인공지능 중심의 전반적 이해를 위한 인간 중심 접근: 미래 관점과 도전
인공지능(AI) 시스템의 크기와 복잡성이 증가함에 따라 AI 투명성에 대한 탐구의 난이도가도 함께 증가하고 있다. 대규모 모델과 복잡한 AI 시스템의 세상에서 우리는 왜 AI를 설명해야 하는 걸까? 또 무엇을 설명해야 하는 걸까? 설명은 다양한 기능을 수행하지만, 복잡성에 직면한 인간은 학습을 촉진하기 위해 설명을 사용해 왔으며 여전히 사용하고 있다. 이 논문에서는 학습 이론을 XAI 생명주기(XAI lifecycle)에 녹여내는 방법에 대해 논의하고, 학습자 중심 접근을 채택할 때 발생하는 주요
인공지능 투명성의 중요성
인공지능(AI) 시스템의 크기와 복잡성이 증가함에 따라 AI 투명성에 대한 탐구의 난이도가 함께 증가하고 있다. 대규모 모델과 복잡한 AI 시스템의 세상에서 우리는 왜 AI를 설명해야 하는 걸까? 또 무엇을 설명해야 하는 걸까? 설명은 다양한 기능을 수행하지만, 복잡성에 직면한 인간은 학습을 촉진하기 위해 설명을 사용해 왔으며 여전히 사용하고 있다.
인간은 설명을 통해 새로운 지식을 습득하고, 이미 알고 있는 지식을 재구성하며, 복잡한 시스템을 이해하려고 한다. 따라서 AI 시스템도 설명이 필요하며, 이러한 설명은 인간이 AI 시스템을 이해하고 신뢰할 수 있도록 도와준다. 인공지능 중심의 전반적 이해를 위한 인간 중심 접근은 이러한 설명의 필요성을 강조하며, 학습자 중심 접근을 통해 AI 설명의 평가, 설계, 평가를 용이하게 하며, 인간 중심 AI 설명의 실천을 진화시킬 수 있다.
학습자 중심 접근의 기회와 도전
학습자 중심 접근은 AI 설명을 평가하고 설계하는 데 중요한 역할을 한다. 이 접근은 학습자가 AI 시스템을 이해하고 사용할 수 있도록 도와주며, AI 시스템의 투명성과 설명 가능성을 향상시킨다. 그러나 이러한 접근은 여러 도전을 안겨주기도 한다. 예를 들어, 학습자 중심 접근은 AI 시스템의 복잡성을 고려해야 하며, 설명의 형식과 내용을 결정해야 한다.
과거의 연구를 토대로, 우리는 학습자 중심 접근을 통해 AI 설명의 평가, 설계, 평가를 용이하게 하며, 인간 중심 AI 설명의 실천을 진화시킬 수 있다고 주장한다. 이러한 접근은 인공지능 중심의 전반적 이해를 위한 인간 중심 접근의 미래 관점과 도전을 제시하며, 인간과 AI 시스템이 협력하여 더 나은 결과를 도출할 수 있도록 도와준다.
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