V-CEM: 설명가능성과 성능, 두 마리 토끼를 잡다!

V-CEM은 개념 기반 설명 가능한 AI 모델로, 변분 추론을 통해 기존 모델들의 한계를 극복하고 성능과 개입 가능성을 동시에 향상시켰습니다. 새로운 지표인 CRC를 활용하여 모델의 설명 가능성을 더욱 객관적으로 평가할 수 있게 되었습니다.

AI 설명가능성의 새로운 지평을 열다: V-CEM

설명 가능한 AI (XAI) 분야는 날마다 혁신적인 발전을 거듭하고 있습니다. 특히, 개념 기반 XAI (C-XAI) 는 인간이 이해할 수 있는 중간 개념을 활용하여 AI 모델의 해석성을 높이는 접근 방식으로 주목받고 있습니다. 이를 통해 모델의 투명성을 높일 뿐만 아니라, 사용자가 개념과 상호 작용하여 모델의 성능을 개선할 수 있는 길을 열어줍니다.

하지만 기존의 개념 병목 모델(CBM)과 개념 임베딩 모델(CEM)은 각각 장단점을 가지고 있었습니다. CBM은 분포 외(OOD) 설정에서 개입이 효과적이지만, 블랙박스 모델의 성능에는 미치지 못했습니다. 반면 CEM은 분포 내(ID) 정확도를 높이지만, 특히 OOD 시나리오에서 개입 효과가 감소하는 한계가 있었습니다.

이러한 문제점을 해결하기 위해, Francesco De Santis 등 연구진이 제시한 V-CEM (Variational Concept Embedding Model) 은 변분 추론을 활용하여 CEM의 개입 반응성을 크게 향상시켰습니다. 이는 마치 어두운 방 안에서 길을 찾는 것과 같습니다. CBM은 손전등의 빛이 약하지만 방향을 제시해주는 반면, CEM은 빛이 강하지만 방향을 찾기 어려운 측면이 있었습니다. V-CEM은 강력한 빛을 유지하면서 동시에 방향을 명확히 제시하는 혁신적인 해결책을 제시한 셈입니다.

연구진은 다양한 텍스트 및 시각 데이터셋을 사용하여 V-CEM을 평가했습니다. 그 결과, V-CEM은 CEM 수준의 ID 성능을 유지하면서 OOD 설정에서 CBM과 유사한 개입 효과를 달성했습니다. 더 나아가, 연구진은 개념 표현 응집성(CRC) 이라는 새로운 지표를 제안하여 개념 임베딩 표현의 질을 평가함으로써 모델의 설명 가능성을 더욱 객관적으로 평가할 수 있도록 했습니다. 이는 마치 그림의 질을 평가하는 새로운 척도를 제시한 것과 같습니다.

결론적으로 V-CEM은 설명 가능성(개입)과 일반화 성능(성능) 사이의 격차를 효과적으로 줄여 AI 모델의 신뢰성과 활용성을 크게 높일 것으로 기대됩니다. 이는 AI 기술의 발전에 있어 중요한 이정표가 될 뿐만 아니라, 더욱 안전하고 투명한 AI 시스템 구축에 기여할 것으로 예상됩니다.