챗봇이 AI의 '악마의 변호사'가 된다면? - LLM을 활용한 XAI의 새로운 지평

본 기사는 LLM을 활용한 XAI(설명 가능한 AI) 연구의 새로운 가능성을 제시하는 논문을 소개합니다. 기존의 단순 번역 방식에서 벗어나, LLM을 AI 설명에 대한 '악마의 변호사'로 활용하여 AI 시스템에 대한 과도한 의존을 줄이고, 사용자의 비판적 사고를 촉진하는 방법을 제시합니다.

Ashley Suh, Kenneth Alperin, Harry Li, Steven R Gomez가 공동 집필한 논문 "Don't Just Translate, Agitate: Using Large Language Models as Devil's Advocates for AI Explanations"은 설명 가능한 AI(XAI) 연구 분야에 신선한 돌풍을 일으키고 있습니다. 기존의 LLM(대규모 언어 모델) 활용 방식을 넘어, AI 설명에 대한 새로운 접근법을 제시하고 있기 때문입니다.

단순 번역에서 비판적 질문으로: LLM의 역할 변화

논문은 기존의 LLM 활용 방식, 즉 AI 설명기법(예: 특징-속성 가중치)의 결과를 자연어로 번역하는 방식의 한계를 지적합니다. 이러한 방식은 설명의 접근성과 가독성을 높일 수 있지만, 사용자의 이해도를 실제로 향상시키지는 못하고, 오히려 AI 시스템에 대한 과도한 의존을 초래할 수 있다는 것입니다.

즉, LLM이 AI의 '번역가' 역할에만 머물러서는 안 된다는 주장입니다. LLM은 단순히 결과를 요약하는 것이 아니라, 모델의 한계, 불확실성, 일관성 부족 등을 적극적으로 제기하는 '악마의 변호사' 역할을 해야 한다는 것입니다.

AI 설명에 대한 비판적 사고 촉진: 과도한 의존 극복 방안

LLM이 '악마의 변호사'가 된다면 어떤 일이 일어날까요? 논문은 LLM이 다음과 같은 역할을 수행함으로써 사용자들이 AI 시스템과 생성된 설명을 비판적으로 평가할 수 있도록 돕는다고 주장합니다.

• 대안적인 해석 제시: AI의 결론에 대한 다른 가능성을 제시합니다.
• 잠재적 편향 지적: AI 모델의 편향 가능성을 짚어줍니다.
• 훈련 데이터의 한계 제시: AI가 학습한 데이터의 부족이나 편향을 보여줍니다.
• 모델 추론의 오류 지적: AI의 추론 과정에 발생할 수 있는 오류를 찾아냅니다.

이러한 과정을 통해, 사용자는 AI 시스템에 대한 맹신을 줄이고, 오해되거나 그럴듯하게 포장된 설명에 현혹되지 않도록 비판적 사고 능력을 키울 수 있습니다. 이는 AI 시스템의 의미있는 투명성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.

새로운 시대의 XAI: 비판적 사고와 책임 있는 AI 개발을 위한 전환점

결론적으로, 이 논문은 LLM을 단순한 도구가 아닌, AI 설명에 대한 비판적 사고를 촉진하는 핵심 요소로 자리매김시키려는 시도입니다. 단순한 설명 번역을 넘어, AI의 투명성과 신뢰성을 높이기 위한 새로운 패러다임의 시작을 알리는 중요한 연구라고 할 수 있습니다. 앞으로 LLM을 활용한 XAI 연구는 책임 있는 AI 개발과 윤리적인 AI 활용을 위한 중요한 전환점이 될 것으로 기대됩니다.