인공 지능: XAI(Explainable AI), 히트맵, 대리 모델 또는 기타 솔루션을 사용하여 AI의 블랙박스를 이해하기 쉽고 이해하기 쉽게 만듭니다.

🕳️🧩 블랙박스 AI: (여전히) 현대 기술의 투명성 부족

인공 지능 (AI)의 소위 "블랙 박스"는 전문가조차도 AI 시스템이 어떻게 결정을 내릴 수 있는지를 완전히 이해할 수 없다는 문제에 직면합니다. 이 비 환급은 특히 비즈니스, 정치 또는 의학과 같은 중요한 영역에서 중대한 문제를 일으킬 수 있습니다. 진단 및 치료 권장 중에 AI 시스템에 의존하는 의사 또는 의사는 결정에 대한 확신이 있어야합니다. 그러나 AI의 결정이 충분히 투명하지 않으면 불확실성과 신뢰 부족이 발생하고 인간의 삶이 위태로워 질 수있는 상황에서 발생합니다.

투명성에 대한 도전 🔍

AI의 완전한 수용과 무결성을 보장하기 위해서는 일부 장애물을 극복해야합니다. AI의 결정 -제작 과정은 사람들에게 이해할 수 있고 이해할 수 있어야합니다. 현재 많은 AI 시스템, 특히 기계 학습 및 신경망을 사용하는 시스템은 평신도에 대해 이해하기 어려운 복잡한 수학적 모델을 기반으로하지만 종종 전문가를위한 시스템을 기반으로합니다. 이것은 당신이 AI의 결정을 일종의 "블랙 박스"라고 생각한다는 것을 의미합니다. 결과를 볼 수 있지만 그 결과를 정확히 이해하지 못합니다.

따라서 AI 시스템의 설명 가능성에 대한 수요는 점점 더 중요 해지고 있습니다. 이는 AI 모델이 정확한 예측이나 권장 사항을 제공해야 할뿐만 아니라 인간에게 이해할 수있는 방식으로 기본 의사 결정 과정을 공개하는 방식으로 설계되어야 함을 의미합니다. 이것은 종종 "설명 가능한 AI"(XAI)라고합니다. 여기서 도전은 심층 신경망과 같은 가장 강력한 모델 중 다수가 자연스럽게 해석하기가 어렵다는 것입니다. 그럼에도 불구하고 이미 AI의 설명 성을 향상시키기위한 수많은 접근법이 있습니다.

설명 가능성에 대한 접근 방식 🛠️

이러한 접근법 중 하나는 교체 모델 또는 그로 인해 "대리 모델"을 사용하는 것입니다. 이 모델은 이해하기 쉬운 간단한 모델로 복잡한 AI 시스템의 기능을 사로 잡으려고 노력하고 있습니다. 예를 들어, 복잡한 뉴런 네트워크는 의사 결정 트리 모델로 설명 할 수 있으며, 이는 덜 정확하지만 이해하기 쉬운 트리 모델로 설명 할 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 사용자는 AI가 특정 결정을 내린 방법에 대한 대략적인 아이디어를 얻을 수 있습니다.

또한, 예를 들어, "열 맵"을 통해 시각적 설명을 제공하려는 노력이 증가하고 있으며, 이는 어떤 입력 데이터가 AI의 결정에 특히 큰 영향을 미치는지 보여줍니다. 이러한 유형의 시각화는 이미지 처리에서 특히 중요합니다. 결정을 내리기 위해 AI에 의해 특히 이미지 영역이 특히 관찰되는 명확한 설명을 제공하기 때문입니다. 이러한 접근법은 AI 시스템의 신뢰성과 투명성을 높이는 데 기여합니다.

중요한 적용 영역 📄

AI의 설명 가능성은 개별 산업뿐만 아니라 규제 당국에게도 큰 관련성을 갖습니다. 기업은 효율적으로 작동할 뿐만 아니라 합법적이고 윤리적으로 작동하는 AI 시스템에 의존합니다. 이를 위해서는 특히 금융이나 의료와 같은 민감한 영역에서 의사결정에 대한 완전한 문서화가 필요합니다. 유럽연합과 같은 규제 기관은 이미 AI 사용, 특히 안전이 중요한 애플리케이션에 사용될 때 엄격한 규정을 개발하기 시작했습니다.

이러한 규제 노력의 예로는 2021년 4월에 제시된 EU AI 규정이 있습니다. 이는 특히 위험도가 높은 지역에서 AI 시스템의 사용을 규제하는 것을 목표로 합니다. AI를 사용하는 기업은 시스템이 추적 가능하고 안전하며 차별이 없는지 확인해야 합니다. 특히 이러한 맥락에서 설명 가능성은 중요한 역할을 합니다. AI 결정을 투명하게 이해할 수 있어야만 잠재적인 차별이나 오류를 조기에 식별하고 수정할 수 있습니다.

사회에서의 수용 🌍

투명성은 AI 시스템이 사회에서 폭넓게 수용되기 위한 핵심 요소이기도 합니다. 수용성을 높이려면 이러한 기술에 대한 사람들의 신뢰를 높여야 합니다. 이는 전문가뿐만 아니라 신기술에 회의적인 일반 대중에게도 적용됩니다. AI 시스템이 차별적이거나 잘못된 결정을 내리는 사건은 많은 사람들의 신뢰를 흔들었습니다. 이에 대한 잘 알려진 예는 왜곡된 데이터 세트에 대해 훈련된 후 체계적인 편향을 재현하는 알고리즘입니다.

과학은 사람들이 의사결정 과정을 이해하면 그것이 자신에게 부정적이더라도 결정을 더 기꺼이 받아들이는 것으로 나타났습니다. 이는 AI 시스템에도 적용됩니다. AI의 기능을 설명하고 이해할 수 있게 되면 사람들은 AI를 더 신뢰하고 받아들일 가능성이 높습니다. 그러나 투명성이 부족하면 AI 시스템을 개발하는 사람들과 그 결정에 영향을 받는 사람들 사이에 격차가 생깁니다.

AI 설명 가능성의 미래 🚀

AI 시스템을 더욱 투명하고 이해하기 쉽게 만들 필요성은 앞으로도 계속 증가할 것입니다. AI가 점점 더 많은 삶의 영역으로 확산됨에 따라 기업과 정부가 AI 시스템이 내린 결정을 설명할 수 있는 것이 필수적이 될 것입니다. 이는 수용의 문제일 뿐만 아니라 법적, 윤리적 책임의 문제이기도 합니다.

또 다른 유망한 접근 방식은 인간과 기계의 결합입니다. AI에 전적으로 의존하는 대신 인간 전문가가 AI 알고리즘과 긴밀하게 협력하는 하이브리드 시스템은 투명성과 설명 가능성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 시스템에서 인간은 AI의 결정을 확인할 수 있고, 필요한 경우 결정의 정확성에 의문이 있을 경우 개입할 수 있습니다.

AI의 "블랙 박스"문제는 극복되어야합니다.

AI의 설명은 인공 지능 분야에서 가장 큰 과제 중 하나입니다. 소위 "블랙 박스"문제는 비즈니스에서 의학에 이르기까지 모든 분야에서 AI 시스템의 신뢰, 수용 및 무결성을 보장하기 위해 극복해야합니다. 기업과 당국은 강력 할뿐만 아니라 투명한 AI 솔루션을 개발하는 임무에 직면 해 있습니다. 전체 사회적 수용은 이해할 수 있고 이해할 수있는 의사 결정 프로세스를 통해서만 달성 될 수 있습니다. 궁극적으로 AI의 결정을 설명하는 능력은이 기술의 성공 또는 실패를 결정할 것입니다.

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AI를 설명하려는 시도: 인공지능은 어떻게 작동하고 어떻게 훈련되는가? – 이미지 : Xpert.Digital

인공지능(AI)의 작동 방식은 명확하게 정의된 여러 단계로 나눌 수 있습니다. 이러한 각 단계는 AI가 제공하는 최종 결과에 매우 중요합니다. 프로세스는 데이터 입력으로 시작하여 모델 예측과 가능한 피드백 또는 추가 교육 라운드로 끝납니다. 이러한 단계는 단순한 규칙 세트이든 매우 복잡한 신경망이든 상관없이 거의 모든 AI 모델이 거치는 프로세스를 설명합니다.

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• 데이터 입력부터 모델 예측까지: AI 프로세스

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