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ai투명성2

설명 가능한 인공지능(XAI): 인공지능의 투명성과 신뢰성을 높이다 오늘날 인공지능(AI)은 다양한 산업과 일상생활에 깊이 스며들고 있습니다. 그러나 AI의 결정 과정이 '블랙박스'처럼 보이는 경우가 많아, 사람들이 그 결과를 신뢰하지 못하거나 이해하지 못하는 문제가 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 설명 가능한 인공지능(XAI, eXplainable Artificial Intelligence)입니다. XAI는 AI의 예측 결과와 의사결정 과정이 사람들에게 이해될 수 있도록 명확한 설명을 제공하는 기술을 의미합니다. 단순한 예측 결과를 넘어서, "왜 이 결과가 나왔는가?"라는 질문에 대한 해답을 제시하는 것이 XAI의 목표입니다.XAI는 금융, 의료, 법률 등 신뢰성과 투명성이 중요한 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 대출 심사에서.. 2025. 1. 13.
AI 모델 해석 가능성 연구: 인공지능의 투명성과 신뢰성 확보 방안 인공지능(AI) 기술이 다양한 산업에 걸쳐 빠르게 확산됨에 따라 AI 모델의 해석 가능성(Interpretability)에 대한 요구가 커지고 있습니다. 특히, AI의 결정이 사람의 생명, 건강, 재산에 직접적인 영향을 미치는 의료, 금융, 자율주행, 법률 등의 분야에서는 AI의 판단 근거를 명확히 설명할 수 있어야 합니다. 해석 가능성이 보장되지 않으면, AI의 오작동이나 편향에 대한 책임소재를 규명하기 어렵고, 사용자의 신뢰를 얻기도 어렵습니다.AI 모델의 해석 가능성은 주로 "블랙박스 문제"와 연결됩니다. 블랙박스 문제란 AI 모델, 특히 딥러닝(Deep Learning) 기반 모델이 내린 예측이나 결정을 사람이 이해하거나 설명하기 어려운 문제를 의미합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 학계와 산.. 2025. 1. 1.

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