🧩 초보자를 위한 XAI – 설명 가능한 인공지능이 해결해야 할 과제들

 

안녕하세요, 디지털 나그네입니다.

설명 가능한 인공지능, XAI.
이 기술은 이제 단지 기술적 도구가 아니라 AI의 윤리와 신뢰를 떠받치는 핵심 축이 되었습니다.

하지만 아직도 XAI는 완성형이 아닙니다.
많은 가능성을 보여주고 있지만, 동시에 넘어야 할 벽도 여전히 많습니다.

오늘은 그 벽들,
즉 XAI가 앞으로 해결해야 할 과제들에 대해 이야기해보려 합니다.

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1️⃣ 누구나 ‘이해할 수 있는’ 설명을 만들기 어렵다

XAI의 목표는 단순합니다.

"사람이 AI의 판단 과정을 이해할 수 있도록 돕는 것."

 

그런데 여기엔 한 가지 딜레마가 있습니다.
사람마다 이해 수준이 다르다는 점입니다.

• 데이터 과학자에게는 수학적 설명이 도움이 됩니다.
• 일반 사용자에겐 자연어로 된 친절한 요약이 필요하죠.
• 의료진은 임상적 근거를 원하고
• 법률가는 논리적 근거 체계를 요구합니다.

즉, ‘설명’이란 단어 자체가 상황에 따라 다르게 해석될 수 있는 것입니다.
이 다양성을 모두 만족시키는 설명을 만드는 것
그게 XAI의 첫 번째 과제입니다.

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2️⃣ ‘설명’이 곧 ‘정확한 판단’을 보장하지 않는다

 

많은 사람들이 오해합니다.

"AI가 잘 설명해줬으니, 저건 분명 맞는 판단이겠지."

 

하지만 현실은 다릅니다.
설명이 친절해도, 판단은 틀릴 수 있습니다.

예를 들어,
AI가 어떤 사람의 대출을 거절하면서 “소득이 낮고 연체 기록이 있기 때문입니다”라고 설명했다면
겉으로 보기엔 타당해 보입니다.

 

하지만 알고 보면
그 모델은 과거 데이터에 담긴 편견을 그대로 학습했을 수도 있습니다.
즉, 잘못된 데이터를 기반으로, 정당해 보이는 설명을 했을 뿐인 거죠.

 

XAI는 설명의 설득력과 판단의 윤리성을 함께 다뤄야 합니다.
그 사이 균형을 맞추는 건 매우 어렵고도 중요한 과제입니다.

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3️⃣ 생성형 AI는 설명이 더 어렵다

 

ChatGPT, Midjourney, Claude 같은 생성형 AI는 요즘 가장 핫한 분야입니다.
하지만 문제는 이들 AI는 기존의 분류 모델보다 훨씬 복잡하고, 창의적인 방식으로 작동한다는 점입니다.

"왜 이런 그림을 생성했지?"
"왜 저런 단어를 골랐지?"

 

이런 질문에 명확히 대답하기가 어렵습니다.
왜냐하면, 생성형 AI는 통계적 확률에 따라 다음 단어를 예측하거나
패턴을 조합해 창의적 결과를 내기 때문이죠.

이 과정은 우리가 익숙한 “원인 → 결과” 구조로 설명하기 어렵습니다.
그래서 생성형 AI에 대한 설명은 아직 초보 단계이고,
XAI가 새로운 접근법을 개발해야 하는 분야이기도 합니다.

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4️⃣ 악용될 수 있는 설명, 그리고 보안 문제

 

XAI는 투명성과 이해를 높여주지만
반대로 그 설명이 악용될 가능성도 존재합니다.

예를 들어
모델의 판단 기준이 설명을 통해 외부에 노출된다면
누군가는 그 기준을 조작해서 시스템을 속이거나 해킹할 수도 있습니다.

또한 설명 자체에 사용된 데이터가 민감할 경우
개인 정보 유출의 위험도 있습니다.

"이 설명이 사람을 위한 것인가, 아니면 위험을 만드는 도구인가?"

 

이 질문에 대한 답을 항상 고려해야 하며
설명의 범위, 방식, 공개 수준 등에 대한 가이드라인 마련이 필요합니다.

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5️⃣ ‘설명의 평가 기준’이 아직 명확하지 않다

 

마지막으로 중요한 문제는
우리는 아직 설명이 ‘좋은지 나쁜지’를 평가할 기준조차 없다는 것입니다.

어떤 설명이:

• 이해하기 쉽고,
• 신뢰를 주고,
• 사실에 근거하고,
• 윤리적으로도 문제없다고
  말할 수 있으려면,
  그에 대한 객관적인 평가 프레임워크가 필요합니다.

하지만 현재는 대부분의 XAI 연구가 자체적인 기준에 따라 설명의 품질을 측정하고 있고,
그 결과는 비교하기 어렵고 일관성도 부족합니다.

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🌍 이제는 ‘설명’을 넘어서 ‘소통’으로 가야 한다

 

XAI의 궁극적인 목표는 단순한 설명을 넘어서
AI와 사람 사이의 진정한 소통입니다.

AI가 “나는 이렇게 판단했어”라고 말하고
사람이 “그건 왜 그렇게 생각했어?”라고 되물으며
필요하다면 “그건 옳지 않아”라고 말할 수 있는 관계.

이런 관계가 가능하려면
XAI는 더 많은 문제들을 풀어야 합니다.
그리고 그 과제를 함께 고민하는 우리 모두의 시선이 필요합니다.

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📘 디지털 나그네의 한마디

"좋은 설명은 기술의 끝이 아니라, 대화의 시작이다."
AI가 설명할 수 있어야, 우리는 함께 걸어갈 수 있습니다.
XAI는 바로 그 대화를 가능하게 해주는 기술입니다.