AI를 설명할 수 있는 이유는 무엇인가요?

머신러닝의 성공으로 인공지능(AI) 애플리케이션이 폭발적으로 증가했습니다. 앞으로의 발전은 인지, 학습, 의사 결정, 행동이 가능한 자율적인 시스템으로 이어질 것입니다. 그러나 이러한 시스템의 기계가 자신의 선택과 행동을 인간 사용자에게 정당화할 수 없다면 그 유용성은 제한될 수밖에 없습니다. 따라서 우리는 우리가 직면한 문제를 해결하기 위해 지능적이고 자율적이며 공생하는 시스템을 개발해야 합니다.

오늘날 AI는 의료, 은행, 금융 등 사람들의 삶에 직접적인 영향을 미치는 산업을 비롯해 많은 산업에 적용되고 있습니다. 심지어 정의. 이러한 분야에서 컴퓨터의 결정을 신뢰할 수 있으려면 컴퓨터가 자신의 행동과 그 결정에 이르게 된 요인을 정당화할 수 있어야 합니다.

이 게시물에서는 설명 가능한 인공 지능(XAI)과 그 핵심 기술 및 원칙, 그리고 이를 비즈니스 발전에 적용하는 방법에 대해 설명합니다.

설명 가능한 AI란 정확히 무엇인가요?

조직은 XAI라고도 하는 설명 가능한 AI를 일련의 도구와 전략으로 사용하여 인간이 모델이 어떻게 그리고 왜 그런 식으로 작동하는지 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.

XAI입니다: 이상적인 기법의 집합입니다: 다른 사람들이 모델을 학습하는 방법을 이해하는 데 도움을 줍니다. 데이터 과학자들이 수년간 사용해 온 모범 사례와 가이드라인을 사용합니다. 모델을 구축하는 데 사용되는 훈련 과정과 데이터를 이해하면 모델을 활용할지 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 모델에 발생할 수 있는 잠재적인 편향성을 밝혀줍니다. 일련의 설계 가이드라인: 연구자들은 본질적으로 이해하기 쉽도록 AI 시스템 개발을 간소화하는 데 더욱 집중하고 있습니다. 일련의 도구: 시스템이 더 명확해짐에 따라 이러한 학습을 학습 모델에 통합하고 다른 사람들이 자신의 모델에 채택할 수 있도록 이러한 학습을 사용할 수 있도록 합니다. 학습 모델은 더욱 개선될 수 있습니다.

설명 가능한 AI의 기본 원칙

미국 국립표준연구소(NIST)는 다음을 설정합니다. 설명 가능한 인공 지능의 네 가지 원칙 를 통해 XAI가 무엇인지 더 명확히 설명합니다:

"각 출력에 대한 증거, 지원 또는 논리"는 AI 시스템이 충족해야 합니다. AI 시스템은 사용자가 이해할 수 있는 설명을 제공해야 합니다. 설명의 정확성. AI 시스템이 출력을 생성하기 위해 따랐던 방법이 설명에 정확하게 반영되어야 합니다. 지식의 한계. AI 시스템은 구축된 상황에서만 작동해야 하며, 결과에 대해 충분히 확신할 수 없는 경우에는 출력을 생성하지 않아야 합니다.

설명 가능한 AI의 예

XAI를 통해 많은 분야와 직무에서 이점을 얻고 있습니다. 다음은 XAI를 사용하여 AI 시스템을 향상시키는 몇 가지 주요 업무 및 비즈니스 부문의 이점입니다.

의료 분야의 XAI

의료 업계에서 AI와 머신러닝의 사용은 널리 퍼져 있습니다. 하지만 의료 전문가는 특정 판단이나 예측이 내려지는 이유를 설명할 수 없습니다. 이로 인해 AI 기술을 사용할 수 있는 상황에 제한이 있습니다.

의료진은 XAI의 도움으로 어떤 환자가 입원이 필요할 가능성이 가장 높은지, 어떤 종류의 치료가 가장 효과적인지 판단할 수 있습니다. 더 많은 정보로 인해 의사들은 이제 결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

보험 분야에서의 XAI

보험 업계는 막대한 영향력을 가지고 있기 때문에 보험사는 AI 시스템을 신뢰하고, 이해하고, 감사하여 그 잠재력을 극대화해야 합니다. XAI를 통해 보험사는 더 나은 견적 전환과 고객 확보, 생산성 향상, 보험금 청구율 감소, 효율성 증대를 경험할 수 있습니다.

금융 서비스에서의 XAI

금융 분야의 기업들은 XAI를 적극적으로 사용하고 있습니다. 이들은 고객에게 재정적 보안, 자금 문제에 대한 인식, 자금 관리를 제공하는 것을 목표로 합니다.

금융 서비스는 XAI를 사용하여 고객과 서비스 제공업체에게 공정하고 편견이 없으며 이해하기 쉬운 결과를 제공합니다. 또한 금융 기관은 다양한 규제 의무를 준수하는 동시에 도덕적이고 공정한 원칙을 유지할 수 있습니다.

XAI는 더 나은 시장 예측, 신용 평가의 공정성 보장, 도난과 관련된 특성을 식별하여 오탐을 방지하고 AI 편향이나 오류로 인한 비용을 줄이는 등 다양한 방식으로 금융 부문에 도움을 줍니다.

결론

소비자와 의사 결정권자는 머신러닝 기반의 예측 분석을 사용하여 모델이 어떻게 판단을 내리는지 이해해야 합니다. 마찬가지로 조직은 블랙박스 모델에 맹목적으로 의존하지 않기 위해 AI가 어떻게 의사 결정을 내리는지 이해해야 합니다. 설명 가능한 AI는 딥러닝, 신경망, 머신러닝 알고리즘에 대한 인간의 이해와 설명에 도움을 줄 수 있습니다. 이는 윤리적이고 책임감 있는 AI를 구축하기 위한 필수 조건 중 하나입니다.

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