KAIST

< 설명가능 인공지능 튜토리얼 포스터 >

인공지능(AI) 기술 발전과 활용 분야가 확대되면서 다양한 AI 기반 서비스들이 등장하고 있다. 하지만 실제로는 어떤 원리로 작동하는지 이해하기 어려워 이용자 입장에서는 막연하게 느껴질 때가 많다. 이 같은 상황에서 국내 대표적인 설명가능 인공지능 연구그룹인 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 (센터장 최재식 교수) 연구진이 지난 1월 26일부터 2월 16일까지 7회에 걸쳐 ‘설명가능 인공지능 (XAI, Explainable Artificial Intelligence)’ 알고리즘, 평가기법, 툴 등 XAI 분야의 주요 기술을 총망라하여 소개하는 튜토리얼 시리즈를 개최했다. 이 행사에는 관련 분야 연구자뿐만 아니라 AI 기술기반 제품을 개발 중인 기업(성남시 소재) 관계자 약 130여명이 신청하여 XAI에 대해 높아진 관심을 알 수 있었다. 센터장 최재식 교수는 “AI기술을 활용하는 산업에서 필수로 자리잡게 될 XAI 분야 기반 기술에 대한 교육 프로그램을 제공하여 유관 연구기관 및 기업들이 성과를 높이는 데에 기여하고자 한다”고 행사 취지를 밝혔다. 

이번 KAIST XAI 튜토리얼 시리즈엔 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 소속 석박사과정 연구원 총 11명과 센터장 최재식 교수, 그리고 초청 연사로서 박우진 교수(서울대 산업공학과), 서민준 교수(KAIST 김재철AI대학원) 등 국내외 전문가들이 강연을 담당해 △다양한 XAI 알고리즘 △XAI 알고리즘의 평가기법과 툴 △사용자 중심 XAI 인터페이스 △대규모 언어모델 기반 추론 기술로 최근 주목을 받고 있는 Chain of Thoughts 등을 주제로 발표했다. 

‘설명가능 인공지능’이란 기계학습 및 딥러닝 모델이 내놓은 결과에 대해 왜 그런 결과가 나온 것인지를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 설명해주는 기술이다. 예를 들어, 자율주행차가 주행 중 장애물을 발견하여 급정거를 했을 때 왜 그런 판단을 했는지 사람에게 설명할 수 있어야 한다. 그래야 사고 위험을 줄일 수 있고 오작동 시 책임 소재도 가릴 수 있다. 최근 딥러닝 알고리즘의 성능이 향상되고 있지만 아직까지는 사용자들이 내부 로직에 대해 이해할 수 있는 설명을 제공하는 기술까지 적용된 사례는 많지 않다. 앞으로 다양한 산업분야에서 인공지능 기술을 도입함에 따라 적용된 AI기술에 대한 신뢰성과 투명성을 담보하기 위해서 반드시 함께 제공되어야 하는 것이 설명가능 인공지능 기술이라고 볼 수 있다.

KAIST 설명가능 인공지능연구센터 (http://xai.kaist.ac.kr)는 사람중심인공지능 핵심원천기술개발(R&D)사업의 일환으로 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 후원으로 설립된 연구조직으로서 현재 KAIST 김재철AI대학원 성남연구센터에 자리잡고 있다. 튜토리얼 자료와 동영상은 KAIST 설명가능 인공지능연구센터 홈페이지에서 제공될 예정이다. (관련 문의: 김나리 교수(nari.kim@kaist.ac.kr))