교육 현장의 AI 투명성 확보: 설명 가능한 AI(XAI)의 정의와 과제

본 기사는 교육 분야에서 설명 가능한 AI(XAI)의 정의와 과제에 대한 최신 연구 결과를 소개합니다. 연구는 XAI 정의의 표준화 부재와 윤리, 기술, HCI 등 다양한 과제를 제기하며, 교육 현장에서 XAI의 안전하고 효과적인 활용을 위한 지속적인 노력의 필요성을 강조합니다.

최근 교육 분야에서 인공지능(AI)의 활용이 증가하고 있지만, AI의 '블랙박스' 성격으로 인해 신뢰성 확보에 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 설명 가능한 AI (Explainable AI, XAI) 입니다. XAI는 AI의 의사결정 과정을 투명하게 만들어 사용자의 신뢰를 높이는 기술입니다.

Zaid M. Altukhi와 Sojen Pradhan이 진행한 최근 연구는 "Systematic Literature Review: Explainable AI Definitions and Challenges in Education" 에서 XAI의 교육 분야 적용에 대한 심층적인 분석을 제시합니다. PRISMA 방법론을 사용한 엄격한 연구를 통해 19건의 관련 연구를 분석하여 XAI의 정의 15가지와 과제 62가지를 도출했습니다. 이는 XAI가 교육 현장에 적용될 때 발생할 수 있는 다양한 문제점들을 보여주는 중요한 결과입니다.

흥미로운 점은 연구에서 제시된 XAI의 정의가 표준화되지 않았다는 점입니다. 윤리성, 신뢰성, 기술적 측면, 설명 가능성 등 여러 측면의 정의가 서로 겹치거나 상이하게 나타나 혼란을 야기할 수 있다는 점을 시사합니다. 이러한 정의의 불일치는 XAI 기술의 적용과 발전에 걸림돌이 될 수 있습니다.

더 나아가 연구는 XAI의 과제들을 7가지 범주(설명 가능성, 윤리적 문제, 기술적 문제, HCI(인간-컴퓨터 상호작용), 신뢰성, 정책 및 지침, 기타)로 분류했습니다. 각 범주에는 다양한 세부 과제들이 포함되어 있으며, 이는 XAI의 교육 현장 적용을 위한 체계적인 접근 방식의 필요성을 강조합니다. 예를 들어, 윤리적 과제에는 AI 시스템의 공정성과 편향성 문제가 포함되며, 기술적 과제에는 AI 모델의 해석 가능성 및 데이터의 질 문제 등이 포함됩니다.

결론적으로, 이 연구는 교육 분야에서 XAI의 적용을 위한 중요한 시사점을 제공합니다. XAI의 정의를 표준화하고, 다양한 과제들을 체계적으로 해결하기 위한 노력이 필요하며, 이를 통해 AI 기술이 교육 현장에서 더욱 안전하고 효과적으로 활용될 수 있을 것입니다. AI 기술의 발전과 함께, XAI에 대한 지속적인 연구와 토론을 통해 교육의 질적 향상을 도모해야 할 것입니다.