안녕하세요, 디지털 나그네입니다.
지난 글에서 우리는 “설명 가능한 인공지능(XAI)”이 무엇인지 이야기해봤습니다.
그렇다면 이번에는 실제 삶 속에서 XAI가 어떻게 쓰이고 있는지
세 가지 사례로 함께 살펴볼까요?
🏥 1. 병원에서 의사가 AI를 신뢰할 수 있을까?
최근 의료 분야에서는 AI를 활용한 진단 시스템이 빠르게 확산되고 있습니다.
특히 영상 진단, 예를 들어 폐암이나 유방암을 조기 진단하는 데 있어 AI는 매우 유용하죠.
하지만 중요한 문제는 이겁니다.
“AI가 내린 진단 결과를 어떻게 믿을 수 있을까?”
XAI는 여기서 중요한 역할을 합니다.
AI가 "왼쪽 폐의 상단 부분에 있는 비정상적인 세포 밀도"를 근거로 암을 의심했다고
화면에 표시하고 설명해준다면,
의사들은 단지 결과를 수동적으로 받아들이는 것이 아니라, AI와 함께 진단을 검토할 수 있습니다.
이런 설명이 없다면, 아무리 정확도가 높더라도 실제 임상에서는 의사와 환자의 신뢰를 얻기 어려울 것입니다.
XAI는 바로 이 신뢰의 다리를 놓아줍니다.
💳 2. 대출 심사, 왜 나는 탈락했나요?
당신이 은행에 대출을 신청했는데 거절됐습니다.
그리고 설명은 딱 한 줄.
"AI 분석 결과에 따라 대출이 승인되지 않았습니다."
이렇게 불투명한 결과는 사용자에게 큰 불만과 혼란을 줍니다.
XAI는 이런 문제를 해결합니다.
예를 들어, AI가 다음과 같이 설명한다고 해봅시다:
- “최근 6개월간 신용카드 연체가 2회 발생했고,
- 현재 소득 대비 부채 비율이 78%로 위험 수준입니다.
- 따라서 이번 대출 신청은 보류되었습니다.”
이처럼 이유를 구체적으로 제시하면,
고객은 자신의 재정 상태를 이해하고, 다음에는 어떻게 준비해야 할지도 판단할 수 있습니다.
그리고 가장 중요한 건
AI의 판단이 공정했는지, 차별이 있었는지도 사회가 감시할 수 있게 된다는 점입니다.
🚘 3. 자율주행차, 사고 순간에 무슨 판단을 했을까?
자율주행차가 사고를 냈다고 가정해보겠습니다.
사고 당시 AI가 어떤 판단을 내렸는지 아무도 알 수 없다면?
그건 큰 사회적 문제로 이어질 수 있습니다.
XAI 기술은 사고 당시의 판단 경로를 시각화해서 보여줍니다.
- 어떤 보행자를 인식했고,
- 어떤 신호를 분석했고,
- 왜 차선을 변경했는지,
- 사고 당시 핸들을 왜 꺾었는지
이 모든 것을 데이터 기반으로 재구성할 수 있는 거죠.
이는 단지 책임 소재를 가리는 데서 끝나지 않습니다.
자율주행 기술을 더 안전하게 발전시키기 위한 핵심 정보가 됩니다.
🌱 기술은 사람과 함께 갈 때 의미가 있다
XAI는 단순한 기술적 옵션이 아닙니다.
AI를 우리가 ‘함께 이해하고, 함께 책임지는’ 기술로 만드는 과정입니다.
AI는 이제 의료, 금융, 교통, 교육 등 수많은 분야에서 인간의 삶을 바꾸고 있습니다.
하지만 그럴수록 우리는 더욱 묻게 됩니다.
“정말 믿어도 될까?”
“무슨 기준으로 결정했지?”
그 질문에 따뜻하고 논리적인 답을 줄 수 있어야,
AI는 우리 사회의 일원이 될 수 있습니다.
📘 디지털 나그네의 한마디
"AI가 세상을 바꾼다면, XAI는 그 세상을 이해하게 해줍니다."
보이지 않던 AI의 속마음을 들여다보는 순간,
우리는 비로소 기술과 함께 걷는 여정을 시작할 수 있지 않을까요?
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