기술을 위한 심층 연구

설명 가능한 AI의 알고리즘 투명성과 예측 성능의 균형 조정: 의료 진단 및 형사 사법 분야의 응용

소개

인공 지능 (AI) 시스템은 의료 진단 및 형사 사법을 포함하여 의사 결정이 인간의 삶에 중대한 영향을 미칠 수 있는 고위험 영역에 점점 더 많이 배포되고 있습니다.많은 정교한 AI 모델의 “블랙박스” 특성으로 인해 불투명성에 대한 우려가 제기되어 설명 가능한 AI (XAI) 프레임워크가 개발되었습니다.이러한 프레임워크는 높은 수준의 예측 성능을 유지하면서 AI 의사 결정 프로세스에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 합니다.이 보고서에서는 특히 의료 진단 및 형사 사법 애플리케이션에서 설명 가능한 AI 프레임워크가 알고리즘 투명성과 예측 성능의 균형을 어떻게 맞출 수 있는지 살펴봅니다.

설명 가능한 AI 프레임워크의 이해

정의 및 중요성

Explainable AI (XAI) 는 AI 의사 결정과 이러한 결정을 주도하는 데이터를 사람들에게 설명하여 투명성을 제공하고, 책임에 대한 평가를 가능하게 하고, 공정성을 입증하고, 이해를 촉진할 수 있는 방법을 연구하는 연구 분야입니다. 3.“XAI”라는 용어는 2004년에 처음 만들어졌지만, 설명 가능성의 문제는 1970년대 중반 최초의 전문가 시스템이 등장했을 때부터 존재해 왔으며 다양한 AI 패러다임을 거치면서 발전해 왔습니다. 3.

고위험 시나리오에서 복잡한 블랙박스 알고리즘의 채택이 증가함에 따라 XAI의 중요성이 크게 증가했습니다.이러한 알고리즘은 기술 전문가도 이해할 수 없는 경우가 많지만, 이러한 알고리즘의 결정은 의료 및 형사 사법과 같은 영역에서 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. 3.

일반적인 XAI 기법

AI 시스템의 해석 및 투명성을 높이기 위해 몇 가지 기술이 개발되었습니다.

1. LIME (로컬 해석 가능 모델에 구애받지 않는 설명): 복잡한 모델을 해석 가능한 모델을 사용하여 로컬에서 근사화하여 개별 예측을 설명합니다.

2. SHAP (섀플리 애디티브 설명): 게임 이론 개념을 기반으로 특정 예측을 위해 각 기능에 중요도 값을 할당합니다.

3. 기능 어트리뷰션: 특정 출력에 가장 크게 기여한 입력 기능을 강조 표시합니다.

4. 기능 어트리뷰션: 특정 출력에 가장 크게 기여한 입력 기능을 강조 표시합니다.

5. 주의 메커니즘: 딥러닝에서는 의사 결정 시 모델이 입력의 어느 부분에 초점을 맞추고 있는지 보여줍니다.

투명성-성능 트레이드오프

코어 챌린지

XAI에는 근본적인 긴장이 존재합니다. 설명 가능한 많은 AI 모델은 기본 모델을 단순화해야 하며, 이로 인해 종종 예측 성능이 저하됩니다. 3.이로 인해 투명성을 높이는 대신 정확성과 효율성이 떨어질 수 있는 절충점이 생깁니다.

이러한 절충은 설명 가능성과 높은 성과가 모두 중요한 요구 사항인 의료 진단 및 형사 사법과 같은 고위험 영역에서 특히 중요합니다.이러한 분야의 의사 결정권자는 투명성 향상을 위해 얼마나 많은 성과를 희생할 것인지, 반대로 정확도 향상을 위해 어느 정도의 불투명도를 받아들일 것인지를 결정해야 하는 경우가 많습니다.

트레이드오프 정량화

신약 개발에 적용되는 주요 양자 알고리즘은 다음과 같습니다.

1. 모델 성능: 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수, ROC 곡선 아래 면적 (AUC) 및 기타 도메인별 지표

2. 설명 가능성 지표: 이해성, 충실도 (설명이 모델의 행동을 얼마나 잘 표현하는지), 일관성 및 완전성.

헬스케어 진단 분야의 애플리케이션

의료 AI의 설명 가능성의 필요성

의료 분야에서는 질병을 진단하고, 환자 결과를 예측하고, 치료를 권장하는 데 AI 시스템이 점점 더 많이 사용되고 있습니다.의료 분야의 AI 모델의 해석 가능성은 다음과 같은 경우에 필수적입니다.

1. AI 기반 의료 솔루션의 신뢰와 책임성 증진

2. AI 기술의 임상 채택 지원

3. 진단 정확성 확인

4. 오류 또는 편향과 관련된 위험 감소

5. 의사들이 의사결정 과정을 이해하고 완화할 수 있도록 권한 부여 4

헬스케어 진단 사례 연구

폐부종에 대한 의료 영상 분석

Quantori의 사례 연구는 폐부종에 대한 AI 기반 의료 영상 분석에서 투명성과 성능 간의 균형을 보여줍니다.이 연구에서는 방사선 영상 내에서 폐 영역을 분리한 다음 폐부종과 관련된 특정 특징을 탐지하는 2단계 워크플로를 개발했습니다. 1.

연구진은 설명하기 어려운 복잡한 단일 모델을 사용하는 대신 폐부종의 각 특징을 별도의 모델로 감지하는 모듈식 접근 방식을 개발했습니다.이 모듈식 설계를 통해 임상적 유용성을 유지하면서 설명을 더 쉽게 할 수 있었습니다.관련된 접근 방식은 다음과 같습니다.

1. 관심 영역 (폐) 에만 집중

2. 다양한 특징 (두부형성, 케를리 라인, 흉막 삼출액 등) 에 대한 고유한 모델 개발

3. 다양한 아키텍처 위험 및 성능 트레이드오프 평가

4. 실제 애플리케이션을 위한 모델 크기 최적화 (모델 파라미터로 측정) 1

이 접근법은 방사선 영상을 해석하는 임상의의 특정 요구 사항에 맞게 조정되어 설명 가능성과 성능 간의 실질적인 절충을 나타냅니다.

규제 프레임워크 및 투명성 요구 사항

EU AI법 (AI Act) 과 같은 글로벌 프레임워크는 의료 분야의 고위험 AI 시스템에 대한 더 엄격한 투명성과 책임성 조치를 추진하고 있습니다.이러한 프레임워크에서는 기술적 투명성을 법률 및 조직적 프레임워크와 연계하여 모든 결정을 설계 시 설명 및 감사 가능하도록 설계할 것을 요구합니다. 7.

형사 사법에서의 응용

더 스테이크 인 크리미널 저스티스 AI

형사 사법 시스템에서는 위험 평가 및 선고 결정에 AI 알고리즘이 점점 더 많이 사용되고 있습니다.이러한 시스템은 판사, 변호사, 피고인에게 개인의 생명과 자유에 중대한 영향을 미칠 수 있는 권고안을 제공합니다. 3.위험이 매우 크기 때문에 정확한 예측을 유지하면서 투명성이 매우 중요합니다.

사례 연구: COMPAS 위험 평가 도구

COMPAS (대체 제재를 위한 교도소 범죄자 관리 프로파일링) 는 피고의 재범죄 가능성을 예측하는 데 널리 사용되는 위험 평가 도구입니다.이 도구는 투명성 부족과 잠재적 편향성 때문에 비판을 받아왔습니다.

1. 연구에 따르면 COMPAS는 흑인 피고인을 미래의 범죄자로 잘못 신고했는데, 이는 백인 피고인보다 거의 두 배에 달합니다.

2. 반대로 백인 피고인이 흑인 피고인보다 위험이 낮은 것으로 잘못 분류되는 경우가 더 많았습니다.

3. 도구의 불투명한 특성 때문에 어떤 데이터가 위험 점수를 알려주고 이러한 점수가 어떻게 결정되는지에 대한 의문이 제기되었습니다. 3

이 사례는 형사 사법에 투명하지 않은 AI를 적용하는 것이 윤리적으로 미치는 영향과 공정성과 성과를 모두 유지하는 설명 가능한 프레임워크의 긴급한 필요성을 강조합니다.

형사 사법 AI의 균형 접근법

형사 사법 신청의 투명성과 성과 성과 간의 균형을 맞추기 위해 몇 가지 접근법이 제안되었습니다.

1. 하이브리드 모델: 적절한 경우 투명한 규칙 기반 시스템과 더 복잡한 모델을 결합합니다.

2. 사용자 중심 설계: 다양한 요구와 기술적 이해를 가진 다양한 이해 관계자 (판사, 피고인, 검사) 에 맞게 설명을 작성합니다.

3. 규제 프레임워크: 특히 편견을 지속시킬 수 있는 시스템에 대한 필수 투명성 요구 사항을 구현합니다.

4. 실증적 평가: 범죄율, 응답 시간, 커뮤니티 만족도와 같은 지표 전반에서 AI 최적화 방법의 실제 성과와 기존 방법을 비교하는 실증적 연구를 지지합니다.

투명성과 성과 간의 균형을 위한 전략

기술적 접근법

1. 모델 선택: 가능하면 본질적으로 해석 가능한 모델 (의사 결정 트리, 선형 모델) 을 선택하고 성능에 필요한 경우에만 더 복잡한 모델 (심층 신경망) 을 선택합니다.

2. 사후 설명: LIME 및 SHAP과 같은 기술을 복잡한 모델에 적용하여 기본 알고리즘을 수정하지 않고도 설명을 제공합니다.

3. 모듈식 아키텍처: 폐부종 사례 연구에서 입증된 바와 같이 복잡한 결정을 보다 해석하기 쉬운 구성 요소로 세분화 1.

도메인별 적응

투명성과 성과 간의 균형은 특정 영역과 상황에 맞게 조정되어야 합니다.

의료 적응:

1. 진단에 영향을 미치는 의료 이미지 영역을 강조하는 데 집중

2. 예측과 함께 신뢰 수준 제공

3. 의료 서비스 제공자의 전문 지식 수준에 맞게 설명을 조정하십시오.

4. AI와 임상의사 간의 협력적 의사결정을 위한 설계

형사 사법 적응:

1. 설명에 “왜”와 “왜 안 되는가” 추론을 모두 포함시키십시오 (반사실적 설명)

2. 성과 지표와 함께 공정성 지표의 우선 순위 지정

3. 모델 입력 및 의사 결정 프로세스의 잠재적 편향을 면밀히 조사할 수 있습니다.

4. 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 지원하는 설계 시스템

트러스트 보정

투명성과 성능의 균형을 맞출 때 가장 중요한 고려 사항은 AI 시스템의 적절한 신뢰 수준을 조정하는 것입니다.

1. 과잉 신뢰 사용자가 시스템의 기능이 보증하는 것보다 시스템을 더 신뢰하여 오용으로 이어질 때 발생합니다.

2. 불신 사용자가 우수한 성능에도 불구하고 AI의 기능을 거부하여 사용을 중단하는 경우 발생 3

설명은 AI 시스템에 대한 이해를 돕고 신뢰를 적절하게 보정하는 데 도움을 주어 보다 효과적인 Human-in-the-Loop 워크플로우를 제공할 수 있습니다.하지만 효과는 사용자와 상황에 따라 달라집니다.

윤리 및 사회적 고려 사항

공정성 및 편향 완화

의료 및 형사 사법 모두에서 XAI 프레임워크는 편견과 공정성에 대한 우려를 해결해야 합니다.

1. 설명할 수 없다면 형사 사법 분야의 AI 시스템은 인종적, 사회경제적 편견을 영속시킬 위험이 있습니다.

2. 의료 분야에서는 편견이 진단과 치료의 격차로 이어질 수 있습니다

3. XAI 기술은 데이터 사용 방식에 대한 투명성을 제공하여 이러한 편향을 식별하고 완화하는 데 도움이 됩니다.

이해관계자 관점

이해관계자마다 투명성과 성과에 대한 요구 사항이 다릅니다.

1. 의료 전문가: 의학 지식과 일치하고 임상 추론에 통합될 수 있는 설명이 필요합니다.

2. 환자: 진단 및 치료 권장 사항에 대한 신뢰를 구축하는 이해하기 쉬운 설명이 필요합니다.

3. 판사 및 변호사: 법적 추론 및 판례에 부합하는 설명 필요

4. 피고인들: 자유에 영향을 미치는 결정에 대한 명확한 정당성 필요

5. 정책 입안자: 적절한 규정 개발을 위한 시스템 동작 이해 필요

향후 방향

신흥 연구 및 기술

연구에서는 다음과 같은 방법을 통해 투명성과 성능의 균형을 적극적으로 해결하고 있습니다.

1. 고급 설명 가능성 기법: 모델 복잡성을 희생하지 않으면서 더 나은 설명을 제공하는 방법 개발

2. 뉴로 심볼릭 AI: 신경망과 상징적 추론을 결합하여 높은 성능과 해석 가능성을 모두 제공합니다.

3. 인간 중심의 XAI: 인간이 실제로 설명을 처리하고 사용하는 방식을 기반으로 설명 설계

규제 진화

AI가 고위험 영역에 계속 배포됨에 따라 규제도 진화하고 있습니다.

1. EU AI 법은 의료 및 형사 사법 AI를 “고위험”으로 분류하여 엄격한 투명성과 책임 조치를 요구합니다.

2. 도메인별 규정이 등장하면서 이러한 분야에서 AI를 적절하게 사용하기 위한 프레임워크가 만들어지고 있습니다.

결론

설명 가능한 AI 프레임워크에서 알고리즘 투명성과 예측 성능의 균형을 맞추는 것은 여전히 복잡한 과제로 남아 있습니다. 특히 두 요소가 모두 중요한 의료 진단 및 형사 사법 분야에서는 더욱 그렇습니다.이상적인 균형은 특정 사용 사례, 이해 관계자의 요구 사항 및 규제 요구 사항에 따라 달라집니다.

의료 진단에서 중요한 이미지 영역을 강조하는 모듈식 접근 방식 및 기술은 필요한 설명 가능성을 제공하면서 임상적 유용성을 유지할 수 있는 가능성을 보여주었습니다.형사 사법에서 공정한 적용을 위해서는 잠재적 편견을 드러내고 이에 대한 반사실적 설명을 제공하는 프레임워크가 필수적입니다.

연구자와 실무자들이 투명성과 성과 간의 균형을 최소화하는 새로운 기술을 개발하면서 이 분야는 계속 발전하고 있습니다.이러한 기술이 발전하고 규제가 구체화됨에 따라 설명 가능한 AI 프레임워크는 이러한 중요 영역에서 고성능 및 의미 있는 투명성이라는 이중 요구 사항을 충족할 수 있는 더 나은 입지를 확보할 수 있을 것입니다.