인공지능(AI), 특히 딥러닝 기술은 이미지 인식, 자율 주행, 의료 진단 등 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘는 성능을 보여주고 있습니다. 하지만 대부분의 고성능 딥러닝 모델은 '블랙박스(Black Box)'처럼 작동합니다. 즉, 모델이 특정 예측을 내놓았을 때, '왜' 그런 결정을 내렸는지 그 이유나 과정을 이해하기가 매우 어렵습니다. 이러한 불투명성은 모델의 신뢰도를 떨어뜨리고, 예상치 못한 오류가 발생했을 때 원인을 파악하기 어렵게 만듭니다. 특히, 사람의 생명이나 안전과 직결되는 의료, 금융, 자율주행과 같은 분야에서는 모델의 결정 과정을 이해하고 신뢰하는 것이 무엇보다 중요합니다. 바로 이 지점에서 설명 가능한 AI(eXplainable AI, XAI)의 필요성이 대두됩니다.X..
