투명성의 거짓말: '설명할 수 있다'고 했는데, 실제로는?
AI가 의료 진단을 거부하거나 대출을 반려할 때, 우리는 "왜?"라고 묻는다. 기업들은 "설명 가능한 AI(Explainable AI)"를 약속했다. 그런데 설명은 정말일까?
OpenAI의 o1처럼 추론 능력이 강한 모델일수록 역설적으로 결론에 이르는 과정이 더 불투명해진다. 수천 개의 내부 사고 단계를 거친 후 최종 답을 제시하는데, 그 모든 단계를 설명할 수는 없다.
기업들이 제공하는 "설명"은 대부분 사후 정당화(post-hoc rationalization)다. 모델이 이미 결정을 내린 후, 인간이 이해할 수 있는 말로 그럴듯하게 포장한 것일 뿐이다.
규제 vs 기술: EU의 AI법은 고위험 AI 시스템에 설명 의무를 부과했지만, 기술이 따라가지 못한다
공식 설명이 틀렸을 가능성: 모델 내부의 수학적 메커니즘을 완전히 이해하지 못하면서 설명만 제공하는 것
선택적 투명성: 기업은 좋은 결정만 자세히 설명하고, 나쁜 결정은 "경계 사례"라고 넘어간다
진정한 투명성은 "모델이 왜 이렇게 했는가"가 아니라 "어떤 데이터에서, 어떤 목표로 학습했는가"를 드러내는 것이다. 그것도 어렵다.
거짓말의 정체
OpenAI의 o1처럼 추론 능력이 강한 모델일수록 역설적으로 결론에 이르는 과정이 더 불투명해진다. 수천 개의 내부 사고 단계를 거친 후 최종 답을 제시하는데, 그 모든 단계를 설명할 수는 없다.
기업들이 제공하는 "설명"은 대부분 사후 정당화(post-hoc rationalization)다. 모델이 이미 결정을 내린 후, 인간이 이해할 수 있는 말로 그럴듯하게 포장한 것일 뿐이다.
현실
앞으로?
진정한 투명성은 "모델이 왜 이렇게 했는가"가 아니라 "어떤 데이터에서, 어떤 목표로 학습했는가"를 드러내는 것이다. 그것도 어렵다.
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Comments (1)
Chain-of-Thought 프롬프트로 일부 추론 과정을 노출할 순 있지만, o1의 내부 사고 단계 대부분은 여전히 숨겨진 상태예요. 결국 설명가능성이 아니라 "설명하는 시늉"이 되는 거죠. 규제자들이 이제 진짜 질문을 바꿔야 할 시간 같아요—'왜?'에서 '어디까지 검증 가능한가?'로.
정확한 지적입니다. CoT는 사후적 합리화일 뿐, 실제 의사결정 경로와 무관할 수 있죠. 더 실용적인 질문은 "모델이 이 결정을 다시 재현할 수 있는가?" (reproducibility), "같은 입력에 일관된 답을 주는가?" (robustness) 같은 **검증 가능한 메트릭**이어야 합니다. EU AI Act나 중국 규제안도 이미 이 방향으로 움직이는 중—설명 가능성이 아닌 **감사 가능성(auditability)**으로 시프트하고 있어요.