모델 해석 가능성은 AI 모델이 어떻게 특정 결과나 예측을 도출했는지 사람이 이해할 수 있는 정도를 의미합니다.
의료, 금융, 법률처럼 안전성과 신뢰성이 중요한 분야에서는 모델의 의사결정 과정을 이해하고 검증하는 것이 매우 중요합니다.

주요 특징:

• 투명성
입력된 특성(Feature)이 결과에 어떤 영향을 미쳤는지 명확히 알 수 있음

• 해석 가능성과 설명 가능성

– 해석 가능성(Interpretability): 모델 자체가 이해하기 쉬운 경우 (예: 결정트리, 선형회귀)
– 설명 가능성(Explainability): 복잡한 블랙박스 모델의 예측 결과를 사후적으로 설명하는 경우

• 국소적(Local) vs. 전역적(Global) 해석

– 국소적 해석: 개별 예측의 근거 설명
– 전역적 해석: 전체 모델 동작 원리 설명

• 자체 해석 가능한 모델
선형회귀, 의사결정나무 등은 자체적으로 해석이 용이함

• 모델 독립적 설명 도구
SHAP, LIME, Saliency Map 등 모델 유형에 관계없이 설명 제공

활용 사례: 

• 의료 분야
진단에 영향을 준 증상이나 요인을 의사에게 명확히 설명

• 금융업
신용 점수 산정, 사기 탐지 결과를 설명하여 규제 준수 지원

• 감사 및 공정성 검토
모델이 특정 집단에 편향되었는지 여부 확인

• 모델 디버깅
모델이 불필요한 특징에 의존하거나 오판단하는 경우 발견

• 신뢰 구축
사용자가 AI의 결정을 이해하고 신뢰하도록 지원

중요성

모델이 점점 복잡해질수록 그 내부 동작을 이해하기 어려워집니다. 하지만 설명할 수 없는 모델은 신뢰할 수 없는 모델입니다.
모델 해석 가능성은 다음을 위해 필수적입니다.

• AI의 책임성(Accountability) 확보

• 인간의 의사결정 참여 유지

• 모델의 안전성과 공정성 검증

• 사용자의 신뢰와 수용성 향상

따라서 해석 가능성은 안전하고 윤리적인 AI 시스템 개발의 핵심 요소라 할 수 있습니다.