Black box
1. 개요
블랙박스 문제란 인공지능, 특히 딥러닝과 같은 복잡한 모델의 내부 작동 방식을 이해하기 어렵거나 불가능한 현상을 말한다.마치 내부를 들여다볼 수 없는 '검은 상자(Black box)'와 같다고 해서 붙여진 이름이다.
모델이 특정 입력에 대해 어떤 출력을 내놓는지는 알 수 있지만, 왜 또는 어떻게 그런 결론에 도달했는지 그 과정과 근거를 명확히 설명하기 어렵다는 것이 핵심 문제이다. 이는 주로 연결주의 AI 접근 방식에서 두드러지게 나타난다.
2. 설명
이 문제는 심층 신경망과 같은 연결주의 AI 모델의 복잡한 구조에서 비롯된다. 수많은 인공 뉴런과 가중치들이 형성하는 방대한 네트워크는 데이터를 비선형적이고 다층적으로 처리한다.모델은 대규모 데이터를 통해 스스로 학습하며 최적의 성능을 내도록 파라미터를 조정하지만, 이 과정의 결과로 형성된 내부 상태나 각 요소의 역할을 인간이 직관적으로 해석하기는 매우 어렵다.
특히 최근 GPT와 같은 LLM들은 파라미터 수가 수천억 개에서 수조 개를 넘어서면서 이러한 블랙박스 특성이 더욱 심화되었다. 파라미터의 규모가 너무 커져서 특정 결정이 내려지기까지의 경로를 추적하거나 각 파라미터의 기여도를 명확히 파악하는 것이 사실상 불가능에 가깝다.
이러한 문제를 완화하고 AI의 투명성과 신뢰성을 높이기 위해 설명 가능한 AI(XAI, Explainable AI) 연구가 활발히 진행되고 있다. XAI는 모델의 예측 결과를 인간이 이해할 수 있는 형태로 설명하는 다양한 기법을 개발하고 적용하여 블랙박스 내부를 간접적으로나마 이해하려는 시도이다.