알고리즘 투명성과 사회적 신뢰 회복
알고리즘 투명성과 사회적 신뢰 회복
인공지능이 점점 더 많은 결정을 대행하게 되면서, 시민들은 “왜 그렇게 판단했는가?”라는 질문을 던지고 있습니다. 이 질문에 응답하지 못한다면 AI는 불신의 대상이 됩니다. 따라서 알고리즘의 투명성은 신뢰받는 AI 구축의 핵심 조건입니다.
투명하지 않은 AI의 위험
블랙박스처럼 작동하는 AI는 예기치 않은 차별, 오류, 오판을 일으킬 수 있으며, 법적 책임 회피와 사회적 반감을 초래할 수 있습니다. 실제로 AI 채용 시스템이 여성을 배제하거나, 신용 점수 알고리즘이 특정 인종에 불이익을 준 사례가 보고되었습니다.
설명 가능한 AI(XAI)의 등장
설명 가능한 AI(XAI: Explainable AI)는 모델이 내린 결정의 이유를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 기술입니다. SHAP, LIME 등 기술은 AI의 의사결정 과정을 시각화해 투명성을 강화합니다.
투명성 확보를 위한 접근 전략
- 설계 단계에서의 설명성 고려
- 사용자에게 결과와 근거 제공
- 외부 검증이 가능한 공개 모델 운영
맺음말
AI가 인간의 신뢰를 얻기 위해서는 기능적 정확성뿐 아니라 이해 가능성과 책임성이 필요합니다. 기술이 아무리 진보해도, 신뢰는 결국 소통과 설명에서 비롯됩니다. 투명한 AI가 곧 공정한 사회로 가는 길입니다.
