XAI(Explainable Artificial Intelligence)

XAI(Explainable Artificial Intelligence)는 인공지능 모델의 의사결정 과정을 설명하고 이유를 해석할 수 있는 능력을 의미합니다. 전통적인 머신러닝 및 딥러닝 모델은 대개 블랙박스로 여겨져 왜 특정 예측이나 의사결정을 내렸는지 설명하기가 어렵습니다. 이것은 특히 실제 세계에서 사용될 때 신뢰성과 투명성에 대한 우려를 야기합니다. XAI는 이러한 블랙박스 모델의 한계를 극복하고 이해 가능한 설명을 제공함으로써 인공지능의 신뢰성을 높이려는 노력의 일환으로 발전해왔습니다.

 

XAI (출처 : https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=134355)

XAI의 주요 개념 및 방법:

1. 특징 중요도(Feature Importance):

• 모델이 예측을 내리는 데 어떤 특징이 중요한지를 설명하는 것입니다.
• 특징 중요도는 주로 특징의 기여도나 가중치를 해석하여 계산됩니다.

2. 로컬 해석(Local Interpretation):

• 특정 예측이나 결정에 대한 설명을 제공하는 것입니다.
• 해당 예측이나 결정이 개별 데이터 포인트의 어떤 특징에 의해 영향을 받았는지를 설명합니다.

3. 전역 해석(Global Interpretation):

• 모델 전반에 걸친 특징의 패턴이나 모델의 전체 동작을 설명합니다.
• 전역 해석은 모델의 구조, 가중치 분포, 특징 간 상호 작용 등을 포함할 수 있습니다.

4. 모델 변환(Model Transformation):

• 설명 가능한 모델로의 변환을 통해 블랙박스 모델을 해석 가능한 형태로 변환합니다.
• 예를 들어, 트리 기반 모델을 해석 가능한 규칙 집합으로 변환하거나, 간단한 선형 모델로 근사시킬 수 있습니다.

5. 해석 가능한 모델(Interpretable Models):

• 해석 가능한 특성을 가진 모델을 사용합니다. 이러한 모델은 간단하고 설명하기 쉬운 구조를 가지며, 결정에 대한 해석이 용이합니다.

XAI를 위한 기술:

a. LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations):

• 데이터 포인트 주변의 작은 지역 선형 모델을 피팅하여 해석 가능한 설명을 제공합니다.

b. SHAP(Shapley Additive Explanations):

• 각 특징의 기여도를 평가하기 위해 게임 이론에서 유래된 샤플리 값(Shapley value)을 사용합니다.

c. Integrated Gradients:

• 입력 특징의 그래디언트를 통합하여 모델의 예측에 대한 설명을 생성합니다.

d. Decision Trees and Rule-based Models:

• 결정 트리나 규칙 기반 모델은 해석 가능한 구조를 가지므로 XAI에 자주 사용됩니다.

e. 자동화된 설명 생성(Automated Explanation Generation):

• 자동으로 설명을 생성하여 모델의 의사결정 과정을 사용자에게 전달합니다.

XAI의 중요성:

1. 신뢰성 확보: 해석 가능한 설명을 통해 모델의 동작 방식을 이해하고, 신뢰할 수 있는 의사결정을 내릴 수 있습니다.
2. 투명성 증진: 해석 가능한 모델은 블랙박스 모델보다 투명하고 이해하기 쉽기 때문에, 사용자 및 기업의 신뢰를 증진시킵니다.
3. 규정 준수: 일부 분야에서는 모델의 의사결정에 대한 설명이 법적으로 필요할 수 있으며, XAI는 이러한 규정 준수를 돕습니다.
4. 인간-컴퓨터 상호 작용 개선: 해석 가능한 설명을 통해 사용자가 모델의 의사결정에 개입하고 모델을 조정하는 데 도움이 됩니다.

XAI의 적용 분야:

• 의료 진단: 의사결정의 근거를 설명함으로써 의료 전문가와 환자에게 신뢰성 있는 정보를 제공합니다.
• 금융 서비스: 금융 거래의 이유를 설명하여 고객과 규제 기관에 신뢰성을 제공합니다.
• 자율 주행 자동차: 자율 주행 시스템의 의사결정을 설명하여 운전자와 보험사에게 신뢰성을 제공합니다.
• 범죄 예측: 범죄 예측 모델의 의사결정을 설명하여 이를 기반으로 하는 국정 감시 기관과 시민에게 신뢰성을 제공합니다.