알고리즘은 특정 문제를 해결하거나 작업을 수행하기 위한 단계별 지침입니다. AI 알고리즘은 인공지능 시스템이 학습하고, 데이터를 처리하며, 의사 결정을 내리는 데 사용됩니다.

 

AI 알고리즘의 설명 가능성은 얼마나 이러한 알고리즘이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있는지에 대한 것입니다. 

 

일부 AI 알고리즘은 그 작동 원리를 명확하게 설명하기가 쉽습니다. 예를 들어, 분류 문제에서 가장 일반적인 기계 학습 알고리즘 중 하나인 로지스틱 회귀는 데이터의 특징과 결과 간의 선형 관계를 활용하여 분류합니다. 이러한 관계를 시각화하고 분석하여 알고리즘이 어떤 결정을 내리는지 설명할 수 있습니다.

 

하지만 깊은 신경망과 같은 복잡한 AI 알고리즘은 수천 개 또는 수십만 개의 계층으로 구성되어 있어 그 작동 원리를 이해하기 매우 어렵습니다. 이러한 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 학습하여 복잡한 패턴을 인식하지만, 구체적으로 어떤 입력이 특정 출력으로 이어지는지 설명하기는 쉽지 않습니다.

 

AI 알고리즘의 설명 가능성은 필수적인 문제입니다. 의사 결정에 사용되는 AI 시스템의 투명성과 신뢰도를 높이고, 편향이나 오류를 파악하여 개선하는 데 도움이 되기 때문입니다.  현재 연구는 AI 알고리즘을 더욱 설명 가능하도록 하는 방법을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 알고리즘의 중요한 입력 요소를 식별하거나, 알고리즘의 결정 과정을 시각적으로 표현하는 기술이 연구되고 있습니다.