‘블랙박스’가 된 AI, 우리는 AI를 얼마나 믿을 수 있을까? (설명가능 AI, XAI)

 

당신이 AI 의사로부터 "희귀 질환에 걸렸을 확률이 99.2%입니다"라는 진단을 받았다고 상상해 봅시다. 당신은 당연히 "왜 그렇게 생각하시나요?"라고 물을 것입니다. 하지만 AI 의사는 이렇게 대답합니다. "설명할 수 없습니다. 제 내부 신경망의 복잡한 패턴이 그러한 결론을 도출했습니다."

과연 당신은 이 AI의 진단을 신뢰하고 다음 치료 단계를 밟을 수 있을까요?

이것이 바로 오늘날 AI 기술이 마주한 가장 큰 딜레마, **‘AI 블랙박스 문제(AI Black Box Problem)’**입니다. 인공지능, 특히 딥러닝 모델의 성능은 인간을 뛰어넘을 정도로 발전했지만, 그 내부 작동 원리는 너무나 복잡해져서 이제는 그것을 만든 개발자조차 ‘왜(Why)’ 그런 결정을 내렸는지 완벽하게 이해할 수 없는 상황에 이르렀습니다. 이 신뢰의 위기는 AI 기술의 발전에 심각한 제동을 걸 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 등장한 구원투수가 바로 **‘설명가능 AI(XAI, Explainable AI)’**입니다. 이 글에서는 AI는 왜 블랙박스가 되었는지, XAI는 어떤 원리로 그 블랙박스를 열어 보이는지, 그리고 이 기술이 왜 우리 미래에 필수적인지 심층적으로 알아보겠습니다.

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AI는 왜 ‘블랙박스’가 되었는가?

초창기 AI는 지금과 달랐습니다. 당시의 AI는 인간이 직접 입력한 규칙(Rule)에 따라 작동하는 **'화이트박스(White Box)'**에 가까웠습니다. 예를 들어, "만약 온도가 30도 이상이면, 에어컨을 켠다"와 같은 명시적인 if-then 규칙으로 이루어져 있었죠. 우리는 언제나 AI의 판단 과정을 명확하게 들여다볼 수 있었습니다. 투명했지만, 복잡한 문제를 해결하기엔 성능이 턱없이 부족했습니다.

하지만 딥러닝 기술이 등장하며 모든 것이 바뀌었습니다. 현대의 AI는 인간이 규칙을 가르쳐주는 대신, 수백만, 수억 개의 데이터를 스스로 학습하며 인간의 뇌 신경망을 모방한 복잡한 **‘인공 신경망’**을 구축합니다. 이 과정에서 AI는 우리가 미처 발견하지 못한 패턴을 찾아내어 놀라운 성능을 발휘하게 되었습니다.

문제는 여기서 발생합니다. AI의 '판단 로직'은 더 이상 명쾌한 규칙이 아니라, 수백만 개의 뉴런(노드)에 분산된 복잡한 수학적 가중치(weight)의 조합이 되어버렸습니다. 우리는 AI가 '무엇(What)'을 맞혔는지는 알 수 있지만, '왜(Why)' 그렇게 판단했는지는 알 수 없는, 즉 성능을 얻는 대가로 투명성을 잃어버린 것입니다. 이것이 바로 AI가 ‘블랙박스’가 된 이유입니다.

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블랙박스를 여는 열쇠, 설명가능 AI (XAI)의 등장

 

XAI의 목표는 명확합니다. AI의 판단 근거와 과정을 인간이 이해할 수 있는 형태로 제시하여, 그 결정을 신뢰할 수 있게 만드는 것입니다. XAI는 다양한 기술을 통해 블랙박스 내부에 빛을 비춥니다. 대표적인 기술 몇 가지를 쉬운 비유와 함께 알아보겠습니다.

 

1. LIME (라임): ‘주변 탐문’을 통한 설명

• 원리: 범죄 용의자(AI의 특정 결정)를 직접 심문하기 어려울 때, 우리는 그 용의자의 주변인들을 탐문하여 단서를 얻습니다. LIME은 이와 유사하게, AI가 내린 특정 결정값 주변의 데이터를 살짝 바꿔서 여러 번 다시 입력해 봅니다. 이 작은 변화에 AI의 결정이 어떻게 달라지는지를 관찰함으로써, 어떤 입력값(특성)이 결정에 가장 큰 영향을 미쳤는지 역으로 추론하는 방식입니다.
• 예시: AI가 특정 고객의 대출 신청을 거절했다고 가정해 봅시다. LIME을 통해 분석하면, '나이'나 '직업'을 조금 바꿔도 결과는 그대로지만, '연 소득'을 100만원만 올렸더니 '승인' 확률이 급격히 올라가는 것을 발견할 수 있습니다. 이를 통해 우리는 "AI가 '연 소득'을 가장 중요한 판단 근거로 삼았구나"라고 이해할 수 있습니다.

2. SHAP (쉡): ‘팀 프로젝트 기여도’ 분석을 통한 설명

• 원리: 게임 이론에서 비롯된 SHAP은 AI의 최종 예측을 하나의 ‘팀 프로젝트 결과물’로, 각 입력 데이터를 ‘팀원’으로 간주합니다. 그리고 각 팀원(입력 데이터)이 최종 결과물에 얼마나 기여했는지를 정확하게 수치로 계산해 냅니다.
• 예시: AI가 서울 강남의 한 아파트 가격을 '20억 원'으로 예측했을 때, SHAP은 각 요인의 기여도를 다음과 같이 보여줍니다.
  • 기본 가격(15억) + 위치(강남구, +3억) + 면적(넓음, +2억) + 건축 연식(오래됨, -5천만) + 학군(우수, +5천만) = 최종 예측(20억)
    이처럼 각 요소가 가격 예측에 미친 긍정적/부정적 영향을 명확히 알 수 있습니다.

3. CAM (캠): ‘AI의 시선’을 시각화하는 설명

• 원리: 주로 이미지 인식 AI에 사용되는 기술로, AI가 사진 속에서 특정 사물을 인식할 때, 이미지의 어느 부분을 집중적으로 ‘쳐다봤는지’를 히트맵(Heatmap) 형태로 보여줍니다. 마치 AI의 시선을 따라가는 특수 안경과 같습니다.
• 예시: AI가 사진을 보고 '고양이'라고 판단했다면, CAM은 고양이의 뾰족한 귀와 수염, 눈 부분을 붉은색(높은 집중도)으로 표시해 줍니다. 만약 AI가 고양이가 아닌 엉뚱한 배경(벽지 무늬 등)을 보고 고양이라고 판단했다면, 우리는 AI가 잘못된 특징을 학습했다는 것을 즉시 알 수 있습니다.

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XAI는 왜 미래에 필수가 되는가?

 

XAI는 더 이상 학문적 연구 주제가 아닙니다. 우리 사회의 안전과 공정성을 위해 반드시 필요한 기술이 되고 있습니다.

• 의료·금융 분야: 의사는 AI가 왜 특정 치료법을 추천했는지 알아야 환자의 동의를 얻을 수 있으며, 은행은 AI가 대출을 거절한 명확한 이유를 고객에게 설명해야 할 의무가 있습니다. 사람의 생명과 재산이 걸린 문제이기 때문입니다.
• 자율주행 분야: 만약 자율주행차가 사고를 냈을 때, 우리는 AI가 왜 브레이크를 밟지 않고 핸들을 꺾었는지 알아야만 법적 책임을 규명하고, 같은 사고가 반복되지 않도록 시스템을 개선할 수 있습니다.
• 공정성 및 윤리 확보: 채용 AI가 특정 성별이나 인종에게 불리한 결정을 내린다면, XAI는 어떤 편향된 데이터가 그런 차별을 야기했는지 밝혀내는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 우리는 더 공정한 AI를 만들 수 있습니다.
• 규제 준수: 유럽연합(EU)의 AI Act를 비롯한 전 세계의 AI 규제는 고위험 AI 시스템에 대해 ‘투명성’과 ‘설명가능성’을 법적으로 요구하기 시작했습니다. XAI는 이제 선택이 아닌 법적 ‘필수’ 요건이 되어가고 있습니다.

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결론: ‘맹목적 믿음’을 넘어 ‘이성적 신뢰’의 시대로

AI의 능력을 맹목적으로 믿거나, 반대로 무조건 불신하는 시대는 끝나가고 있습니다. 진정한 AI 시대는 우리가 그 기술을 이해하고, 설명할 수 있으며, 궁극적으로 책임질 수 있을 때 비로소 안정적으로 열릴 수 있습니다.

설명가능 AI(XAI)는 AI의 강력한 성능과 인간의 이성적인 신뢰 사이를 잇는 가장 중요한 다리입니다. XAI는 미스터리한 블랙박스에 빛을 비춰, AI를 단순한 ‘마법’이 아닌 이해하고 통제할 수 있는 ‘과학’의 영역으로 이끌고 있습니다. 이를 통해 우리는 AI를 우리 삶의 가장 중요한 영역까지 안전하게 통합하며, AI와 함께 더 나은 미래를 만들어나갈 수 있을 것입니다.