Explainable AI(XAI)란?

서론

AI의 비약적 발전과 함께 Vision AI가 실제 산업 및 사회 현장에 폭넓게 도입되는 가운데, 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)의 필요성이 날로 높아지고 있습니다. Vision AI의 의사결정 과정이 ‘블랙박스’로 남아선 안 되며, 투명성과 신뢰성이 확보되어야 실제 실무, 의료, 법적 판단 등 중요한 영역에서 안전하게 활용될 수 있습니다.

본 글에서는 XAI의 개념, 관련 주요 기술 기법, Vision 분야 특화 XAI 프레임워크, 최신 연구 동향, 한계와 앞으로의 발전 방향 등, 한 주제를 체계적으로 깊이 파고듭니다.

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1. Explainable AI의 등장 배경과 중요성

1.1. 딥러닝 블랙박스와 문제의식

딥러닝, 특히 Vision AI 모델(CNN, Transformer 등)은 높은 예측 성능을 자랑하지만, 내부 작동 방식은 명확히 해석·설명하기 어렵습니다.

• 의료 진단, 자율주행, 보안 등 고신뢰가 요구되는 분야에서는 모델의 의사결정 근거 설명이 필수입니다.
• 법적, 윤리적 문제, 편향 검출, 잘못된 자동화 등 부작용 예방도 설명 가능성 확보에서 출발합니다.

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2. Vision AI를 위한 XAI 기법들

2.1. Saliency Map(주의 집중 맵)

• 입력 이미지에서 모델의 예측에 가장 중요한 부분이 어디인지, 픽셀 단위 중요도 맵으로 시각화
• 대표적 방법: Grad-CAM, LRP, Integrated Gradients
• 예시: 영상 내 결함, 병변 등 “주목 부위” 학습과 모델 해석

2.2. Attention Map(어텐션 맵)

• Transformer류 비전 모델에서는, 각 패치·토큰 간 유사성과 상호작용을 어텐션 맵으로 직관적으로 표현 가능
• Vision Transformer의 경우, 최상위 레이어의 CLS 토큰 어텐션 맵은 모델이 ‘전체 이미지를 어떻게 바라보는지’ 명확히 보여줌

2.3. 모델 단순화 및 결정 경로 추적

• 결정 트리와 유사한 방법(Decision Trees) 혹은 Rule List로 신경망 예측을 근사·설명
• 중간 특성 시각화(Activation Maximization)로 모델 내부 피처의 의미 해석

2.4. Counterfactual & Example-based XAI

• “만약 이 부분이 바뀌면 결과는 어떻게 되는가?” 분석(반사실적 설명)
• 과거 예시를 통해 현재 예측 근거 설명(예시 기반 설명)

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3. 최신 XAI 연구 동향 및 Vision 적용 사례

3.1. 신뢰성 높은 의료 AI

• 판독 AI(CT, MRI 등)의 설명 가능한 예측 근거 제공, 임상의 협업 및 위험 제어
• 의료 규제 당국(FDA 등)도 XAI 지원 필수 사항으로 규정(2025)

3.2. 자율주행/스마트팩토리

• 사고 원인 규명, 돌발 상황 판단, 오작동 예방을 위해 실시간 XAI 대시보드 도입
• 이미지 내 임계 구간 변동, 이상패턴 출현 시 즉각적인 시각-설명으로 운영 신뢰성 제고

3.3. 최근 AI 대회 및 논문 동향

• 모델 내 어텐션 해석력 평가, 인과적(Causal) XAI 연구, 규제 친화형 XAI, 고속 엣지 구현을 위한 경량화 XAI 기법 등 활발히 논의 중

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4. XAI의 한계와 도전 과제

• XAI 기법(Grad-CAM 등)이 실제 의사 결정 과정과 ‘완벽히’ 일치한다고 보기 어렵다.
• 설명의 정확성 vs 직관성, 복잡한 대규모 모델에서의 해석 난이도, 악의적 “속임수(Adversarial) 설명” 등 문제
• 동시에, 설명이 직관적이라 하더라도 “False sense of security”(허상의 신뢰감) 유발 우려

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5. 앞으로의 발전 방향

• “모델별 맞춤형” XAI 기법 개발과 표준화
• 파인그레인드(pixellevel) vs 하이어레벨(라벨/객체 단위) 다중 해석
• 인간 전문가와 협업 가능한 Interpretable/Learnable XAI 대시보드
• XAI 산출물의 법적 환류 및 책임성 강화

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결론

Explainable AI는 이제 선택이 아닌 필수, ‘신뢰할 수 있는 AI’의 핵심 전제입니다. Vision AI의 미래, 산업 및 사회의 안전한 AI 도입을 위해 XAI는 계속 발전 중이며, 앞으로도 모델 해석력, 인과, 법적 책임까지 새로운 혁신이 이어질 것입니다.

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