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개요AI의 결정은 때로 **“왜 이 결정을 내렸는가?”**보다 **“어떻게 했으면 결과가 달라졌는가?”**에 대한 질문으로 귀결됩니다. 이러한 사용자 중심의 설명 요구를 충족시키는 것이 바로 **Counterfactual Explanation(반사실 설명)**입니다. 특히 고신뢰 의사결정이 필요한 금융, 의료, 법률 등에서는 Counterfactual Explainer를 통해 AI의 판단을 투명하게 이해하고, 사용자 피드백 기반 개선까지 이어지는 **설명 가능한 AI(XAI)**의 핵심 도구로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Counterfactual Explainer는 현재 입력값(input)이 아닌, 결과(label)를 변화시키는 가장 최소한의 입력 변경을 제시하여 모델의 결정 경계를 설명하는 기..

개요AI(인공지능) 기술이 다양한 산업에 도입되면서 AI 기반 소프트웨어의 신뢰성과 품질 보증(Quality Assurance, QA)이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 기존 소프트웨어와 달리 AI 시스템은 데이터에 의해 학습되며, 예측 가능한 방식으로 동작하지 않을 수 있습니다. 따라서 AI 소프트웨어의 품질 보증을 위해 기존의 테스트 방법을 보완하는 새로운 접근 방식이 필요합니다. 본 글에서는 AI 소프트웨어 품질 보증의 개념, 주요 도전 과제, 테스트 기법 및 최신 트렌드를 살펴봅니다.1. AI 소프트웨어 품질 보증이란?AI 소프트웨어 품질 보증은 AI 모델이 신뢰성 있고 예측 가능하며 윤리적으로 동작하도록 보장하는 프로세스입니다. 기존 전통적인 소프트웨어 QA와 차별화되는 요소는 AI 시스템이 ..

개요ModelOps(Model + Operations)는 AI 및 머신러닝(ML) 모델의 운영과 배포를 최적화하는 접근 방식입니다. 이는 모델 개발에서 배포, 모니터링, 유지보수까지의 라이프사이클을 자동화하여 AI 모델의 성능과 신뢰성을 지속적으로 유지하는 것을 목표로 합니다. 본 글에서는 ModelOps의 개념, 핵심 원칙, 주요 도구, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. ModelOps란 무엇인가?ModelOps는 머신러닝 및 AI 모델을 운영 환경에서 효과적으로 관리하기 위한 프로세스를 의미합니다. DevOps, MLOps와 유사하게 모델의 지속적 통합 및 배포(CI/CD), 성능 모니터링, 규제 준수를 포함한 모델 운영 자동화를 지원합니다.1.1 기존 AI/ML 운영 방식과 ..

개요AI 윤리(AI Ethics)는 인공지능 기술이 인간 사회에 미치는 영향을 고려하여 공정하고 책임감 있는 AI 개발과 활용을 보장하기 위한 원칙과 가이드라인을 의미합니다. AI가 점점 더 인간의 삶과 의사결정에 영향을 미치는 만큼, AI의 투명성, 공정성, 신뢰성, 개인정보 보호, 책임성 등의 윤리적 기준을 마련하는 것이 필수적입니다.1. AI 윤리란?AI 윤리는 인공지능 시스템이 사회적, 법적, 도덕적 원칙을 준수하며 인간의 이익을 보호하는 방향으로 개발되고 운영되도록 하는 개념입니다. 이는 알고리즘 편향, 개인정보 보호, AI 책임성 등의 이슈를 다룹니다.1.1 AI 윤리의 필요성AI의 자율성과 인간 통제권 문제 해결AI의 편향(Bias) 제거 및 공정성 확보개인정보 보호 및 보안 강화AI 의사결..

개요Explainable AI(XAI, 설명 가능한 인공지능)는 AI 모델이 내린 결정의 이유를 사람에게 이해할 수 있도록 설명하는 기술입니다. 최근 AI의 활용이 확대됨에 따라, AI의 신뢰성과 투명성을 확보하는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. XAI는 의료, 금융, 법률, 자율주행 등 다양한 분야에서 AI 의사결정의 해석 가능성을 높이고, 윤리적 문제를 해결하는 데 기여합니다.1. Explainable AI(XAI)란?XAI는 AI 시스템이 작동하는 방식과 모델이 내린 결정을 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 기술입니다. 이를 통해 AI의 신뢰성을 향상시키고, AI 모델이 오작동할 경우 원인을 파악하는 데 도움을 줍니다.1.1 XAI의 주요 원칙해석 가능성(Interpretability): 모..