🤖 설명 가능한 인공지능(XAI)이 신뢰성과 모델 복잡성 사이에서 가지는 딜레마

1. 서론: XAI의 필요성과 기술 배경

• 인공지능(AI) 기술의 활용이 의료, 금융, 자율주행 등 고신뢰 환경으로 확장됨에 따라 모델의 결정 이유에 대한 설명 가능성(Explainability)의 중요성 급증
• 기존 딥러닝 기반의 블랙박스 모델은 높은 정확도를 보이지만 사용자 및 의사결정자의 신뢰 확보에 한계 발생
• 특히 규제 영역(예: GDPR, AI Act 등)에서는 설명 가능한 결과 제공 의무가 제시되며, XAI(설명 가능한 AI) 기술이 필수적 요소로 부상함

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2. XAI의 정의와 기술 분류

• XAI(Explainable AI)는 AI 모델의 의사결정 과정을 인간이 이해 가능한 형태로 해석하거나 설명할 수 있도록 하는 기술 또는 방법론
• 설명 방식에 따라 다음과 같이 구분됨

구분	설명 방식	예시 기술
사후 설명(Post-hoc)	예측 결과 후에 별도 모델로 해석	LIME, SHAP, Grad-CAM
내재적 설명(Intrinsic)	설명력이 높은 구조 자체를 사용	결정트리, 선형 회귀
모델별 설명(Model-specific)	특정 모델에 최적화된 설명	CNN의 필터 시각화 등
모델-불가지론적(Model-agnostic)	모든 모델에 적용 가능	Permutation Feature Importance

• 주된 목적은 모델의 신뢰성 확보, 법적 책임 회피, 인간-AI 협업의 투명성 강화 등임

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3. 딜레마 개요: 신뢰성과 복잡성 간의 상충 관계

• 실제 XAI 적용 과정에서 다음과 같은 딜레마 구조 발생함

XAI 기술의 딜레마 구조

구분	설명력(XAI)	모델 복잡성	예측 성능	신뢰성
단순 모델	높음	낮음	낮음~중간	높음 (이해 용이)
복잡 모델 (딥러닝)	낮음	높음	높음	낮음 (설명 불가)
XAI 적용 모델	중간	높음	중간~높음	중간 (부분 설명 가능)

• 즉, 설명을 용이하게 만들기 위한 단순화는 성능 저하를 야기하고, 반대로 성능 중심의 복잡한 모델은 설명력 부족으로 인한 불신을 유발함
• 이는 정확도-설명력-신뢰성 간 삼각 상충 관계(Trade-off Triangle)로 설명 가능함

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4. 구체적 사례 분석

(1) 의료 분야

• 예: AI 기반 영상 판독 시스템
• 복잡한 CNN 기반의 높은 정확도 모델이 존재하나, 실제 의료진은 결과의 원인을 신뢰할 수 없을 경우 진단 채택 거부
• LIME/SHAP 기반 설명 도입 시 일부 해소 가능하나, 국소적 해석(Local explanation)의 불완전성 존재

(2) 금융 분야

• 신용점수 예측 모델의 경우, 고객에게 신용거절 이유 설명 의무화됨
• 딥러닝 기반 모델은 불투명 → 규제기관은 설명 가능한 선형 모델 사용을 강제하는 경우 많음
• 따라서 복잡 모델 도입 자체가 제한되는 구조로 이어짐

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5. 핵심 딜레마 분석

설명 가능성과 AI 모델 신뢰 간 상충 요인

항목	설명 가능성	복잡도 증가에 따른 문제	신뢰성 영향
Feature 수 증가	주요 변수 이해 어려움	XAI 정확성 저하	낮아짐
Layer 수 증가	중간 표현 해석 불가	비선형 관계 설명 어려움	낮아짐
출력 다양성	결과 해석의 일관성 저하	사용자 오해 가능성	불신 증대

• 특히 기술 전문가와 도메인 전문가 간 해석의 간극도 신뢰도 하락의 원인으로 작용함
• 즉, 설명은 존재하더라도 그것이 신뢰로 이어지지 않음 → 설명의 ‘해석력’과 ‘수용력’의 불균형이 발생함

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6. 해결 방안 및 기술적 접근

(1) 복잡 모델 + 사후 설명 결합 전략

• 예: SHAP, LIME 등으로 딥러닝 결과를 설명하는 하이브리드 접근
• 단점: 지역적 해석(Local)에 그침, 설명 결과가 일관되지 않음

(2) Interpretable-by-design 모델 활용

• 구조 자체가 해석 가능한 신경망 설계 (예: ProtoPNet, Concept Bottleneck Models 등)
• 성능 저하 우려 있으나, 설명-성능 균형을 설계 단계에서 고려 가능

(3) 규제 대응형 설명 프레임워크 설계

• 예측 신뢰도 + 설명 메타데이터를 함께 출력
• AI 모델과 설명 모델의 이중 검증 체계 도입
• 인간 사용자와의 인터페이스 설계 강화

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7. 향후 방향과 정책적 시사점

• 기술적 설명력보다 정책적 수용성이 더 중요한 경우 존재함
• 유럽 AI 법안처럼 “충분한 설명” 기준을 법적 용어로 도입할 필요 있음
• 기업은 AI의 설명력 수준과 리스크 기반 접근을 통해 적용 범위를 전략적으로 결정할 필요 있음

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8. 결론

• 설명 가능한 AI는 AI에 대한 신뢰를 확보하기 위한 핵심 기술이지만, 동시에 모델의 복잡성과 설명력 간 구조적 딜레마를 야기함
• 설명력 향상은 종종 성능 저하를 동반하며, 고성능 모델은 설명 불가능성으로 인해 신뢰를 얻지 못하는 역설 구조에 직면함
• 따라서 XAI의 발전 방향은 성능-설명력-수용성의 균형 설계에 있으며, 기술적 해석 뿐 아니라 사회적·제도적 통합 전략이 병행되어야 함

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