스택 오버플로우 데이터 분석으로 밝혀낸 XAI의 숨겨진 과제

본 연구는 스택 오버플로우 질문 분석을 통해 XAI 기술의 실제 사용에 대한 어려움을 밝히고, 모델 통합 및 설명 불일치 문제의 심각성을 강조하며, 실무자들의 요구를 반영한 사용자 중심적인 개선 방향을 제시합니다.

AI의 블랙박스를 벗기는 여정: XAI의 현실적인 어려움

인공지능(AI) 기술이 눈부시게 발전하고 있지만, 그 내부 동작 과정의 불투명성은 여전히 풀어야 할 과제입니다. AI 모델의 예측 결과를 이해하고 신뢰하기 위해 등장한 설명 가능한 AI(eXplainable AI, XAI) 기술들이 있지만, 실제 활용에는 어려움이 많다는 사실이 최근 연구를 통해 드러났습니다.

Saumendu Roy 등 연구진은 스택 오버플로우(Stack Overflow)에 게시된 663건의 XAI 관련 질문을 분석하여 그 어려움의 실체를 밝히는 연구를 진행했습니다. 연구 결과는 놀라웠습니다. 단순히 기술적인 문제뿐 아니라, 실무적인 측면에서의 어려움이 크게 작용하고 있었던 것입니다.

가장 큰 걸림돌: 모델 통합과 설명 불일치

연구진이 발견한 7가지 과제 중 가장 빈번하게 나타난 것은 바로 '모델 통합' 과 '설명 불일치' 문제였습니다. 기존 시스템에 XAI 기술을 통합하는 과정의 어려움과, XAI 기술 자체가 서로 다른 설명을 제공하는 경우가 많아 사용자들이 혼란을 겪는다는 점이 드러났습니다. 특히, 모델 통합 문제는 답변의 존재 여부 등을 분석한 결과, 가장 심각한 문제로 평가되었습니다.

실무자들이 바라는 것은? 일관성과 간편함

연구진은 실무자들을 대상으로 XAI 기술의 개선 방향에 대한 설문조사도 진행했습니다. 그 결과, 대다수의 실무자들은 설명의 일관성 과 간편한 통합을 개선의 최우선 과제로 꼽았습니다. 즉, XAI 기술이 모든 사용자에게 명확하고 일관된 방식으로 설명을 제공하고, 기존 시스템에 쉽게 통합될 수 있어야 한다는 것입니다.

미래를 향한 시사점

이번 연구는 XAI 기술의 현실적인 어려움을 명확히 밝히고, 향후 연구 방향을 제시하는 중요한 의미를 지닙니다. 단순히 기술적인 완성도를 높이는 것뿐만 아니라, 실무자들의 요구사항을 충족하는 사용자 중심적인 접근이 필요하다는 것을 보여주고 있습니다. XAI 기술이 진정으로 AI의 블랙박스를 벗기고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축에 기여하려면, 사용자 친화적인 설계와 실무적인 문제 해결에 대한 노력이 더욱 중요해질 것입니다. 이 연구는 XAI 기술의 접근성과 사용성을 높이는 데 기여하고, 미래 연구를 위한 중요한 기준점을 제시할 것으로 기대됩니다.