설명가능한 AI(XAI) 완전 가이드

목차 (목차를 클릭하면 해당 섹션으로 이동합니다)

※ 이 글은 일상 속 사례 중심으로 설명합니다.

• 1. 서론 — 왜 XAI(설명가능한 AI)가 필요할까?
• 2. 본론 1: XAI의 핵심 개념과 원리
  • 2.1. XAI의 정의와 목적
  • 2.2. 주요 기법(모델 내 설명 vs 모델 외 설명)
  • 2.3. 신뢰·공정성·책임성 관점의 설명요구
• 3. 본론 2: 금융·의료 등 실제 사례와 심층 분석
  • 3.1. 대출 승인·거절(금융) 사례 심층 해부
  • 3.2. 의료 진단 지원 시스템의 설명 요구
  • 3.3. 행정·고용·보험에서의 설명 가능성 응용
  • 3.4. 케이스 스터디: 문제와 해결 전략
• 4. 본론 3: 최신 동향, 규제, 그리고 XAI의 미래 전망
  • 4.1. 주요 국가·기관의 규제 흐름
  • 4.2. 기술 발전과 상용화의 균형
  • 4.3. 기업·개인이 취할 실무적 준비
• 5. 결론 — 일상 속 XAI, 무엇을 기대하고 어떻게 행동해야 할까?

1. 서론 — 왜 XAI(설명가능한 AI)가 필요할까?

인공지능(AI)이 우리 생활 곳곳에 스며들었습니다. 휴대폰의 사진 분류, 스트리밍 추천, 금융사의 대출 심사, 병원의 진단 보조 시스템까지 AI는 ‘결정’을 내리거나, 의사결정에 강한 영향을 미칩니다. 그런데 AI가 “그렇게” 결정한 이유를 묻는 순간, 많은 시스템은 침묵합니다. 또는 개발자만 이해할 수 있는 수학적 표현과 가중치 행렬을 보여줄 뿐, 일반 사용자는 도저히 이해하지 못하는 설명을 내놓습니다. 이 때문에 “왜 대출이 거절됐나요?” “왜 이 약을 권하지 않나요?” 같은 질문에 답을 얻지 못하는 상황이 잦아졌습니다.

설명가능한 인공지능(XAI, eXplainable AI)은 바로 이 문제를 해결하려는 분야입니다. XAI는 단순히 ‘설명을 붙여서 신뢰를 얻는’ 기술이 아니라, 개인의 권리와 공정성을 지키고, 조직의 책임 소재를 분명히 하며, 기술 채택의 사회적 승인을 얻기 위한 핵심 수단입니다. 특히 금융·의료와 같이 개인의 삶에 직접 영향을 미치는 영역에서는 ‘결과’뿐 아니라 ‘결정 과정’에 대한 투명함이 필수적입니다.

이 글의 목적은 일반인 독자도 충분히 이해할 수 있도록 XAI의 핵심 개념을 알기 쉽게 풀고, 실제 사례(대출 승인·의료 진단 등)를 통해 ‘AI가 왜 그런 결정을 내렸는지’를 해석하는 방법을 보여드리는 것입니다. 또한 현재 진행 중인 규제 움직임, 기업과 사용자가 실무적으로 적용할 수 있는 체크리스트와 권장 관행을 제시해, 단순한 이론을 넘는 실용적 가이드를 제공하려 합니다. 독자께서 이 글을 통해 AI 결정의 ‘비밀’을 조금이라도 더 잘 읽고, 필요할 때는 설명을 요구할 수 있도록 돕고자 합니다.

서두에서 한 가지 분명히 말씀드리면, XAI는 마법이 아닙니다. 모든 AI 모델이 완벽히 ‘사람처럼’ 설명할 수 있는 것은 아니며, 때로는 설명이 오히려 오해를 낳을 수 있습니다. 다만 적절한 기법과 절차, 그리고 제도적 장치가 결합되면 AI의 결정은 훨씬 더 신뢰할 수 있고 책임성 있는 방식으로 관리될 수 있습니다. 본문에서는 이런 현실적 제한과 해결책을 균형 있게 다루겠습니다.

2. 본론 1: XAI의 핵심 개념과 원리

2.1. XAI의 정의와 목적

설명가능한 AI(XAI)는 모델의 출력을 사람에게 이해 가능한 형태로 제공하는 기술과 방법론의 집합입니다. 여기서 ‘이해 가능’하다고 할 때는 여러 층위가 있습니다. 가장 기초적인 층위는 “결과의 요약”—예를 들어 “대출 거절”이라는 결정을 단순히 고지하는 수준입니다. 다음 층위는 “결정요인 제공”—결정에 가장 큰 영향을 준 변수(예: 신용점수, 소득, 부채비율 등)를 제시하는 수준입니다. 보다 심화된 층위는 “인과적 설명”—특정 입력을 변경했을 때 결과가 어떻게 달라졌는지를 시뮬레이션으로 보여주는 수준입니다.

XAI의 목적을 정리하면 다음과 같습니다. 첫째, 투명성(Transparency)을 제공해 이해관계자가 결정 과정을 검토할 수 있게 합니다. 둘째, 신뢰(Trust)를 구축해 사용자가 시스템을 수용하도록 돕습니다. 셋째, 공정성(Fairness)과 편향(Bias)의 식별 및 교정을 가능하게 합니다. 넷째, 규제적 요구(예: 설명 의무)를 충족해 법적 리스크를 줄입니다. 마지막으로 운영적 측면에서 문제 탐지와 모델 개선을 돕는 디버깅 수단으로도 기능합니다.

이 목적들은 단순히 기술적 목표가 아니라 사회적, 법적, 윤리적 요구와 맞닿아 있습니다. 예컨대 금융 소비자가 대출 거절의 이유를 설명받을 권리가 있거나, 의료 환자가 진단 보조 시스템의 권고를 이해할 권리가 있는 경우, XAI는 개인 권리 보호 수단이기도 합니다. 또한 기업 입장에서는 잘 설계된 설명이 브랜드 신뢰를 높이고 고객 불만을 줄이는 투자로 작용할 수 있습니다.

구체적으로는 다음과 같은 세 가지 ‘이해관계자’ 관점에서 목적을 나눌 수 있습니다. 첫째, 최종 사용자(대출 신청자, 환자 등)는 ‘이해 가능한’ 단일 설명을 원합니다. 둘째, 규제기관·감독자·내부 감사자는 더 상세한 로그와 기준을 원합니다. 셋째, 개발자·데이터 과학자는 모델 내부의 작동 원리를 이해해 성능 개선과 편향 제거에 활용할 설명을 필요로 합니다. XAI 설계는 이 서로 다른 요구를 조화롭게 반영해야 합니다.

2.2. 주요 기법(모델 내 설명 vs 모델 외 설명)

XAI 기법은 크게 모델 내(intrinsic) 설명과 모델 외(post-hoc) 설명으로 구분됩니다. 모델 내 설명은 처음부터 해석 가능한 구조(예: 의사결정나무, 규칙 기반 모델, 선형회귀)를 사용해 모델 자체가 설명력을 갖도록 설계하는 방법입니다. 반면 모델 외 설명은 복잡한 ‘블랙박스’ 모델(예: 심층 신경망)에 대해 후처리 방식으로 설명을 생성합니다. 두 접근법은 장단점이 있어 상황에 맞게 선택해야 합니다.

모델 내 설명의 장점은 해석성이 본질적이라는 점입니다. 예를 들어 단순 의사결정나무는 “신용점수 > 650?” 같은 규칙으로 결정을 내리므로 설명이 직관적입니다. 또한 규칙 기반 시스템은 감사 로그를 남기기 쉽고 규제 요구에 잘 부합합니다. 그러나 단점은 복잡한 패턴을 학습하는 능력이 제한된다는 점입니다. 고차원 데이터나 비선형 상호작용이 많은 영역에서는 표현력 부족으로 성능이 떨어질 수 있습니다.

모델 외 설명 기법은 SHAP(SHapley Additive exPlanations), LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations), counterfactual explanations(반사실적 설명), 가중치 시각화 등 다양한 방법이 있습니다. 이들은 블랙박스 모델의 예측에 기여한 각 입력의 상대적 중요도를 산정하거나, 입력을 소폭 변형했을 때 결과가 어떻게 바뀌는지 보여줍니다. 장점은 강력한 예측 성능을 유지하면서도 ‘어떻게’라는 질문에 대한 근거를 제공할 수 있다는 점입니다. 단점은 설명 자체가 근사치(approximation)일 수 있어 과도한 신뢰를 낳을 위험이 있다는 것입니다.

아래 표는 주요 XAI 기법의 비교입니다. (표는 개념 이해를 돕기 위한 요약입니다.)

기법	설명성 레벨	주요 장점	주요 단점	주 사용 사례
의사결정나무(모델 내)	높음	직관적 규칙 제공, 감사 용이	복잡도 증가 시 과적합/한계	간단한 신용평가, 리스크 스크리닝
선형/로지스틱 회귀(모델 내)	높음	가중치로 영향력 명확화	비선형 관계 설명 어려움	정책 분석, 기본 리포팅
SHAP (포스트호크)	중~높음	특성별 기여도 정량화	계산량 많음, 해석 오해 위험	대출 사유 설명, 모델 디버깅
LIME (포스트호크)	중	로컬 설명에 강점	불안정성(랜덤성), 근사 한계	개별 사례 설명
Counterfactual Explanation	중~높음	대안 행동 제시 가능(실용적)	실행 가능성(현실적 제약 고려 필요)	대출 승인 조건 제시, 정책 시뮬레이션

실무에서는 단일 기법만 사용하기보다는 여러 기법을 조합하는 경우가 많습니다. 예를 들어 은행은 핵심 심사 모델은 성능을 위해 블랙박스(예: 랜덤포레스트)를 사용하되, 고객에게 제공하는 설명은 SHAP을 기반으로 요약하고, 내부 감사용으로는 로지스틱 회귀 기반의 보조 모델을 유지하는 방식으로 구현할 수 있습니다. 이렇게 하면 외부 요구(설명 제공)와 내부 요구(모델 성능·감사성)를 균형 있게 맞출 수 있습니다.

2.3. 신뢰·공정성·책임성 관점의 설명요구

XAI는 단순한 기술 문제가 아니라 신뢰와 공정성, 책임성(responsibility)의 문제와 밀접하게 연결됩니다. 몇 가지 핵심 질문을 제시하면 이해가 쉬울 것입니다. 첫째, “이 결정은 편향적이지 않은가?” 둘째, “이 설명을 누가, 어떤 수준으로 받아들여야 하는가?” 셋째, “오류가 발생했을 때 책임 소재는 누구인가?” 이러한 질문에 대한 답은 기술적 설명과 제도적 장치가 함께 작동할 때만 의미를 갖습니다.

신뢰(Trust)의 경우, 설명의 정확성·일관성·이해 가능성이 중요합니다. 단순히 ‘설명’을 제공했다고 신뢰가 자동으로 생기지는 않습니다. 예를 들어 SHAP 값이 높은 입력 변수를 제시하더라도, 사용자가 그것을 어떻게 해석해야 할지 모르면 신뢰로 연결되지 않습니다. 따라서 설명은 수신자(일반 소비자, 규제자, 개발자)별로 맞춤형이어야 합니다. 이는 ‘설명 맞춤성(explanation tailoring)’이라고 불리는 설계 원칙입니다.

공정성(Fairness)은 설명을 통해 불공정한 패턴을 발견하고 시정할 수 있는 기반을 제공합니다. 예를 들어 대출 모델이 특정 지역 거주자를 과도하게 불리하게 평가한다면, 설명 기법은 해당 지역 관련 특징들의 기여도를 보여주고, 이를 바탕으로 데이터 수집·전처리·모델링 단계에서 편향을 완화하는 조치를 설계할 수 있습니다. 다만 ‘설명을 봤더니 편향이다’로 끝나면 안 됩니다. 발견된 편향을 해소하기 위한 정책적·기술적 피드백 루프가 필요합니다.

책임성(Responsibility)은 규제적 맥락에서 특히 중요합니다. 판정 결과로 인해 개인에 피해가 발생했을 때, 기업은 어떤 근거로 결정을 내렸고, 어떤 설명을 제공했는지 문서화해야 합니다. 기록(logging), 설계 문서(documentation), 알고리즘 영향평가(AIA, Algorithmic Impact Assessment) 등은 책임 소재를 명확히 하는 핵심 수단입니다. 또한 조직 내부에서는 ‘AI 윤리 위원회’나 ‘리뷰 보드’를 두어 모델 배포 전후의 설명·검증 체계를 운영하는 것이 권장됩니다.

마지막으로 XAI 설계 원칙을 간략히 정리하면 다음과 같습니다. 첫째, 목적 지향성: 설명은 누구를 위해 존재하는가? 둘째, 검증 가능성: 설명은 재현 가능하고 검증 가능해야 한다. 셋째, 실용성: 사용자가 활용 가능한 형태로 제시되어야 한다. 넷째, 안전성: 잘못된 설명이 오히려 피해를 주지 않도록 설계되어야 한다. 이러한 원칙은 기술 선택과 인터페이스 설계, 그리고 제도적 보완책을 결정하는 데 기준이 됩니다.

3. 본론 2: 금융·의료 등 실제 사례와 심층 분석

3.1. 대출 승인·거절(금융) 사례 심층 해부

대출 심사는 XAI 논의에서 가장 현실적인 쟁점이 되는 영역 중 하나입니다. 이유는 간단합니다. 대출 결정은 개인의 생계와 직결되며, 법적·규제적 요구(예: 이유 고지, 차별 금지 등)가 명확하기 때문입니다. 여기서는 한 개인이 대출을 신청했을 때 ‘거절’ 통지와 함께 제공할 수 있는 설명의 형태와, 그 설명이 가져오는 결과를 예시와 함께 설명하겠습니다.

사례 1 — ‘신용점수 기반 거절’ : A씨는 신용점수 580으로 대출이 거절되었습니다. 은행은 SHAP 기반의 로컬 설명을 통해 “신용점수(-35% 기여), 최근 연체기록(-20%), 부채비율(-15%)” 등 주요 변수를 제시했습니다. 이 설명은 간단하지만 실용적입니다. A씨는 어떤 요소를 개선해야 승인 가능성이 높아지는지 구체적 행동(예: 연체 해소, 카드 한도 조정)을 알게 됩니다.

사례 2 — ‘데이터 기반 불균형’ : B씨는 동일 소득·동일 고용 형태임에도 지역·거주지 정보 때문에 거절 통보를 받았습니다. 설명은 “거주지역 변수(예: 우편번호)가 높은 가중치로 작용”이라고 나타났습니다. 이 경우 설명은 문제 제기로 기능합니다. 은행은 우편번호가 직접적 인과관계가 아니라 경제적 대리변수(proxy)인지를 검증해야 하며, 필요시 해당 변수를 제거하거나 보정(fairness-aware learning)을 적용해야 합니다.

사례 3 — ‘블랙박스 모델의 불명확성’ : C씨의 경우 신용평가 모델은 복잡한 딥러닝 모델이었고, 은행은 “내부 규정상 전체 모델을 공개할 수 없다”는 이유로 한정적 설명만 제공했습니다. 여기서는 counterfactual explanation이 현실적 대안이 될 수 있습니다. 예를 들어 “월 소득이 100만 원 더 높았으면 승인”과 같은 ‘반사실적’ 제안은 고객에게 개선 행위를 제시하고, 동시에 기계적 설명 없이도 실용적 정보를 제공합니다.

이처럼 대출 사례에서 중요한 것은 설명의 ‘유형’과 ‘세부 수준’입니다. 단순한 이유 나열(예: 신용점수 낮음)만으로는 부족하고, 가능하다면 개선 가능한 행동(what to do)을 제시하는 것이 바람직합니다. 또한 규제 준수 차원에서 영업·컴플라이언스 팀은 내부적으로 사용된 변수와 가중치의 근거를 문서화하고, 설명 기법의 한계(근사치 가능성 등)를 고객에게 명확히 고지할 필요가 있습니다.

3.2. 의료 진단 지원 시스템의 설명 요구

의료 영역에서 AI는 진단·치료 권고에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 다만 환자의 생명과 직접적으로 연결되므로 설명의 정확성과 신뢰성이 훨씬 더 엄격하게 요구됩니다. 여기서는 세 가지 실제적 사례를 통해 설명의 형태와 적용상의 쟁점을 살펴보겠습니다.

사례 1 — 영상 판독 보조 : 병원에서 딥러닝 기반 영상 분석기가 폐결절 유무를 탐지해 의사에게 ‘양성’으로 표시했습니다. XAI 도구는 Grad-CAM과 같은 기법으로 영상에서 모델이 주로 주목한 영역을 강조 표시합니다. 이는 의사가 모델의 근거를 시각적으로 확인하게 해주며, 판독 과정에서 모델의 오류(예: 의료기구의 그림자에 반응)를 발견할 수 있게 합니다. 하지만 시각적 강조만으로는 ‘왜’라는 질문에 충분치 않으므로 환자 기록과의 교차 검토가 필요합니다.

사례 2 — 치료 권고 시스템 : 특정 항암제의 처방 우선순위를 정하는 모델이 있을 때, XAI는 환자별로 어떤 특징(유전자 변이, 연령, 이전 치료 반응 등)이 권고에 영향을 미쳤는지 설명해야 합니다. 이 설명은 다층적이어야 합니다. 즉, 의사에게는 상세한 변수 기여도와 연구 기반의 근거를 제공하고, 환자에게는 비전문가도 이해 가능한 수준의 요약(예: ‘유전자 변이 X가 약물 효과를 예상하게 함’)을 제시하는 식입니다.

사례 3 — 임상시험 등록/선발 : AI가 임상시험 대상자를 선발할 때 설명을 제공하지 않으면, 특정 소수 집단이 배제될 위험이 있습니다. XAI는 어떤 기준으로 누가 선발되었는지, 특정 인구집단의 제외 여부가 데이터 불균형 때문인지, 그리고 이를 완화할 방법은 무엇인지에 대해 투명하게 설명할 필요가 있습니다.

의료에서의 XAI는 환자 안전과 윤리 문제와 직결됩니다. 특히 오진·권고 오류가 발생했을 때, 설명은 잘못된 판단의 원인을 제공하고 이후 교정 조치를 설계하는 데 핵심적입니다. 예를 들어 모델이 특정 연령대에서 성능이 낮다면, 추가 데이터 수집이나 모델 리트레이닝이 필요합니다. 또한 의료기기는 규제 기관(FDA 등)의 승인 과정에서 설명 가능한 근거를 요구받는 추세가 있어, 의료기관과 벤처기업은 초기 설계 단계에서 XAI를 고려해야 합니다.

3.3. 행정·고용·보험에서의 설명 가능성 응용

금융과 의료 외에도 행정(복지 혜택 심사), 고용(채용 자동화), 보험(리스크 평가) 등 다양한 영역에서 AI 결정의 설명 가능성은 중요합니다. 다음은 각 영역별 문제와 설명 설계의 핵심 포인트입니다.

행정(복지 심사) : 복지 수급자 선정에 AI가 사용될 때, 설명은 사회적 신뢰와 법적 분쟁을 예방하는 데 필수입니다. 수급 탈락 사유를 단순히 ‘비적합’이라고 통지하면 사회적 불만이 커질 수 있습니다. 대신 설명은 대상자가 어떤 요건을 충족하지 못했는지, 이의 제기 절차와 추가 자료 제출 방법을 함께 안내해야 합니다. 또한 민감정보(예: 정치 성향, 종교)에 기반한 결정이 아닌지 검증 가능한 로그를 보관해야 합니다.

고용(채용 자동화) : 자동화된 이력서 선별 시스템이 지원자를 배제할 때, 설명은 차별 이슈를 방지하는 데 핵심적입니다. 기업은 후보자에게 ‘왜’ 탈락되었는지를 알려주고, 동시에 인사팀은 특정 키워드나 경력 패턴이 불합리하게 높은 가중치를 받는지 검토해야 합니다. 기술적으로는 텍스트 기반 모델의 경우 LIME 같은 로컬 설명 기법이 유용합니다.

보험(리스크 평가) : 보험사는 고객의 위험도를 평가해 가격을 책정합니다. 이때 설명은 ‘가격 책정의 근거’를 고객에게 제공하는 동시에, 규제 준수와 내부 리스크 관리를 위해서도 필요합니다. 예를 들어 테라스 거주자에게 높은 보험료가 책정되었다면, 보험사는 해당 지역의 사고 통계나 주택 특성 등 객관적 근거를 제시해야 합니다. 또한 설명은 고객이 보험료 인하를 위해 개선할 수 있는 행동을 알려주는 데도 쓰일 수 있습니다.

3.4. 케이스 스터디: 문제와 해결 전략

세부 케이스 스터디 두 건을 통해 문제 원인과 해결 전략을 정리하겠습니다.

케이스 A — 은행의 대출 모델에서 특정 소수집단의 승인율이 낮아진 문제

문제 분석 : 데이터 분석 결과, 특정 우편번호에 거주하는 신청자들이 과거 신용기록 부족으로 낮은 신용점수를 받는 경향이 있었고, 모델은 우편번호를 프록시로 사용해 이들을 불리하게 평가했습니다. 또한 모델 교육 시 과거 데이터에 편향이 존재했음에도 이를 보정하지 않았습니다.

해결 전략 : 우선 우편번호 변수를 직접 제거하기보다, 해당 변수가 참조하는 경제성 지표(예: 평균 소득, 실업률)로 대체하거나 보정 항목을 도입했습니다. 다음으로, Fairness-aware learning(공정성 제약을 둔 학습)을 적용해 특정 집단에 대한 차별 지표(예: disparate impact)를 모니터링하도록 모델을 재설계했습니다. 마지막으로, 고객-facing 설명에는 “결정에 가장 영향이 큰 요인”을 제시하고, 개선 가능한 행동을 권고하도록 인터페이스를 고쳤습니다.

케이스 B — 병원 영상 AI의 오탐(특정 장비 그림자에 반응)

문제 분석 : AI는 영상 내 의료기구의 그림자나 촬영 각도 차이에 민감하게 반응해 오탐을 발생시켰습니다. Grad-CAM 시각화를 통해 모델이 실제 병변이 아닌 주변 패턴에 주목하는 것이 발견되었습니다.

해결 전략 : 데이터셋을 재구성해 다양한 장비·각도·프로토콜의 영상을 포함시키고, 데이터 증강을 통해 장비별 편차를 줄였습니다. 또한 모델 학습 시 attention regularization을 도입해 병변 주변의 진짜 의학적 특징에 더 집중하도록 유도했습니다. 최종적으로는 의사-모델 협업 인터페이스를 설계해 의사가 모델의 시각적 근거를 검토하고 최종 판단을 내리도록 프로세스를 설정했습니다.

이들 사례에서 공통적으로 중요한 교훈은 다음과 같습니다. 첫째, 설명은 문제 발견을 위한 도구라는 점입니다. 둘째, 설명은 개선 행동(what to change)을 동반할 때 실질적 가치를 발휘합니다. 셋째, 기술적 방법과 운영적·조직적 조치가 함께 결합돼야 문제 해결이 가능합니다. XAI는 ‘설명을 뱉어내는’ 것만으로 끝나지 않고, 그 설명을 바탕으로 데이터 수집·모델링·정책을 바꾸는 과정까지 포함해야 합니다.

4. 본론 3: 최신 동향, 규제, 그리고 XAI의 미래 전망

4.1. 주요 국가·기관의 규제 흐름

최근 몇 년간 설명가능성에 대한 제도적 관심이 급증했습니다. 유럽연합(EU)은 AI 규제 초안을 통해 고위험 AI 시스템에 대한 투명성과 설명 의무를 강조하고 있으며, 미국·영국·OECD 등도 가이드라인과 권고문을 통해 책임 있는 AI 사용을 촉진하고 있습니다. 금융 감독기관 역시 AI 모델의 투명성·검증 가능성 제공을 요구하는 흐름이 뚜렷합니다.

구체적으로는 다음과 같은 동향을 관찰할 수 있습니다. 첫째, ‘설명의 권리’를 법적으로 보장하려는 움직임이 확대되고 있습니다. 예컨대 EU의 AI 규제안은 고위험 시스템에 대해 설명 가능성 및 문서화 의무를 부과하고 있습니다. 둘째, 규제기관은 단순한 설명 제공을 넘어서 알고리즘 영향평가(AIA)를 요구하는 추세입니다. 이는 모델의 사회적·윤리적 영향을 사전에 평가하라는 것입니다. 셋째, 금융·의료 등 특수 분야는 별도의 가이드라인(예: 금융감독원의 모델 리스크 가이드라인, 보건당국의 의료기기 가이드라인)에 따라 설명성과 검증을 강화하고 있습니다.

이러한 규제 흐름은 기업에게는 운영·법적 부담으로 인식될 수 있지만, 장기적으로는 신뢰 기반의 시장 형성과 기술의 건전한 확산에 기여합니다. 따라서 기업은 규제 준수를 ‘비용’이 아닌 ‘경쟁력’으로 인식하고 XAI 체계를 선제적으로 구축하는 편이 바람직합니다.

4.2. 기술 발전과 상용화의 균형

기술적으로 XAI 영역은 빠르게 발전하고 있습니다. SHAP·LIME과 같은 로컬 설명 기법은 이미 상용 툴로 널리 쓰이고 있으며, counterfactual explanation, 예측 불확실성(uncertainty) 정량화, 설명 가능한 신경망 구조(예: attention mechanisms 기반의 설명) 등 다양한 연구가 병행되고 있습니다. 동시에 ‘설명의 신뢰성’을 평가하는 연구도 늘고 있습니다. 즉, 설명 자체가 얼마나 신뢰 가능하고 재현 가능한지 검증하는 메트릭 개발이 활발합니다.

다만 기술 발전이 상용화로 이어질 때 중요한 고려사항은 ‘사용자 경험(UX)’입니다. 기술적으로 우수한 설명이더라도 사용자가 이해하지 못하면 무용지물입니다. 따라서 설명의 전달·시각화 방식, 언어 수준, 개선 제안의 실용성 등을 UX 설계 관점에서 꼼꼼히 다듬어야 합니다. 예를 들어 금융 소비자 대상 설명은 비전문가도 이해할 수 있는 요약 + 세부 기술자료(원하면 열람 가능) 형태가 바람직합니다.

또한 비용-효율성 측면에서 모든 시스템에 고정적으로 SHAP 값이나 상세 로그를 제공하는 것이 현실적이지 않을 수 있습니다. 따라서 ‘설명 수준의 계층화’—기본 요약, 중간 수준의 변수 기여도, 규제자·감사용의 상세 로그—를 제공하는 체계가 점차 표준화될 가능성이 높습니다.

4.3. 기업·개인이 취할 실무적 준비

기업 관점의 준비

• 정책과 거버넌스 수립: AI 윤리 방침, 설명 제공 책임자(데이터보호 책임자·AI 거버넌스 리드) 지정, 알고리즘 영향평가 절차 도입
• 기술 인프라 정비: 로그 보관·버전 관리, 설명 산출 파이프라인(예: SHAP 계산 인프라), 테스트 데이터셋 구축
• 인적 교육: 비즈니스·법무·컴플라이언스 팀 대상 XAI 교육, 설명 해석 워크숍
• 사용자 인터페이스 설계: 계층화된 설명 제공, 반사실적 제안(what-if) 인터랙션, 고객 피드백 루프

개인(소비자) 관점의 준비

• 설명 요구 권리의 인지: 대출·보험·행정 결정을 받을 때 설명을 요청할 권리가 있다는 사실을 인지해야 합니다.
• 설명 해석 기본기: 주요 지표(예: 신용점수, 부채비율)의 의미와 개선 방안을 이해하면 설명의 실용성이 높아집니다.
• 이의제기 절차 숙지: 설명을 받고 여전히 합당하지 않다고 판단되면, 이의 제기 및 재심사를 요청하는 절차를 활용해야 합니다.

실무 체크리스트(기업용, 요약)

영역	핵심 항목	권장 조치
거버넌스	책임자 지정, AIA 절차	정책 문서화, 정기 검토
기술	설명 산출 파이프라인	SHAP/LIME 적용·성능 모니터링
운영	사용자용 설명 UI	계층화된 설명 제공
규제·컴플라이언스	기록·감사 로그	버전 관리, 데이터 보존 정책

요약하면, XAI의 확산은 단순히 기술 도입을 넘어 조직의 구조·프로세스·문화 변화를 요구합니다. 기술팀만의 문제가 아니라 법무·컴플라이언스·비즈니스가 함께 설계해야 실질적 효과를 얻을 수 있습니다.

5. 결론 — 일상 속 XAI, 무엇을 기대하고 어떻게 행동해야 할까?

이 글에서는 XAI의 개념적 기초에서부터 실제 사례 분석, 규제·기술 동향과 실무 적용까지 폭넓게 살펴봤습니다. 핵심 요지는 다음과 같습니다. 첫째, AI 결정은 더 이상 ‘블랙박스’로 방치할 수 없습니다. 특히 금융·의료·행정처럼 개인의 삶에 직접 영향을 미치는 영역에서는 설명 가능성이 권리 보호와 신뢰 확보의 핵심 수단입니다. 둘째, XAI는 단일 기술이 아니라 기법, 거버넌스, 사용자 인터페이스, 제도적 장치가 결합된 복합 체계입니다. 셋째, 설명의 형식은 상황에 맞게 계층화되어야 하며, 단순한 원인 나열을 넘어서 ‘개선 가능한 행동’을 제시하는 것이 실용적 가치를 높입니다.

실무적 권고를 정리하면 다음과 같습니다. 기업은 XAI를 규제 준수의 수단으로만 보지 말고, 신뢰·브랜드 가치를 높이는 투자로 인식해야 합니다. 이를 위해 알고리즘 영향평가(AIA), 설명 산출 파이프라인, 로그·버전 관리 체계, 그리고 사용자 맞춤형 설명 UI를 조속히 구축하길 권장합니다. 개인은 AI 기반 결정에 대해 설명을 요구할 권리가 있다는 사실을 알고, 기본적인 지표와 개선 방법을 숙지하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

마지막으로 몇 가지 현실적 제언을 드립니다. 첫째, 설명의 정확성과 이해 가능성 사이의 균형을 항상 검토하십시오. 지나치게 기술적 설명은 일반 사용자에게 무용지물이며, 지나치게 단순화된 설명은 오해를 낳을 수 있습니다. 둘째, 설명은 피드백 루프의 시작이어야 합니다. 설명을 통해 드러난 편향과 오류는 데이터·모델·정책 개선으로 연결돼야 합니다. 셋째, 규제는 변해가고 있으므로 지속적인 모니터링과 유연한 대응이 필요합니다. 규제 준수뿐 아니라 사회적 수용을 목표로 하는 장기 전략이 중요합니다.

AI는 이미 우리 삶의 많은 결정을 보조하고 있으며, 향후 그 영향력은 더 커질 것입니다. XAI는 그런 영향력을 책임 있게 관리하는 도구입니다. 오늘 당장 모든 AI가 완벽히 설명 가능해지지는 않겠지만, 본문에서 제시한 원리와 실무적 체크리스트를 통해 한 걸음씩 나아간다면 ‘왜 AI가 그렇게 결정했는지’를 묻는 우리 모두의 질문에 더 설득력 있는 답을 제공할 수 있을 것입니다. 개인은 설명을 요구할 권리를 행사하시고, 기업은 그 요구에 응답할 준비를 하시길 권합니다. 그 과정에서 신뢰와 효율성, 그리고 공정성이 함께 증진될 것입니다.

참고 자료

• Proposal for a Regulation laying down harmonised rules on artificial intelligence (EU AI Act) | European Commission
• NIST: Artificial Intelligence | National Institute of Standards and Technology
• OECD Principles on Artificial Intelligence
• Explaining decisions made with AI | Information Commissioner’s Office (ICO)
• Explainable AI: Getting the right balance | McKinsey & Company
• Machine Learning in Finance | Financial Conduct Authority (연구자료)
• Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)-Enabled Medical Devices | U.S. FDA
• Algorithmic Decision-making and the Use of Artificial Intelligence in the Financial Sector | Bank for International Settlements (BIS)
• Explainable AI | Google AI
• “Why Should I Trust You?”: Explaining the Predictions of Any Classifier (LIME) | arXiv