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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배재권 (계명대학교)
저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제18권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
439 - 448 (10page)

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설명가능한 인공지능(XAI, eXplainable Artificial Intelligence)은 기계학습 및 딥러닝(심층학습) 등의 인공지능이 학습한 최종 결과에 대해 인간이 이해할 수 있고, 설명 가능하도록 이유나 근거를 제시하는 기술이다. 인공지능의 태생적 한계점인 블랙박스(Black Box)는 불투명성과 복잡성을 증가시키며, 이를 보완하기 위한 방안으로 XAI가 제시되었다. 인공지능 기술의 내용과 효과를 명확히 이해하고, 자율성에 의존한 인공지능 산업이 아닌 구체적이고 실효적인 규범에 바탕을 둔 인공지능 체계 또는 XAI 체계가 필요한 시점이다. 또한 인공지능 시장의 건전성과 공익 보호를 위해 인공지능 기본법 또는 지능정보화 기본법 제정이 필요하며 인공지능 법안의 통일된 인공지능 법체계(법적 프레임워크)가 필요한 시점이다. 본 연구는 인공지능 백서와 인공지능법 제정안을 토대로 투명성(Transparency), 책임성(Accountability), 공정성(Fairness), 신뢰성(Reliability), 결과시연성(Result Demonstrability)의 5가지 XAI 기본원칙을 제안하였다. 본 연구에서 제시한 XAI 기본원칙은 인간 중심의 인공지능과 신뢰 가능한 인공지능 생태계 구축에 기여할 것으로 기대한다.
#XAI (eXplainable Artificial Intelligence) #Artificial intelligence basic law #Artificial intelligence act #Transparency #Accountability

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