설명 가능한 AI가 인공 지능의 책임감 있고 윤리적인 개발을 실현하는 방법

2022년 11월 OpenAI의 ChatGPT 출시와 같이 혁신과 독창성이 결합된 변혁적인 순간을 통해 AI가 우리 삶을 제어한다는 비전은 더 이상 공상과학 소설이 아닙니다.

ChatGPT 출시의 분수령은 업계에서 'AI 캄브리아기 폭발'이라고 부르는 현상을 가져왔습니다.

그러나 이는 현재 폭발적인 증가의 초점인 비즈니스 이익을 위해 AI를 사용하는 것 이상입니다. 이러한 진화의 중심에는 AI 설명 가능성에 초점을 맞추라는 요구가 있습니다. 이를 통해 AI의 발전은 강력하고 투명하게 이루어질 것이며 이는 윤리적인 AI 개발의 기본입니다.

인공지능은 이미 다양한 분야에서 우리를 대신해 의사결정을 내리고 있습니다. 그러나 AI가 이러한 결정에 어떻게 도달하는지 이해하지 못하는 것은 여전히 ​​병목 현상으로 남아 있습니다. 이는 기업가와 기술 전문가가 무시할 수 없는 설명 가능한 AI 이점 중 하나입니다.

기술이 발전함에 따라 기술 전문가의 과제는 두 가지입니다. AI가 달성할 수 있는 한계를 넓히면서 작업이 투명하고 책임감 있고 윤리적으로 건전하도록 보장하는 것입니다. 이는 현대 기술에서 설명 가능한 AI의 역할을 강조합니다.

AI의 경제적 잠재력

생산성을 혁신할 수 있는 생성적 AI의 잠재력은 단순히 이론적인 것이 아닙니다. 이는 전 세계적으로 실질적인 경제적 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. McKinsey가 발행한 "생성 AI의 경제적 잠재력: 차세대 생산성 개척지"라는 제목의 2023년 6월 보고서에 따르면, 생성 AI는 분석된 63개 사용 사례에 걸쳐 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러에 달하는 가치를 추가할 수 있습니다. 여러 가지 새로운 방식으로 산업에 이익을 줄 수 있는 설명 가능한 AI 사용 사례도 있습니다.

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Washington Post는 11,000개 이상의 기업이 Microsoft의 클라우드 부서에서 제공하는 OpenAI 도구를 활용했다고 보고했으며, 이는 이러한 잠재력에 따른 채택 추세를 강조했습니다. 이 숫자는 진화하는 환경을 탐색하는 기술 리더의 기회와 책임을 나타냅니다.

AI의 혁신적인 잠재력이 분명해짐에 따라 설명 가능한 AI 원칙이 점점 더 강조되고 있으며, 이러한 강력한 도구가 명확성, 감독 및 윤리적 고려 사항을 바탕으로 작동하도록 보장합니다. 설명 가능한 AI 애플리케이션은 기술 산업의 초석이 될 것입니다.

그러나 설명 가능한 AI의 이점과 기타 관련 측면을 이해하는 것은 시작에 불과합니다. 따라서 설명 가능한 AI 개발의 뉘앙스를 자세히 논의하기 전에 먼저 그것이 왜 필수적인지 이해해야 합니다.

AI 모델의 미스터리: '블랙박스' 탐색

모든 중요한 발전과 마찬가지로 AI는 구조와 깊은 관련이 있는 과제를 안겨줍니다. 이 미스터리의 한 측면은 '블랙박스'입니다. 작동하는 폐쇄형 운영 모델을 나타내지만 개발자조차도 작동 방식을 설명할 수 없는 경우가 있습니다. AI 업계에서는 이를 블랙박스 난제라고 부릅니다.

이러한 투명성 부족은 많은 사람들, 특히 중요한 비즈니스 또는 사회적 결정을 담당하는 사람들에게 용납될 수 없습니다. 설명 가능성 없이 작동하는 AI는 특히 물리적, 물질적 손실이 발생할 수 있는 경우 신뢰를 약화시킬 위험이 있습니다.

예상치 못한 결과: AI가 궤도를 벗어날 때

설명할 수 없는 AI 결정의 결과는 사소한 비효율성부터 심각한 사회적 영향까지 다양합니다. 금융 부문을 생각해 보십시오. AI 시스템은 명확한 근거를 제공하지 않고 개인에 대한 대출을 거부할 수 있습니다.

투명성이 결여된 이러한 결정은 법적 문제와 명예 훼손으로 이어질 수 있습니다. 더 큰 규모로 보면, 의료 분야에서 불가해한 AI는 치료를 위해 한 환자를 다른 환자보다 우선순위에 두어 생명을 바꾸거나 심지어 생명을 끝내는 결과를 가져올 수 있습니다.

예상치 못한 AI 결과 및 사고의 실제 사례

여러 사건은 AI의 예상치 못한 결과를 강조합니다. Uber의 자율주행차와 관련된 비극적인 2018년 사건은 AI가 환경을 잘못 해석할 때 발생하는 끔찍한 영향을 강조합니다. 인종 편견이 있는 것으로 밝혀진 저명한 의료 알고리즘은 AI가 아무리 발전하더라도 적절하게 이해하고 모니터링하지 않으면 인간의 편견을 부주의하게 영속시킬 수 있다는 사실을 극명하게 상기시켜 줍니다.

목록은 "히틀러가 옳았다" 등의 트윗을 올린 마이크로소프트의 테이(Tay)부터 엄청난 신용카드 청구서를 받은 미국 국민에 이르기까지 계속된다. 가드레일과 AI의 결정을 해석할 수 있는 능력이 없으면 이러한 사례가 계속 발생하므로 설명 가능성이 필요합니다.

비즈니스 사례: 설명 가능한 AI 이점

AI 시스템이 점점 더 야망을 추구함에 따라, AI 시스템의 본질적인 불투명성은 투명성의 필요성에 대한 대화를 불러일으켰습니다. 기술적 담론 외에도 설명 가능한 AI 채택을 뒷받침하는 강력한 비즈니스 근거가 있습니다. 다음은 산업 전반에 걸쳐 비즈니스를 위한 다양하고 설명 가능한 AI 이점입니다.

• 이해관계자 참여 및 신뢰: 투명한 AI 의사결정 프로세스는 내부 팀과 외부 파트너 간의 더욱 심오한 참여와 확신을 조성할 수 있습니다.

• 사전 예방적 문제 해결: 문제가 확대되기 전에 설명 가능한 AI가 잠재적인 관심 영역을 강조하여 시기적절한 개입과 솔루션을 가능하게 합니다.

• 맞춤형 마케팅 및 영업 이니셔티브: 기업은 AI 기반 소비자 통찰력 이면의 '이유'를 이해함으로써 더욱 개인화되고 효과적인 캠페인을 만들 수 있습니다.

• 더 큰 재무 감독: AI 기반 재무 모델과 예측이 투명하면 잠재적인 이상 현상이나 성장 영역을 더 쉽게 식별하고 해결할 수 있습니다.

• 브랜드 평판 향상: 윤리적이고 투명한 AI 배포로 유명한 기업은 브랜드 평판이 높아질 가능성이 높습니다.

• 간소화된 공급망 관리: 명확한 AI 기반 통찰력을 통해 재고 관리부터 물류까지 공급망 프로세스를 더욱 효과적으로 최적화할 수 있습니다.

• 투자 유치: 투자자에게 AI의 투명성은 책임 있는 혁신에 대한 회사의 약속을 의미하여 AI를 더욱 매력적인 투자 제안으로 만들 수 있습니다.
• 비기술 팀 역량 강화: 설명 가능한 AI는 깊은 기술 전문 지식 없이도 팀이 AI 기반 통찰력과 의사 결정에 액세스하고 실행 가능하도록 보장하여 부서 간 협업을 촉진합니다.

기업이 현대 시대의 복잡한 환경을 탐색할 때 블랙박스 솔루션에 의존하는 것은 도박일 수 있습니다. AI 프로세스에 투명성을 부여하는 것은 단순한 기술 업그레이드가 아닙니다. 이는 AI를 기반으로 하는 모든 움직임이 더 광범위한 조직 목표 및 가치와 일치하도록 보장하는 비즈니스 필수 사항이며 설명 가능한 AI의 역할을 나타냅니다. 이는 기업가와 AI 개발자가 일반적으로 집중하는 설명 가능한 AI 사용 사례이기도 합니다.

설명 가능한 AI 모델의 청사진

AI가 일상 생활에 미치는 영향이 날이 갈수록 더욱 분명해지고 있는 지금, 중요한 결정을 내릴 때 우리가 신뢰하는 기계가 정확하고 투명하게 작동하는지 확인하는 것이 중요해졌습니다.

설명 가능한 AI 모델을 개발하는 것은 단지 코딩에 관한 것이 아닙니다. 이는 설명 가능한 AI 원칙과 설명 가능한 AI 도구를 기반으로 하는 전략 계획, 엄격한 테스트, 반복적인 개선을 포함하는 프로세스입니다. 다음은 우리가 개발하는 AI 모델이 설명 가능하고 해석 가능하면서도 법적 준수를 보장하는 단계별 가이드와 설명 가능한 AI 기술입니다.

• 문제 영역 이해: 모델 개발을 시작하기 전에 문제 영역과 관련된 이해관계자를 명확하게 이해합니다. 사용자는 무엇을 기대합니까? AI가 어떤 결정을 내릴지, 이러한 결정이 어떤 영향을 미칠지는 우리가 답을 찾을 수 있는 질문 중 일부입니다.
• 적절한 데이터 선택: 데이터의 품질과 관련성은 AI의 정확성과 설명 능력에 직접적인 영향을 미칩니다. AI 모델 개발에서 우리는 데이터가 깨끗하고 다양하며 편견이 없는지 확인합니다.
• 올바른 모델 선택: 심층 신경망과 같은 일부 모델은 더 복잡하고 해석하기 어렵지만 의사결정 트리나 선형 회귀와 같은 다른 모델은 더 많은 투명성을 제공할 수 있습니다. 우리는 설명 가능한 AI 모델을 개발하는 동안 복잡성과 명확성 사이의 균형을 선택합니다.
• 반복 테스트: 일관된 성능을 보장하기 위해 정기적으로 다양한 데이터 세트로 모델을 테스트합니다. 이러한 테스트의 피드백을 통해 개선 사항과 개선 사항을 알 수 있습니다.
• 설명 가능성 도구 통합: LIME 또는 SHAP와 같은 도구는 모델 예측을 분석하여 어떤 기능이 특정 결정에 영향을 미쳤는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
• 문서화: 포괄적인 문서화는 모델 검증, 검증 및 배포에 도움이 됩니다. 이를 통해 개발자부터 최종 사용자까지 모든 이해관계자가 AI의 작동 및 한계를 이해할 수 있습니다.

해석 가능성과 모델 성능의 균형

설명 가능한 AI 소프트웨어 개발에서 가장 중요한 과제 중 하나는 모델의 성능과 해석 가능성의 균형을 맞추는 것입니다. 복잡한 모델은 더 높은 정확도를 제공할 수 있지만 투명성이 희생되는 경우가 많습니다. 반대로, 단순한 모델은 이해하기 쉬울 수 있지만 데이터 내의 미묘한 차이를 효과적으로 포착하지 못할 수 있습니다. 올바른 균형을 유지하기 위해 우리는 다음 사항을 고려합니다.

• 모델 단순성 대 복잡성: 만족스러운 성능을 달성하는 데 필요한 최소 복잡성 수준을 결정합니다. 더 간단한 모델로 충분하다면 설명 가능성을 보장하는 데 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

• 설명 가능성 기술 사용: 기능 중요도 순위 또는 모델에 구애받지 않는 방법과 같은 기술을 사용하면 복잡한 모델을 더 쉽게 해석할 수 있습니다.
• 피드백 루프: AI의 결정이 명확한지, 투명성을 강화할 여지가 있는지 이해하기 위해 최종 사용자와 지속적인 피드백 루프를 유지합니다.

설명 가능한 AI를 달성하기 위한 여정은 복잡해 보일 수 있지만 반드시 필요합니다. AI를 시스템과 프로세스에 더욱 통합함에 따라 이러한 고성능의 투명한 모델을 보장하는 것은 지속적인 신뢰와 효율성을 위해 매우 중요할 것입니다.

설명 가능한 AI 모델 개발에 Appinventiv가 어떻게 도움을 줄 수 있나요?

Appinventiv는 거의 9년 동안 AI 제품을 개발한 경험을 바탕으로 AI 모델 개발과 설명 가능한 AI 이점과 관련된 다양한 복잡성을 이해하고 있습니다. Mudra(AI 기반 개인 금융 앱)를 포함하여 수많은 AI 기반 플랫폼과 앱을 개발한 우리 엔지니어들은 설명 가능한 AI 개발을 향해 나아갈 수 있는 도메인 전문 지식과 감독 능력을 갖추고 있습니다.

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자주 묻는 질문

Q. 설명 가능한 AI란 무엇인가요?

A. 설명 가능한 AI는 AI 모델이 내린 결정을 추적할 수 있고 사용자가 AI 모델이 의사 결정을 내리는 방식을 이해할 수 있는 방식으로 AI 모델 개발을 요구하는 AI 개발의 패러다임 전환입니다.

Q. 설명 가능한 AI는 어떻게 작동하나요?

A. 설명 가능한 AI는 AI 모델이 특정 결정에 도달한 방법을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 설명 가능성의 핵심 요소를 AI 모델에 통합하여 작동합니다.

Q. 설명 가능한 AI가 왜 중요한가요?

A. 설명 가능한 AI가 중요한 이유는 AI 모델이 우리를 위해 어떻게 결정을 내리는지 이해하지 못하면 심각한 결과를 초래할 수 있고 최악의 경우 문제의 AI 모델을 사용하는 기업이나 사용자에게 실질적인 피해를 줄 수 있기 때문입니다.