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XAI(eXplainable Artificial Intelligence)는 AI 시스템의 의사결정을 사람이 이해할 수 있게 만드는 방법과 기술을 말하며, 신뢰와 규정 준수에 있어 핵심 과제입니다.
XAI란?
XAI(eXplainable Artificial Intelligence)는 인공지능 시스템의 의사결정을 사람이 이해하고 해석할 수 있게 만드는 모든 방법을 포괄합니다.
XAI가 중요한 이유
- 신뢰: AI가 왜 특정 답변을 하는지 이해
- 준수: 유럽 AI Act의 투명성 요건
- 디버깅: 편향을 식별하고 교정
- 개선: 작동 원리를 이해하고 모델 최적화
XAI와 AI 가시성
AI가 어떻게 "생각"하는지 이해하면 콘텐츠 최적화에 도움이 됩니다:
- ChatGPT 같은 AI는 점점 더 출처를 인용합니다
- Perplexity는 사용된 출처를 명시적으로 표시합니다
- Claude는 자신의 추론을 설명할 수 있습니다
일반적인 XAI 기법
- LIME: Local Interpretable Model-agnostic Explanations
- SHAP: 특성 중요도 산정을 위한 Shapley 값
- 어텐션 맵: 트랜스포머의 어텐션 시각화
- Chain-of-thought: 단계별 추론
XAI와 AI Act
유럽 AI Act 규정은 고위험 AI 시스템에 투명성 요건을 부과하므로, XAI는 규정 준수에 필수적입니다.
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