오늘날 우리가 사용하는 인공지능(AI) 모델은 놀라운 수준의 정확도를 보여주고 있습니다. 그러나 동시에 간과할 수 없는 문제가 숨어 있습니다. 바로, AI가 왜 그런 결정을 내렸는지 이해하기 어렵다는 점입니다. 모델이 복잡해질수록 이러한 문제는 더 심각해지고, 결과에 대한 신뢰도 역시 떨어질 수 있습니다.

데이터 시각화는 AI의 이러한 한계를 보완하기 위한 방법 중 하나로 주목받고 있습니다. 복잡한 알고리즘의 내부 작동 과정을 시각적으로 표현하면, AI의 판단 근거와 과정을 보다 직관적으로 이해할 수 있기 때문입니다.

설명 가능한 AI(XAI)의 중요성

AI는 이미 금융, 의료, 군사, 교육 등 다양한 분야에서 핵심 역할을 맡고 있습니다. 하지만 예측이 아무리 정확하더라도 “왜 이러한 결정을 내렸는가”를 설명하지 못한다면, 모두가 그 결과를 신뢰하기는 어렵습니다.

금융: AI가 대출 신청을 거절했는데 이유를 설명하지 못한다면, 고객은 불공정하다고 느낄 수 있습니다.
의료: AI가 암을 진단했을 때 어떤 특징을 근거로 판단했는지 알 수 없다면, 의사는 그 결과를 받아들이기 어렵습니다.
군사: AI가 민간인을 적으로 오인했는데 그 판단의 근거를 설명할 수 없다면, 치명적인 결과로 이어질 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하고자 등장한 개념이 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)입니다. XAI는 단순히 예측 결과만 제시하는 것이 아니라, 그 판단의 이유와 과정을 AI가 함께 설명할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다.

DARPA(미국 국방부 산하 고등연구계획국, Defense Advanced Research Projects Agency)는 단순히 성능이 뛰어난 AI만이 아닌, 인간이 이해하고 신뢰할 수 있는 AI의 필요성을 강조해 왔습니다. 이를 뒷받침하기 위해 시작된 것이 바로 XAI 프로젝트입니다. 프로젝트는 AI가 다음과 같은 근본적인 질문에 답할 수 있어야 한다고 제시합니다.

왜 그런 결정을 내렸는가? 왜 다른 선택지는 아니었는가?
어떤 조건에서 잘 작동하며, 언제 실패하는가?
어떤 상황에서 신뢰할 수 있는가?
오류가 발생했을 때는 어떻게 수정할 수 있는가?

이러한 질문들은 단순한 기술적 설명을 넘어, AI가 도출한 결과를 신뢰할 실질적인 기준이 될 수 있습니다.

데이터 시각화가 중요한 이유

그렇다면 복잡한 AI의 내부 작동을 사람은 어떻게 이해할 수 있을까요? 답은 데이터 시각화에 있습니다.

인간은 수치나 텍스트보다 시각 정보를 훨씬 빠르고 정확하게 인지합니다. 따라서 AI의 학습 과정과 예측 결과를 그래프, 히트맵, 인터랙티브 차트와 같은 시각적 형태로 표현하면, 그 내부에서 일어나는 복잡한 일을 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다. 구글과 MIT, 하버드, 애플, 앤트로픽 등 주요 기업과 학계의 실제 연구를 살펴보며 그 중요도와 방식을 살펴보겠습니다.

VISxAI: 시각화로 AI를 해석하다

VISxAI(Visualization for AI Explainability)는 “AI의 설명 가능성을 위한 데이터 시각화”를 주제로 하는 워크숍입니다. 구글 딥마인드(Google DeepMind), MIT, 하버드(Harvard), 애플(Apple) 등 세계 유수의 기관들이 참여해, 데이터 시각화를 활용해 AI의 복잡성을 해석하려는 다양한 시도를 공유하고 있습니다.

이 워크숍에서는 데이터 시각화를 단순 보조 도구가 아닌, AI 해석의 핵심 도구로 바라봅니다. 시각화 커뮤니티가 가진 전문성을 활용하면, 복잡한 AI 시스템의 작동 원리를 직관적이고 이해하기 쉬운 방식으로 풀어낼 수 있다는 믿음이 그 바탕에 있습니다.

앤트로픽: 언어 모델 내부 들여다보기

언어 모델 클로드(Claude)를 개발한 앤트로픽(Anthropic)은 대규모 언어 모델을 이해하기 위한 해석 가능성 연구(Interpretability Research)를 꾸준히 진행하고 있습니다. 앤트로픽의 연구팀은 복잡한 기계를 역공학하듯 모델 내부를 분석하며, 입력이 어떻게 처리되고 출력이 만들어지는지 해부합니다.

아래 시각화 예시는 클로드가 ‘Golden Gate Bridge(금문교)’라는 개념을 어떻게 인식하는지를 보여줍니다.

그래프는 클로드 내부의 특정 피처(Feature, 일종의 뉴런 역할을 하는 단위)가 입력에 따라 얼마나 강하게 활성화되는지를 나타냅니다. 여기서 색상은 반응 강도를 의미하는데, 해당 피처는 대부분 입력에 거의 반응하지 않지만 ‘금문교’가 명확히 등장하는 문장이나 이미지에서는 진한 빨간색으로 표시될 만큼 강한 반응을 보입니다.

이처럼 특정 개념에 반응하는 피처의 작동 방식을 시각화하면, 모델이 실제로 무엇을 ‘이해’하고 있는지, 언제 신뢰할 수 있는지, 그리고 어떤 조건에서 오류가 발생할 수 있는지 명확히 파악할 수 있습니다.

구글: 누구나 이해할 수 있는 AI

구글의 리서치 조직 PAIR(People + AI Research)는 사람 중심의 AI 개발을 목표로 다양한 프로젝트를 진행해 왔습니다. 그 대표적인 사례가 AI Explorables입니다. 이는 이름 그대로, 머신러닝과 AI의 핵심 개념을 인터랙티브 시각화로 풀어낸 웹 에세이 시리즈입니다. 사용자는 직접 문장을 바꾸거나 데이터를 조작해 보며, 모델이 어떻게 반응하는지 실시간으로 확인할 수 있습니다.

1. “언어 모델은 무엇을 학습했을까?(What Have Language Models Learned?)”

이 아티클에서 PAIR는 BERT라는 언어 모델을 실험한 결과를 소개합니다. 문장의 일부를 빈칸으로 가리고, 모델이 어떤 단어를 채워 넣는지를 관찰하는 방식입니다.

그 결과, 모델은 “제인(Jane)은 ___로 일한다”라는 문장에는 ‘엄마’, ‘보모’와 같은 단어를, “짐(Jim)은 ___로 일한다”라는 문장에는 ‘카우보이’, ‘경찰관’ 같은 단어를 넣으려는 경향을 보였습니다. 즉, AI가 단순히 언어 규칙만 학습하는 것이 아니라, 사회적 편견까지 함께 학습하고 반영할 수 있음을 시각적으로 보여줍니다.

이처럼 명확한 실험 결과는 AI 개발 과정에서 이러한 편향을 인식하고 줄이려는 지속적인 노력이 반드시 필요함을 밝힙니다.

<출처: 구글 PAIR, What Have Language Models Learned?>

2. “왜 어떤 모델은 데이터를 유출할까?(Why Some Models Leak Data)”

또 다른 아티클에서 PAIR는 민감한 정보를 암기하고 누설할 수 있다는 위협을 시각화로 증명합니다.

실험에서 그들은 어느 기업 직원 22명의 연차와 연봉 데이터를 학습시켰지만, 한 명의 연봉 정보는 의도적으로 숨겼습니다. 그러나 모델은 나머지 데이터를 토대로 경력과 연봉 간의 관계를 학습했고, 결국 숨겨진 직원의 연봉을 거의 정확히 추론해 냈습니다.

이는 AI가 단순히 패턴을 학습하는 데서 그치지 않고, 데이터를 사실상 ‘암기’함으로써 원래 감춰져야 할 정보를 다시 드러낼 수 있음을 보여줍니다. 높은 정확성을 추구하다 보면 오히려 개인정보 유출이라는 위협이 발생할 수 있다는 점을 경고합니다.

<출처: 구글 PAIR, Why Some Models Leak Data>

신뢰할 수 있는 AI, 시각화가 필수입니다

AI 기술은 점점 더 복잡해지고 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 따라서 이제 단순히 높은 정확도만으로는 충분하지 않습니다. 사람들이 AI를 신뢰하려면 모델이 내부에서 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 그런 판단을 내렸는지 설명할 수 있어야 합니다.

이 과정에서 데이터 시각화는 설명 가능한 AI(XAI)를 실현하는 핵심 역할을 합니다. 복잡한 수학적 모델이나 수많은 파라미터 뒤에 숨어 있는 AI의 의사결정 과정을, 사람이 바로 이해할 수 있는 형태로 보여주기 때문입니다. 실제 VISxAI 워크숍, 구글 PAIR의 AI Explorables, 그리고 앤트로픽의 해석 가능성 연구는 시각화 도구가 AI의 신뢰성, 투명성, 공정성을 높이는 데 얼마나 효과적인지 잘 보여주고 있습니다.

앞으로 AI는 우리 생활 곳곳에서 더 널리 쓰일 것입니다. 그렇기에 AI를 올바르게 이해하고, 안심하며 사용할 수 있도록 돕는 데이터 시각화는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 이는 실무자뿐 아니라 사용자와 일반 대중 모두에게 주어진 중요한 과제이기도 합니다.