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WIA 설명 가능 AI 표준화 가이드

WIA-AI-009 표준 해설서

목차

제1장설명 가능 AI 소개인공지능은 영화 추천에서 질병 진단까지, 대출 승인에서 자율주행 차량 운행까지 현대 생활의 모든 영역에 스며들었다. 이러한 시스템이 점점 더 중대한 결정을 내리게 되면서 근본적인 질문이 제기된다. 우리는 이해하지 못하는 것을 신뢰할 수 있는가? 제2장설명 유형과 프레임워크설명 가능한 AI(XAI)는 다양한 방법, 기법, 접근법이 어우러진 생태계를 이룬다. 이 복잡성을 헤쳐 나가려면 여러 차원에 따라 설명을 분류하는 견고한 분류 체계가 필요하다. 이 장은 서로 다른 설명 유형을 이해하고 각각을 언제 적용해야 하는지 판단하기 위한 포괄적인 프레임워크를… 제3장SHAP: 샤플리 가법 설명SHAP(SHapley Additive exPlanations)는 설명 가능한 AI에 대한 접근법 가운데 이론적 근거가 가장 탄탄하고 가장 널리 채택된 방법 중 하나이다. 2017년 Scott Lundberg와 Su-In Lee가 개발한 SHAP는 게임 이론의 개념을 토대로 모델… 제4장LIME과 지역 설명LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)은 2016년 Marco Ribeiro, Sameer Singh, Carlos Guestrin이 제안한 기법으로, 국소 근사를 통해 개별 예측을 설명하는 대표적인 모델 비종속 기법이다. 핵심… 제5장어텐션 메커니즘과 신경망 해석 가능성어텐션 메커니즘은 딥러닝의 성능을 크게 끌어올렸고, 동시에 모델 내부를 들여다볼 단서도 제공한다. 모델을 사후적으로 설명하는 SHAP이나 LIME과 달리, 어텐션 가중치는 모델 아키텍처에 내재되어 있어 모델이 결정을 내릴 때 입력의 어디에 가중치를 두는지 보여 준다. 다만 뒤의… 제6장신뢰 지표와 검증설명은 신뢰할 수 있을 때에만 가치가 있다. 그렇다면 설명의 품질은 어떻게 측정하는가? WIA-AI-009 표준은 설명의 신뢰성, 일관성, 유용성을 정량화하는 포괄적인 신뢰 지표를 정의한다. 제7장구현 및 통합설명 가능성은 나중에 덧붙이는 것이어서는 안 된다. WIA-AI-009 표준은 "설계 단계부터의 설명 가능성(explainability by design)"을 지향하며, 훈련과 검증에서 배포와 모니터링에 이르기까지 머신러닝 수명주기 전반에 XAI 기능을 통합한다. 제8장윤리, 규제 및 미래 방향설명 가능 AI는 단순한 기술적 과제가 아니라 도덕적 당위이다. AI 시스템이 사람의 생명과 생계, 기본권에 영향을 미치는 결정을 내리게 되면서, 이러한 결정을 이해하고 이의를 제기할 수 있는 능력은 인간의 존엄과 정의에 필수적인 것이 된다.

이 책에 대하여

인공지능은 영화 추천에서 질병 진단까지, 대출 승인에서 자율주행 차량 운행까지 현대 생활의 모든 영역에 스며들었다. 이러한 시스템이 점점 더 중대한 결정을 내리게 되면서 근본적인 질문이 제기된다. 우리는 이해하지 못하는 것을 신뢰할 수 있는가?

설명 가능 AI(Explainable AI, XAI)는 이 질문에 대한 핵심적인 응답으로 등장했다. XAI는 모델이 불투명한 과정을 통해 결정을 내리는 전통적인 "블랙박스" 방식의 AI에서, AI 시스템이 자신의 출력을 정당화하고 설명하며 그에 대해 책임을 질 수 있는 투명한 프레임워크로의 패러다임 전환을 뜻한다.

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