설명가능 인공지능 XAI(Explainable AI)

 세계는 인공지능 시대로 빠르게 나아가고 있고, 우리는 인공지능 애플리케이션의 긍정적인 효과를 느끼고 있습니다. 하지만, 물론, 특정한 산업들은 그에 대한 영향이 크게 다가오고 있습니다. 인공지능과 관련되어 발생하는 수익은 2022년 말까지 620억 달러를 기록할 것으로 예측되었습니다. 따라서, 혁신과 기술 분야의 사람들은 사람들의 삶을 개선하기 위해 AI 애플리케이션을 더 많이 활용하는 방법을 찾으려고 노력하고 있고, 설명 가능한 인공지능에 대한 수요는 기하급수적으로 증가했습니다.

 

설명 가능한 인공지능

 IBM은 "설명 가능한 인공지능(XAI)은 인간 사용자가 머신 러닝 알고리즘에 의해 생성된 결과와 출력을 이해하고 신뢰할 수 있도록 하는 일련의 프로세스와 방법입니다."라고 정의했습니다.

 

 즉, 설명 가능한 인공지능(XAI)는 컴퓨터와 프로그램이 인간이 생각하는 것처럼 생각하고 결정을 내리도록 하는 방법입니다. 오늘날 우리 기술을 지배하는 설명 가능한 AI 원칙은 기계와 소프트웨어가 인간의 개입 없이 정보를 처리하고 명령을 실행할 수 있게 합니다.

 

 설명 가능한 인공지능의 예를 들면 전자 메일 주소의 응용 프로그램이 메시지를 읽고 스팸인지 여부를 확인할 수 있습니다. 그것은 오늘날 우리가 혜택을 받는 설명 가능한 인공지능의 많은 예 중 하나입니다.

 

사용 사례

 아직 100%로 XAI가 기술을 주도하는 단계는 아니지만, 우리는 그것을 일부 산업을 통해 확인해 볼 수 있습니다. 일부 산업들은 이러한 발전을 가장 많이 보고 이익을 얻고 있는데, 인공지능이 주목받고 있는 가장 중요한 네 가지 분야에 대해 알아보겠습니다.

 

사이버 보안(Cybersecurity)

 사이버 범죄는 수년에 걸쳐 계속 증가해왔고 많은 사람들의 삶에 피해를 끼쳤습니다. 개인들은 피싱 사기로 인해 은퇴 자금이나 예금을 잃게 되고, 기업과 같은 조직들은 해킹으로 인해 중요한 데이터와 비용을 잃게 됩니다. 전 세계적으로 매 분마다 최대 290만 달러의 비용이 드는 것으로 추정됩니다.

 

 악성 프로그램과 봇이 사이버 보안 직원과 관리자를 압도하기 시작하면서, 자동화된 해킹 시스템에 대응하는 가장 좋은 방법으로 나온 것이 자동화된 보안 시스템을 만드는 것입니다. 그리고 그것이 사이버 보안에서 설명 가능한 인공지능(XAI)이 사용되는 부분입니다. 또한 이는 시간이 지남에 따라 사이버 보안 위협에 대처할 수 있는 더 빠르고 효율적인 방법이 필요합니다.

 

 따라서, 보안 분야의 인공지능 트렌드는 성장해 왔으며, 수년에 걸쳐 계속해서 성장할 것입니다. 악성 해커와 싸우기 위해 악성코드, 광고 차단기, 사용자 인증, Touch ID, Face ID 기능과 같은 설명 가능한 AI 딥러닝 애플리케이션에 의존하여 기업과 개인이 정보 보호를 위해 노력하고 있습니다. 이때 악성 프로그램이 탐지되면 XAI를 사용하여 AI가 어떻게 해당 결정을 내리게 되었는지 확인할 수 있습니다.

 

마케팅(Marketing)

 마케팅 분야는 인공지능을 통해 엄청난 성장가능성을 보았고, 그것은 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 더욱 높은 생산성을 보이고 있습니다. 소규모 기업은 마케팅 분야에서 XAI로부터 가장 많은 혜택을 받고 있으며 앞으로도 그럴 것입니다. 코로나19 팬데믹 속에서, 많은 개인사업자들과 중소기업들은 봉쇄와 같은 혹독한 영향을 직면했습니다.

 

 이러한 상황 속에서, 소규모 기업의 AI는 기업에 힘을 실어줍니다. CRM(고객 관계 관리) 소프트웨어, 챗봇 및 이메일 마케팅 툴에 액세스 하면 이러한 비즈니스가 마케팅을 강화하고 판매 및 성과를 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

 

 중견기업에 도움이 되는 일부 CRM 플랫폼 기능과 예로는 리드 생성, 고객 관리 및 작업 관리 툴이 있습니다. 또한 XAI는 AI 데이터 세트의 편향을 제거하는데 도움이 될 수 있습니다. 과거의 사례를 예로 들면, 아마존에서는 구직 신청서 심사에 기존의 AI를 사용하려는 시도가 실패하게 되었습니다. 원인을 분석하기 위해서 AI의 채용 동향을 살펴보니 데이터 세트의 편향으로 인해 백인 남성을 우선 채용하는 결과를 초래했습니다

 

헬스케어(Healthcare)

 의료분야도 인공지능으로부터 큰 도움을 얻기 시작했습니다. 의료 요구로 인력이 넘쳐날 때 자동화 및 설명 가능한 인공지능은 그 부담을 덜어줍니다. Kinetica의 CEO인 Paul Appleby는 "설명 가능한 인공지능(XAI)을 사용하는 기계는 의료진이 반복적인 작업 대신에 의학의 해석적인 작업에 집중할 수 있도록 함으로써 많은 시간을 절약할 수 있습니다."라고 말했습니다.

 

 설명 가능한 인공지능(XAI)은 또한 심각한 부상이나 의학적 조건을 초래할 수 있는 인간의 실수를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 의료 분야에서 설명 가능한 AI 프로젝트가 발전함에 따라 더 많은 환자를 치료할 수 있을 뿐만 아니라 백신과 의약품을 더 빨리 개발할 수 있을 것입니다.

 

금융 부문(Finance Sector)

 인공지능은 금융 부문, 은행, 전자 상거래, 보험 및 대출 중개를 크게 개선했습니다. Cognitive Scale의 설립자이자 CTO인 Matt Sanchez는 "고객 획득, 에이전트 생산성, 클레임 방지, 인수, 고객 서비스, 교차 판매, 정책 조정, 위험 및 규정 준수 개선 등과 같은 보험 분야에서 AI의 잠재적인 사용 사례가 몇 가지 있습니다."라고 말합니다.

 

 재무 전문가와 컨설턴트에게 고급 기술을 제공하면 재무 상황을 개선하려는 더 많은 개인을 교육하고 지원할 수 있는 능력을 높일 수 있습니다. 금융 및 통화 시스템에서 설명 가능한 AI를 구현하는 것은 사람들이 잠재적인 재정적 어려움에 대비하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

 결과적으로, 사람들은 재정적인 문제를 다루는 방법을 더 잘 이해하게 될 것이고 경제적인 문제가 발생할 때에도 더 많은 준비를 하게 될 것입니다.

 

XAI의 발전

 설명 가능한 인공지능은 다양한 산업에서 빠르게 성장하는 추세이며, 그 긍정적인 효과는 점점 더 분명해지고 있습니다. XAI의 이점을 충분히 활용하기 위해 기업과 개인은 운영에서 설명 가능한 AI 원칙과 사례를 구현해야 합니다.

 

 향후 기술의 지속적인 발전과 함께, 그 능력과 편의성을 극대화하기 위해서는 설명 가능한 AI를 채택하는 것이 개인과 조직에게 필수적일 것입니다.