딥러닝의 블랙박스를 벗겨내다: Distance Explainer로 임베딩 공간 해석하기

Christiaan Meijer와 E. G. Patrick Bos가 개발한 Distance Explainer는 임베딩 공간에서 두 데이터 포인트 간의 거리를 설명하는 새로운 XAI 방법입니다. RISE 기법을 응용하여 마스킹 기법을 통해 특징 중요도를 계산하며, ImageNet과 CLIP 모델 실험을 통해 높은 신뢰성과 일관성을 검증했습니다. 이 연구는 XAI 연구의 발전에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

딥러닝의 블랙박스를 벗겨내다: Distance Explainer로 임베딩 공간 해석하기

최근 몇 년간 인공지능(AI) 분야에서 설명 가능한 AI (XAI)에 대한 관심이 급증하고 있습니다. 복잡한 모델의 의사결정 과정을 이해하는 것은 AI의 신뢰도와 채택률을 높이는 데 필수적이죠. 하지만, 고차원 벡터 공간인 임베딩 공간에서의 해석성은 여전히 큰 과제로 남아있습니다. 임베딩은 이미지, 텍스트 등 다양한 데이터를 벡터로 변환하여 유사도를 측정하는 기술인데, 그 차원들이 추상적인 의미를 지니기 때문에 '왜 이 두 데이터가 유사하다고 판단하는가?' 와 같은 질문에 답하기 어려웠습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Christiaan Meijer와 E. G. Patrick Bos는 Distance Explainer라는 획기적인 방법을 제시했습니다. Distance Explainer는 기존의 RISE (Removing Irrelevant Spurious Explanations) 기법을 차용하여 임베딩 공간에서 두 데이터 포인트 간의 거리를 설명하는 데 초점을 맞춥니다. RISE는 특정 픽셀을 가리고 그 영향을 분석하여 이미지 분류 결과에 대한 설명을 생성하는데, Distance Explainer는 이를 임베딩 벡터에 적용하여 두 벡터 사이의 거리에 영향을 미치는 요소들을 찾아냅니다. 마치 마술처럼, 선택적 마스킹(Selective Masking)과 거리 순위 마스크 필터링(Distance-ranked Mask Filtering)을 통해 각 차원(특징)에 대한 기여도를 계산하는 것이죠.

연구진은 ImageNet과 CLIP 모델을 사용하여 Distance Explainer의 성능을 평가했습니다. Faithfulness, Sensitivity/Robustness, Randomization 등 기존의 XAI 평가 지표를 활용하여 Distance Explainer가 임베딩된 데이터 포인트 간의 유사성 또는 상이성에 기여하는 특징을 효과적으로 식별하고, 높은 강건성과 일관성을 유지함을 확인했습니다. 또한, 마스크의 개수와 선택 전략과 같은 매개변수 조정이 설명의 질에 미치는 영향도 분석했습니다.

Distance Explainer는 XAI 연구의 중요한 갭을 메우는 혁신적인 연구입니다. 임베딩 공간을 사용하는 다양한 딥러닝 애플리케이션의 투명성과 신뢰성을 향상시켜, AI 기술이 더욱 안전하고 책임감 있게 사용될 수 있도록 기여할 것으로 기대됩니다. 이는 단순한 기술적 발전을 넘어, AI 시대의 윤리적 책임을 다하는 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 Distance Explainer가 다양한 분야에서 어떻게 활용될지, 그리고 XAI 연구에 어떤 영향을 미칠지 주목할 필요가 있습니다.