설명 가능한 AI: 투명성 확보를 위한 실용적 고찰

보안, 금융, 헬스케어 등 고위험 영역에서 머신러닝 시스템의 활용이 증가함에 따라 설명 가능한 인공지능(XAI)의 중요성이 커지고 있습니다. 기존 모델은 '블랙 박스'처럼 작동하여 신뢰와 책임성을 저해하지만, 기존 연구들은 설명 가능성을 기술적 또는 철학적 문제로만 다루며 실제 보안, 프라이버시, 거버넌스 함의와 연결하지 못했습니다. 본 연구는 이러한 간극을 메우고자 이론적 기반과 실제 적용, 사회적 관점을 통합하여 XAI를 조명합니다. 연구는 투명성과 해석 가능성을 핵심 개념으로 정의하고, 공개 및 설명의 한계 효용을 강조하기 위해 경제학에서 영감을 받은 한계 투명성 및 한계 해석 가능성 개념을 도입합니다. 방법론적으로는 LIME, SHAP과 같은 모델 불가지론적 접근 방식과 의사결정 트리, 해석 가능한 신경망을 포함한 모델 특정 방법을 모두 검토합니다. 또한 사전(ante-hoc) 및 사후(post-hoc) 전략, 지역(local) 및 전역(global) 설명, 그리고 새로운 프라이버시 보존 기술을 다룹니다. XAI의 성장을 맥락화하기 위해 자본 투자 및 출판 동향을 통합하여 시장 변동성에도 불구하고 연구 모멘텀이 지속되었음을 보여줍니다. 마지막으로, 2025-2030년 로드맵을 제시하며 평가 표준, 적응형 설명, 제로 트러스트 아키텍처와의 통합, 그리고 글로벌 표준이 지원하는 자기 설명 에이전트 개발의 중요성을 강조합니다. 본 연구는 기술적 통찰과 사회적 함의를 결합함으로써 신뢰할 수 있는 AI 발전을 위한 학술적 기여이자 실용적인 참고 자료를 제공합니다.