AI 결정을 어떻게 설명해야 하는가? 유럽법 관점에서 바라본 설명 요구사항

Core Concepts

AI 시스템의 결정을 설명하기 위해서는 법적 요구사항을 충족해야 한다.

Abstract

이 논문은 법과 설명가능한 인공지능(XAI) 간의 관계를 조사한다. EU AI법안에 대한 논의가 많이 있지만, 다른 법 분야는 상대적으로 탐구되지 않았다. 이 논문은 유럽(일부 독일) 법을 중심으로 다루며, 신의성실 검증, GDPR, 제품 안전 및 책임 등의 국제 개념과 규정도 포함한다.
XAI 분류법을 기반으로 각 법적 근거에서 XAI 방법에 대한 요구사항을 도출했다. 그 결과, 각 법적 근거는 다른 XAI 속성을 요구하며, 현재 기술 수준으로는 이를 완전히 충족하지 못한다는 것을 알 수 있었다. 특히 XAI 방법의 정확성(때로는 충실도라 불림) 및 신뢰도 추정치가 부족한 것으로 나타났다.

Stats

기업법에서는 AI 결정의 개연성 검토가 필수적이며, 이를 위해 설명의 정확성, 완전성, 일관성, 압축성 등이 요구된다.
GDPR에 따르면 데이터 주체에게 AI 결정에 대한 설명을 제공해야 하며, 이를 위해 반대 가능성, 신뢰도 추정치 등이 필요하다.
제품 안전 및 책임법에서는 AI 결함을 발견하고 배제하기 위해 설명의 정확성, 복잡성, 신뢰도 추정치 등이 중요하다.

Quotes

"AI 시스템의 결정에 대한 설명가능성은 이들의 개발과 배치를 위해 필수적이다."
"각 법적 근거는 다른 XAI 속성을 요구하며, 현재 기술 수준으로는 이를 완전히 충족하지 못한다."
"특히 XAI 방법의 정확성 및 신뢰도 추정치가 부족한 것으로 나타났다."

Key Insights Distilled From

How should AI decisions be explained? Requirements for Explanations from the Perspective of European Law

by Benjamin Fre... at arxiv.org 04-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.12762.pdf

Deeper Inquiries

AI 결정에 대한 설명가능성 요구사항을 충족하기 위해 어떤 기술적 혁신이 필요할까?

AI 결정에 대한 설명가능성 요구사항을 충족하기 위해서는 다양한 기술적 혁신이 필요합니다. 먼저, 모델의 해석가능성을 높이기 위해 해석 가능한 모델을 개발하고 적용하는 것이 중요합니다. 이는 모델의 의사결정 프로세스를 투명하게 만들어 사용자가 모델의 결과를 이해하고 신뢰할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 해석 가능한 기술을 통해 모델의 예측을 설명하는 방법을 개발하고 적용해야 합니다. 이를 통해 모델이 어떻게 결정을 내렸는지를 사용자에게 명확하게 전달할 수 있습니다. 더불어, 다양한 해석 방법을 결합하여 모델의 설명력을 향상시키는 연구도 필요합니다. 이를 통해 모델의 결과를 다각도로 이해하고 검증할 수 있습니다.

AI 결정에 대한 설명가능성 요구사항과 기업의 영업비밀 보호 간 균형을 어떻게 달성할 수 있을까?

AI 결정에 대한 설명가능성 요구사항과 기업의 영업비밀 보호 간 균형을 달성하기 위해서는 몇 가지 접근 방법이 있습니다. 먼저, 기업은 영업비밀을 보호하면서도 AI 모델의 결정 프로세스를 설명할 수 있는 방법을 개발해야 합니다. 이를 위해 모델의 설명가능성을 높이는 기술적 방법을 적용하고, 영업비밀을 노출시키지 않으면서 모델의 결과를 설명하는 방법을 모색해야 합니다. 또한, 사용자에게 필요한 최소한의 정보를 제공하면서도 모델의 결정을 이해할 수 있는 방법을 고민해야 합니다. 이를 통해 기업은 영업비밀을 보호하면서도 사용자에게 충분한 설명을 제공할 수 있습니다.

AI 결정에 대한 설명가능성 요구사항이 AI 기술 발전에 어떤 긍정적 영향을 미칠 수 있을까?

AI 결정에 대한 설명가능성 요구사항이 AI 기술 발전에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 측면이 있습니다. 먼저, 설명가능성 요구사항을 충족하는 AI 모델은 더 신뢰할 수 있고 투명한 의사결정을 가능하게 합니다. 이는 사용자들이 모델의 결과를 이해하고 신뢰할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 설명가능성을 갖춘 AI 모델은 모델의 의사결정 프로세스를 더 잘 이해하고 개선할 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 통해 모델의 성능을 향상시키고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 또한, 설명가능성을 갖춘 AI 모델은 윤리적인 측면에서도 더 나은 방향으로 발전할 수 있도록 도와줍니다. 따라서, AI 결정에 대한 설명가능성 요구사항은 AI 기술 발전에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.