XAI, Explainable Artificial Intelligence

XAI는 "Explainable Artificial Intelligence"의 약자로, 인공 지능 시스템의 결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설계하는 연구 분야입니다. XAI의 목적은 AI 모델의 예측이나 결정이 어떻게 이루어지는지 명확하게 설명하여, 사용자가 AI의 동작을 신뢰하고 정확하게 해석할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 통해 AI 시스템의 투명성을 높이고, 오류를 조기에 발견하며, 윤리적이고 법적인 책임을 명확히 할 수 있습니다. XAI는 특히 의료, 금융, 법률 등 고도의 책임이 요구되는 분야에서 중요하게 다뤄지고 있습니다.

XAI의 주요 기법들을 한국어로 설명드리겠습니다:

1. SHAP (SHapley Additive exPlanations): 게임 이론에서 영감을 받아 각 입력 변수가 예측에 미치는 기여도를 정량화합니다.
2. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): 로컬에서 모델을 근사화하는 해석 가능한 모델을 사용하여 예측을 설명합니다.
3. Integrated Gradients: 신경망의 예측을 입력에 귀속시키기 위해 기준점에서 입력까지의 경로를 따라 그라디언트를 통합합니다.
4. Counterfactual Explanations: 예측을 변경하기 위해 입력에 어떤 최소한의 변경이 필요한지를 설명함으로써 모델 결정에 대한 통찰을 제공합니다.

이러한 기법들은 복잡한 모델 행동을 이해하는 데 중요하며, 설명과 신뢰가 필수적인 응용 분야에서 널리 사용됩니다.