AI 설명의 새로운 패러다임: '인간 중심'을 넘어 '맥락 중심'으로

최근 연구에 따르면 AI 설명의 효과는 사용자의 인지 능력, 참여도, 사회기술적 맥락 등 다양한 요인에 따라 달라지며, 단순히 인간 중심적 설명만으로는 충분하지 않다는 것을 밝혔습니다. AI 인터페이스 디자인 시 사용자 개별 차이와 상황적 요인을 고려한 맥락 중심적 접근이 필요함을 강조합니다.

AI 설명의 새로운 패러다임: '인간 중심'을 넘어 '맥락 중심'으로

최근 AI 분야의 뜨거운 감자 중 하나는 바로 설명 가능한 AI(XAI) 입니다. 복잡한 알고리즘의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술이죠. 기존 연구들은 '인간 친화적인' 설명, 즉 대조적이고 선택적인 설명이 효과적이라고 주장해왔습니다. 하지만 안용수, Lin Yu-Run, Alikhani Malihe, 천은정 연구원이 진행한 최근 연구는 이러한 통념에 균열을 내고 있습니다.

연구팀은 서로 다른 대조 전략과 정보 선택성을 가진 6가지 설명 방식을 비교 분석했습니다. 그 결과, 놀랍게도 단순히 '대조적인 설명'이 항상 최고의 설명이 아니라는 사실을 발견했습니다. 어떤 설명이 효과적인지는 설명 대상, 상황, 설명 방식, 그리고 무엇보다도 사용자의 인지 능력과 참여 수준, 그리고 사회기술적 맥락에 따라 달라진다는 것이죠. 마치 같은 약이라도 환자의 상태에 따라 효과가 다르듯이 말입니다.

이 연구는 단순히 정보의 전달을 넘어, 사용자의 인지 부하와 참여도를 고려해야 함을 시사합니다. 예를 들어, 전문가에게는 복잡하고 세부적인 정보가 담긴 설명이 효과적일 수 있지만, 일반 사용자에게는 간결하고 직관적인 설명이 더 효과적일 수 있습니다. 또한, 의료 분야와 금융 분야처럼 사회적 영향이 큰 분야에서는 설명의 방식과 내용에 더욱 신중을 기해야 할 것입니다.

결론적으로, 이 연구는 AI 설명 전략에 대한 새로운 패러다임을 제시합니다. 단순히 '인간 중심'이 아닌, '맥락 중심'의 접근이 필요하다는 것입니다. AI 인터페이스를 설계할 때, 사용자의 개별적인 특징과 상황적 요인을 고려하여, 그에 맞는 최적의 설명 방식을 제공해야 합니다. 이는 더욱 신뢰할 수 있고 효과적인 AI 시스템 구축에 필수적인 요소가 될 것입니다.

이 연구는 AI 분야의 발전에 있어서 단순한 기술적 진보를 넘어, 인간과 기술의 조화로운 공존을 위한 중요한 이정표를 제시한다는 점에서 큰 의미를 지닙니다.