AI 블랙박스

AI 블랙박스란? (AI Black Box 문제 정리)

AI 블랙박스란, 인공지능 시스템이 어떤 근거로 결정을 내렸는지 설명하기 어렵거나, 내부 작동 원리가 불투명한 상태를 의미함.
특히 딥러닝과 같은 고차원 모델에서는 입력 → 출력은 명확히 보이지만, 그 중간 과정(모델이 왜 그렇게 판단했는지) 을 알 수 없기 때문에 ‘블랙박스’(검은 상자) 라고 부름.

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1. 왜 AI는 블랙박스가 되는가?

① 복잡한 수학적 구조

• 딥러닝 모델은 수천~수백만 개의 파라미터(weight, bias 등)와 층(layer)으로 구성되어 있음.
• 이들이 상호작용하여 출력을 도출하지만, 사람이 이해하거나 추적하기 어려운 수학적 계산임.

② 직관적인 규칙이 없음

• 사람이 만든 if-else 규칙이 아닌, 데이터를 기반으로 통계적 패턴을 학습하기 때문에 결과는 나와도 이유를 설명하지 못함.

③ 고차원 비선형 연산

• 모델 내부는 대부분 비선형 함수(활성화 함수) 로 구성되어 있어 입력과 출력 간의 관계를 직선처럼 해석할 수 없음.

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2. 블랙박스가 문제되는 사례

사례	설명
의료 진단 AI	왜 이 환자를 ‘위험군’으로 판단했는지 설명 불가능하면 실제 적용에 위험함
금융 AI 대출 심사	AI가 ‘거절’로 판단했는데, 이유를 설명할 수 없으면 사용자 반발과 법적 문제 발생 가능
채용 필터링	알고리즘이 특정 집단에 불이익을 줄 경우, 차별 소지가 있음
자율주행차 판단	사고가 났을 때, 왜 특정 판단을 했는지 알 수 없다면 책임 소재 불분명함

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3. 블랙박스 문제의 해결 방향 – XAI(설명 가능한 AI)

XAI (Explainable AI)

→ AI가 스스로의 판단 근거를 설명할 수 있도록 설계하는 기술 또는 철학

주요 기술들

기법	설명
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)	모델과 독립적으로 특정 예측 결과의 원인을 해석함
SHAP (SHapley Additive exPlanations)	각 입력 특성이 결과에 기여한 정도를 수치로 설명함
Attention 시각화	NLP/비전 모델에서 주의를 집중한 부분을 하이라이트함
Feature Importance	결정 트리나 랜덤포레스트 등에서 중요 입력 피처를 도출함
모델 단순화	복잡한 딥러닝 대신 선형 모델, 트리 모델 등을 활용하여 해석 가능성 확보함

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4. 블랙박스 문제를 줄이기 위한 전략

• 모델 설계 단계에서 해석 가능성 고려
  • 모든 문제에 복잡한 딥러닝을 쓰기보다는, 설명 가능한 모델을 우선 고려함
• 모델 예측 근거 추적
  • 예측값만 보는 것이 아니라 어떤 입력이 어떤 출력을 이끌었는지 추적하는 도구를 함께 사용함
• 사람이 납득할 수 있는 형식으로 결과 출력
  • “왜 이런 결과가 나왔는가?”에 답할 수 있도록 요약/하이라이트 제시
• 모델 위험성 평가와 정기적 검증
  • 모델이 잘못된 학습을 했거나 편향된 데이터를 학습한 경우를 검출하기 위한 모니터링 필요함

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5. 실무에서의 블랙박스 대응 사례

• 병원
  • 진단 AI의 판단 근거를 SHAP 시각화로 제공하여 의사가 마지막 판단을 내리도록 보완함
• 금융
  • XAI 툴을 이용해 대출 거절 사유를 사용자에게 “신용점수 부족, 연체 이력 있음” 등으로 설명함
• 자율주행
  • 객체 감지에 사용된 센서 정보, 판단 기준 로그 등을 저장하여 사고 분석에 활용함

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정리

AI 블랙박스는 AI가 판단은 잘하지만, 그 판단의 근거를 설명하지 못하는 문제를 말함.
딥러닝 모델이 복잡하고 비선형적일수록 이 문제는 심해짐.
이에 따라 최근에는 XAI(설명 가능한 인공지능) 기술이 부각되고 있으며,
AI를 신뢰성 있고 윤리적으로 사용할 수 있도록 해석 가능성을 확보하는 것이 매우 중요해졌음.

 

 

 

 

출처 : ChatGPT