는 정확도와 해석 가능성 사이의 상충 관계입니다. 매우 복잡한 모델(예: 심층 신경망)은 종종 가장 높은 예측력을 제공하지만 설명하기 가장 어렵습니다. 게다가, 설명을 생성하는 것은 계산 비용이 많이 들 수 있습니다.
관련 개념에는 모델 해석 가능성, AI의 공정성, 적대적 강건성, AI 거버넌스가 포함됩니다.
