인공지능(AI)은 어려운 수학 문제를 풀고, 사진 속 물건을 알아보며, 사람의 질문에 답할 수 있습니다. 어떤 AI는 방대한 자료를 분석해 사람이 찾기 어려운 규칙까지 발견합니다. 그런데 한 가지 신기한 점이 있습니다. AI가 정답을 정확하게 찾아냈는데도 왜 그런 답을 내놓았는지 명확하게 설명하지 못하는 경우가 있다는 것입니다. 예를 들어, 은행에서 대출을 신청한 사람에게 AI가 대출이 어렵다는 결과를 내렸다고 생각해 봅시다. 신청자는 자신의 소득과 신용 상태가 어떤 영향을 주었는지 알고 싶어 합니다. 하지만 AI가 결과만 알려주고 구체적인 이유를 설명하지 못한다면 신청자는 그 판단이 공정했는지 확인하기 어렵습니다.
이러한 문제를 이해할 때 알아두면 좋은 개념이 바로 블랙박스 AI(Black Box AI)입니다. 블랙박스는 말 그대로 내부가 보이지 않는 상자를 뜻합니다. AI가 어떤 과정을 거쳐 결과를 만들었는지 사람이 쉽게 이해하기 어려운 상황을 비유적으로 표현한 것입니다. 그렇다면 AI는 왜 정답을 맞히고도 이유를 설명하지 못할까요? 그리고 AI의 판단을 사람이 이해할 수 있도록 만드는 방법은 무엇일까요?
AI는 어떻게 정답을 찾을까? 사람이 생각하는 방식과 다른 AI의 학습 원리
사람은 어떤 문제를 풀었을 때 자신의 생각을 말로 설명할 수 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, 사과 3개와 사과 2개를 합치면 모두 5개가 된다는 사실을 알고 있다면 사과를 하나씩 세는 과정을 설명할 수 있습니다.
하지만 AI는 사람과 똑같은 방식으로 생각하는 것이 아닙니다. AI는 많은 데이터를 학습하면서 여러 정보 사이에 어떤 관계와 규칙이 있는지 찾아냅니다. 이러한 규칙을 바탕으로 새로운 문제에 대한 답을 예측합니다.
예를 들어, AI에게 고양이 사진을 알아보는 방법을 가르친다고 생각해 봅시다. 사람은 고양이의 뾰족한 귀, 수염, 눈, 꼬리 등을 살펴보고 고양이라고 판단할 수 있습니다. AI도 사진에 나타나는 다양한 특징을 학습하지만, 그 특징을 활용하는 방식은 사람의 설명과 다를 수 있습니다.
AI는 수많은 고양이 사진과 다른 동물의 사진을 학습하면서 두 종류의 차이를 찾아냅니다. 처음 보는 고양이 사진이 들어오면 과거에 학습한 특징을 바탕으로 고양이일 가능성이 높다고 판단합니다.
이때 AI는 반드시 사람처럼 “귀가 뾰족하고 수염이 있으므로 고양이다”라는 문장을 머릿속에 만들고 판단하는 것은 아닙니다. 특히 복잡한 인공신경망은 수많은 숫자와 계산을 통해 결과를 만들어 냅니다. 사람이 이해하기 쉬운 규칙 몇 개로 그 과정을 모두 설명하기 어려울 수 있습니다.
여기서 인공신경망이란 사람의 뇌에서 신호가 전달되는 방식에서 아이디어를 얻어 만든 계산 구조입니다. 여러 단계에서 정보를 처리하고, 학습 과정에서 내부의 숫자들을 조정해 더 정확한 결과를 내도록 합니다. 이러한 구조는 복잡한 사진을 분류하거나 음성을 알아듣는 데 유용합니다. 하지만 내부에서 수많은 계산이 이루어지기 때문에 어떤 특징이 최종 결과에 얼마나 영향을 주었는지 사람이 쉽게 파악하기 어렵습니다.
물론 모든 AI가 이유를 설명하지 못하는 것은 아닙니다. 간단한 규칙으로 작동하는 프로그램이나 의사결정나무처럼 판단 과정을 비교적 쉽게 확인할 수 있는 모델도 있습니다. 예를 들어, 키가 일정 기준보다 크면 특정 결과를 내놓도록 만든 프로그램은 그 기준을 보여주면 판단 이유를 설명할 수 있습니다. 따라서 블랙박스 AI의 핵심은 AI가 정답을 모른다는 뜻이 아닙니다. 결과를 정확하게 예측하는 능력과 그 결과가 나온 이유를 사람이 이해하도록 설명하는 능력은 서로 다르다는 뜻입니다.
2. 정답을 맞혀도 설명하기 어려운 이유는 무엇일까? 블랙박스 AI의 한계
AI가 정답을 맞혔는데도 이유를 설명하기 어려운 가장 큰 이유 중 하나는 판단 과정이 매우 복잡하기 때문입니다. 특히 딥러닝과 같은 기술은 수많은 데이터와 계산을 사용해 결과를 만듭니다. 여러 특징이 서로 영향을 주기 때문에 특정한 하나의 이유만으로 결과를 설명하기 어려울 수 있습니다.
예를 들어, AI가 강아지 사진을 보고 특정 품종이라고 판단했다고 가정해 보겠습니다. AI의 판단에는 얼굴 모양, 털의 색깔, 귀의 형태, 몸의 비율 등 여러 특징이 영향을 주었을 수 있습니다. 하지만 어떤 특징이 가장 중요했는지, 여러 특징이 어떤 방식으로 결합되었는지 정확하게 설명하기는 쉽지 않을 수 있습니다.
또 다른 문제는 AI가 잘못된 단서를 학습할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 눈이 많이 쌓인 배경에서 찍힌 사진에 늑대가 자주 등장하는 학습 자료가 있다고 생각해 봅시다. AI가 동물의 생김새보다 눈 덮인 배경을 중요한 단서로 학습한다면, 눈밭에 있는 강아지를 늑대라고 잘못 판단할 수도 있습니다. 이 경우 AI가 결과를 내놓았다고 해서 올바른 기준으로 판단했다고 볼 수는 없습니다. AI가 정답을 맞히는 것과 올바른 근거를 사용해 판단하는 것은 다른 문제이기 때문입니다.
이러한 문제는 의료 분야에서도 중요합니다. AI가 엑스레이 영상에서 특정 질환의 가능성이 높다고 예측했다고 가정해 봅시다. 의료진은 단순히 결과만 확인하는 것이 아니라 영상의 어느 부분이 판단에 영향을 주었는지, 다른 검사 결과와 일치하는지 등을 확인해야 합니다. AI가 우연히 질환과 관련 없는 특징을 근거로 삼았다면 실제 환경에서 잘못된 판단을 내릴 위험이 있기 때문입니다.
금융이나 채용 분야에서도 비슷한 문제가 발생할 수 있습니다. AI가 대출 심사나 지원자 평가에 사용될 때 결과에 영향을 준 요인을 제대로 파악하지 못하면 불공정한 판단이 발생하더라도 발견하기 어려울 수 있습니다. 학습 데이터에 과거의 편견이 포함되어 있다면 AI가 그 편견을 학습할 가능성도 있습니다.
또한 AI가 나중에 말로 설명한 이유가 실제 내부 계산 과정을 정확하게 보여주는 것은 아닐 수 있습니다. 생성형 AI는 질문을 받으면 그럴듯한 설명을 만들어 낼 수 있지만, 그 설명이 실제 판단 과정을 완벽하게 재현한다고 보장할 수는 없습니다. 설명 자체도 별도로 검증할 필요가 있습니다.
그렇다고 설명하기 어려운 AI가 무조건 나쁜 기술이라는 뜻은 아닙니다. 복잡한 AI 모델은 특정 작업에서 높은 예측 성능을 보일 수 있으며, 내부 계산을 모두 사람이 이해하지 못하더라도 유용하게 활용할 수 있습니다. 다만 결과가 틀렸을 때 원인을 찾거나 중요한 결정을 내려야 하는 상황에서는 설명 가능성과 검증이 더욱 중요해집니다. 결국 블랙박스 AI의 문제는 단순히 내부가 복잡하다는 데서 끝나지 않습니다. 사람이 판단의 근거를 확인하기 어렵다면 결과에 대한 신뢰를 확보하기 힘들고, 오류가 발생했을 때 책임과 원인을 파악하기도 어려워집니다.
3. AI의 판단 이유를 알아내는 방법은 무엇일까? 설명 가능한 AI의 등장
AI의 판단 과정을 이해하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 연구자들은 설명 가능한 AI(Explainable AI), 줄여서 XAI라는 분야를 발전시키고 있습니다. 설명 가능한 AI는 AI가 어떤 결과를 내놓았는지뿐 아니라 그 결과에 어떤 요인이 영향을 주었는지 사람이 이해할 수 있도록 돕는 기술과 방법을 말합니다.
예를 들어, AI가 특정 사진을 고양이라고 판단했다면 사진에서 어떤 부분이 판단에 중요한 영향을 주었는지 시각적으로 보여줄 수 있습니다. 이미지의 특정 영역을 강조하거나, 입력 정보 중 어떤 특징이 결과에 영향을 주었는지 분석하는 방식입니다.
다만 이러한 시각화는 AI의 판단에 영향을 준 부분을 추정해 보여주는 것이며, 반드시 AI의 모든 내부 과정을 완벽하게 설명하는 것은 아닙니다. 설명 방법마다 장점과 한계가 있기 때문에 결과를 해석할 때 주의해야 합니다.
또 다른 방법은 AI의 판단에 영향을 준 요소를 비교하는 것입니다. 예를 들어, 대출 심사 AI가 어떤 신청자의 대출 가능성을 낮게 평가했다면 소득, 부채, 신용 이력 등 여러 조건을 살펴볼 수 있습니다. 다른 조건을 그대로 둔 상태에서 특정 요소를 바꾸었을 때 예측 결과가 어떻게 달라지는지 확인하면 판단에 영향을 준 요인을 이해하는 데 도움이 됩니다.
이러한 분석은 AI가 어떤 특징에 민감하게 반응하는지 알아보는 데 유용합니다. 하지만 특정 요소가 결과에 영향을 주었다고 해서 그것이 반드시 정당한 판단 근거라는 뜻은 아닙니다. 예측에 영향을 준 요인이 적절한지, 차별이나 오류를 일으키지는 않는지도 별도로 확인해야 합니다.
AI를 개발하는 과정에서도 여러 검증 방법이 필요합니다. 학습에 사용하지 않은 새로운 데이터를 활용해 성능을 확인하고, 다양한 환경에서 결과가 일관되게 나타나는지 점검할 수 있습니다. 의료나 금융처럼 위험이 큰 분야에서는 전문가가 AI의 결과를 검토하고, 문제가 발생했을 때 대응할 수 있는 절차도 마련해야 합니다.
일반 사용자도 AI의 답변을 무조건 믿지 않고 확인하는 습관을 기를 수 있습니다. AI가 어떤 결론을 내렸다면 근거가 되는 자료를 요청하고, 중요한 사실은 신뢰할 수 있는 출처와 비교하는 것이 좋습니다. 다만 AI가 근거를 설명했다고 해서 그 설명이 자동으로 정확해지는 것은 아니므로, 설명의 내용도 확인해야 합니다.
앞으로 AI가 더욱 발전하더라도 모든 모델의 판단 과정을 완벽하게 설명할 수 있게 된다고 단정하기는 어렵습니다. 기술의 종류와 목적에 따라 설명할 수 있는 범위가 달라질 수 있기 때문입니다. 중요한 것은 AI가 정확한 결과를 내놓는 능력과 함께 그 결과를 검증하고, 오류를 발견하며, 필요한 경우 사람이 개입할 수 있는 환경을 만드는 것입니다.
AI는 이미 우리 생활의 여러 영역에서 활용되고 있습니다. 하지만 AI가 정답을 맞혔다는 사실만으로 그 판단이 언제나 옳거나 공정하다고 볼 수는 없습니다. AI를 더욱 안전하고 믿을 수 있게 사용하려면 결과뿐 아니라 근거와 한계까지 살펴보는 태도가 필요합니다. 결국 좋은 AI는 정답을 잘 맞히는 AI를 넘어, 자신의 판단을 검증할 수 있도록 돕고 잘못된 결과를 발견했을 때 개선할 수 있는 AI라고 할 수 있습니다. AI의 설명 가능성은 기술에 대한 신뢰를 높이고, 사람이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 중요한 과제가 될 것입니다.