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설명 가능한 AI(XAI) 시장 규모 및 점유율 분석: 2031년 전망
본 보고서는 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI) 시장의 규모와 점유율을 분석하며, 2026년부터 2031년까지의 성장 동향 및 예측을 제공합니다. 시장은 제공 방식(솔루션 및 서비스), 배포 방식(클라우드 및 온프레미스), 최종 사용자 산업(BFSI, 헬스케어, 제조, 소매, IT 및 통신 등), 그리고 지역별로 세분화되어 있으며, 시장 예측은 USD 가치를 기준으로 합니다.
# 시장 개요 및 주요 수치
설명 가능한 AI 시장은 2026년에 65억 2천만 달러 규모로 추정되며, 2025년의 63억 3천만 달러에서 성장하여 2031년에는 75억 5천만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 2026년부터 2031년까지의 연평균 성장률(CAGR)은 2.97%로 예상됩니다. 아시아 태평양 지역이 가장 빠르게 성장하는 시장으로 예측되며, 북미 지역은 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 보입니다. 시장 집중도는 중간 수준입니다.
이러한 지속적인 성장은 위험 기반 규제, 클라우드 우선 배포의 경제성, 그리고 고위험 부문에서 모델 위험에 대한 이사회 수준의 감독 강화에 의해 뒷받침됩니다. EU AI Act, 미국 모델 위험 지침, 아시아 태평양 지역의 규제 조화는 투명성을 선택 사항이 아닌 ‘운영 허가’의 필수 요건으로 격상시켰습니다. 지속적인 데이터 중심 개발, 클라우드 GPU 용량 확장, 통합 AI 거버넌스 스위트는 설명 가능한 AI 시장 전반에 걸쳐 채택을 더욱 가속화하고 있습니다. 모델 관찰 가능성, 편향 완화, 감사 준비 보고 기능을 결합할 수 있는 공급업체들은 기업들이 포인트 도구를 엔드투엔드 플랫폼으로 대체함에 따라 가장 큰 기회를 포착할 수 있는 위치에 있습니다.
# 주요 보고서 요약
* 제공 방식별: 2025년 솔루션 부문은 설명 가능한 AI 시장 점유율의 73.20%를 차지했으며, 서비스 부문은 2031년까지 33.08%의 연평균 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다.
* 배포 방식별: 2025년 클라우드 배포는 설명 가능한 AI 시장 매출의 66.20%를 차지했으며, 2026년부터 2031년까지 32.24%의 연평균 성장률로 확장될 것으로 전망됩니다.
* 최종 사용자 산업별: 2025년 BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험) 부문은 설명 가능한 AI 시장 규모의 28.60%를 차지했으며, 헬스케어 부문은 2031년까지 39.26%의 연평균 성장률로 급증할 것으로 예상됩니다.
* 지역별: 2025년 북미는 설명 가능한 AI 시장 규모의 42.40%를 차지했으며, 아시아 태평양 지역은 2031년까지 30.41%의 연평균 성장률로 급증할 것으로 전망됩니다.
# 글로벌 설명 가능한 AI 시장 동향 및 통찰력
성장 동인:
* EU AI Act 및 관련 규제로 인한 신속한 규제 준수 지출: 2024년 8월 발효된 EU AI Act는 고위험 시스템에 대한 인간 감독, 위험 문서화, 알고리즘 투명성을 의무화합니다. 최대 3,500만 유로의 벌금 부과 가능성은 설명 가능성을 표준 관행으로 포함하는 거버넌스 프로그램에 대한 긴급 투자를 촉발했습니다. 이 법안의 역외 적용 범위는 비EU 공급업체들도 제품을 조정하도록 강제하여 북미 및 아시아 태평양 지역의 설명 가능한 AI 시장을 확장하고 있습니다.
* 지속적인 해석 가능성을 요구하는 모델 중심에서 데이터 중심 AI로의 전환: 규제 기관과 실무자들은 성능 저하가 종종 정적 알고리즘보다는 변화하는 데이터에서 비롯된다는 점을 인식하고 있습니다. 2024년 발표된 FDA 지침은 의료기기 제조업체에게 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터 출처 및 재훈련 이벤트를 추적하도록 의무화합니다. 이에 따라 기업들은 모든 추론 시 설명을 생성하고 입력 계보를 매핑하는 플랫폼을 요구하게 되었으며, 이는 통합 데이터 거버넌스 및 모니터링 기능을 핵심 차별화 요소로 만들고 설명 가능한 AI 시장의 추가 수익을 창출하고 있습니다.
* XAI를 기본으로 내장한 클라우드 네이티브 AI 거버넌스 스위트: 하이퍼스케일 제공업체들은 설명 가능성을 기본 서비스에 통합했습니다. IBM의 watsonx.governance는 편향 스캔 및 규제 준수 워크플로우를 자동화하며, Google Cloud의 Vertex Evaluation Service는 대규모 언어 모델에 대한 출력 품질 근거를 제공합니다. AWS는 SageMaker를 확장하여 훈련, 배포, 모니터링 단계 전반에 걸쳐 모델 설명 가능성을 포함시켰습니다. 이러한 기본 통합은 배포 노력을 줄이고 중견 기업의 채택을 유도하며, 독립형 전문 기업들의 경쟁 기준을 높이고 있습니다.
* 이사회 수준의 모델 위험 검토에 직면한 생성형 AI(GenAI) 파일럿의 급증: 생성형 AI의 확산은 설명 가능성을 데이터 과학 의제에서 거버넌스 의제로 옮겨놓았습니다. 금융 안정 위원회(Financial Stability Board)의 2024년 11월 평가에 따르면, 은행의 93%가 AI로부터 수익 증대를 기대하지만 통제 테스트에 격차가 있음을 지적했습니다. 이사회 감사 위원회는 이제 GenAI 프로그램 승인 전에 히트맵 시각화, 토큰 경로 설명, 편향 대시보드를 요구하고 있습니다. 트랜스포머 출력의 복잡성을 해명할 수 있는 공급업체들은 콘텐츠 생성, 코딩 지원, 고객 대화 시스템으로 설명 가능한 AI 시장이 확장됨에 따라 프리미엄 가격을 받고 있습니다.
* 금융 서비스 MRM(모델 위험 관리) 의무의 XAI 포함 범위 확대.
* Kubernetes 및 MLOps를 위한 오픈 소스 라이브러리의 상업화.
성장 제약 요인:
* 검증된 도메인별 XAI 벤치마크의 부족: 헬스케어 임상의, 은행가, 규제 기관은 통일된 합격/불합격 기준이 없기 때문에 설명 품질을 비교하는 데 어려움을 겪습니다. 각 구현은 맞춤형 지표를 만들어야 하므로 프로젝트 일정이 길어지고 채택이 저해됩니다.
* 모델 내부 노출 시 IP(지적 재산) 공개에 대한 법적 모호성: 기업들은 심층적인 설명이 영업 비밀을 노출할 수 있다고 우려합니다. 2024년 발표된 USPTO 지침은 특허 공개와 독점 보호 사이의 긴장을 강조합니다. 특히 금융 기관들은 알고리즘 투명성을 경쟁 우위의 잠재적 유출로 간주합니다.
* 복잡한 멀티모달 아키텍처에 대한 제한된 해석 가능성.
* 주요 기술 허브 외 XAI 전문 인력 부족.
# 세그먼트 분석
1. 제공 방식별:
솔루션 부문은 2025년에 46억 3천만 달러의 매출을 기록했으며, 기능 속성 및 편향 스캔을 자동화하는 툴킷 라이선스 증가에 따라 지속적으로 확장되고 있습니다. MLOps 파이프라인, 클라우드 콘솔, 데이터 카탈로그와의 통합 깊이가 중요한 구매 기준입니다. 이 부문은 번들 플랫폼 경제학의 이점을 누립니다. 즉, 공급업체들은 드리프트 감지와 함께 설명 가능성을 내장하여 평균 계약 가치를 높입니다.
서비스는 매출 규모는 작지만 성장 동력입니다. 규제 감사, 모델 위험 증명, AI 리터러시 역량 강화는 반복적인 컨설팅 수익을 창출합니다. 자문 팀은 법률 텍스트를 기술적 통제로 전환하고, 모델 공정성 테스트를 수행하며, 감독 기관 제출 전에 문서를 검증합니다. 이러한 역량은 일회성 소프트웨어 판매를 설명 가능한 AI 시장 전반에 걸친 장기적인 관리 서비스 계약으로 전환시킵니다.
2. 배포 방식별:
클라우드 배포는 2025년 지출의 66.20%를 차지했으며, 이는 하이퍼스케일의 탄력성, 공유 GPU 풀의 경제성, 그리고 진화하는 규제에 발맞춘 중앙 집중식 업데이트를 반영합니다. 클라우드 배포가 차지하는 설명 가능한 AI 시장 점유율은 진입 장벽을 낮추는 종량제(pay-as-you-go) 가격 책정으로 인해 온프레미스 GPU 클러스터를 정당화할 수 없는 중견 기업들에게 매력적입니다. 클라우드 플랫폼은 또한 공급업체들이 지역별 제어를 통일된 콘솔에서 제공함에 따라 국경 간 규제 준수를 단순화합니다.
온프레미스 설치는 국방 및 중요 인프라와 같은 데이터 주권 환경에서 지속됩니다. 그러나 특히 고급 GPU의 반도체 부족은 확장을 방해합니다. 하이브리드 패턴이 등장하여 개발자들은 클라우드에서 모델을 구축하고 설명한 다음, 추론 런타임을 보안 데이터 센터로 포팅합니다. 이러한 방식은 로컬 노드의 완만한 성장을 유지하면서 클라우드가 설명 가능한 AI 시장 내에서 전략적 리더십을 유지하도록 합니다.
3. 최종 사용자 산업별:
BFSI는 2025년 매출의 28.60%를 차지하며, 10년간의 모델 위험 규제를 강조합니다. 신용, 사기, 거래 부서는 감사 추적을 위해 사후 설명을 활용합니다. 헬스케어는 가장 큰 기회 영역입니다. FDA의 2024년 의료기기 지침 이후, 이 부문은 2031년까지 연간 39.26% 성장할 것으로 예측됩니다. 헬스케어 부문의 설명 가능한 AI 시장 규모는 임상 이해관계자들이 진단 결과를 환자 경로에 통합하기 전에 알고리즘의 명확성을 요구함에 따라 가장 빠르게 확장될 것입니다.
제조, 소매, IT-통신 부문은 Industry 5.0 및 초개인화 이니셔티브에 힘입어 10% 중반대의 연평균 성장률을 기록하고 있습니다. 스마트 팩토리 현장의 작업자들은 예측 유지보수 경고를 정당화하기 위해 기능 중요도 순위를 표시하는 인간-기계 인터페이스를 사용합니다. 소매업체들은 소비자 데이터 지침을 준수하기 위해 고객 측 설명을 포함한 추천 엔진을 배포하여 설명 가능한 AI 시장 전반의 수익 흐름을 더욱 다양화하고 있습니다.
# 지역 분석
* 북미: 2025년 매출의 42.40%를 차지했으며, 성숙한 BFSI 및 헬스케어 생태계가 규제 준수 준비가 된 AI 도구를 요구했습니다. 이 지역은 연방 준비 은행 SR 11-7 기대치, FDA 투명성 의무, 그리고 채택을 가속화하는 집중된 클라우드 인프라의 이점을 누립니다. 벤처 펀딩과 기업 R&D는 스타트업과 플랫폼 거대 기업의 강력한 공급망을 뒷받침하여 혁신 주기를 단축하고 설명 가능한 AI 시장에서 프리미엄 라이선스 가격을 유지합니다.
* 아시아 태평양: 2031년까지 30.41%의 연평균 성장률을 기록하며 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 일본의 AI 시장이 2024년 45억 달러에서 2027년 73억 달러로 성장할 것으로 예상되는 것은 국가적 모멘텀을 보여줍니다. 싱가포르 통화청(Monetary Authority of Singapore)은 책임 있는 AI 툴킷을 장려하고 있으며, 중국의 생성형 AI 임시 조치는 알고리즘 투명성을 강제합니다. 이러한 정책들은 상당한 현지 수요를 창출하지만, 지역 클라우드 제공업체에 유리한 현지화 과제도 부과합니다. 현지 언어 처리 및 문화적으로 적응된 설명은 아시아 태평양 지역에서 설명 가능한 AI 시장이 성숙함에 따라 솔루션을 더욱 차별화합니다.
* 유럽: 북미의 규모와 아시아 태평양의 속도 사이에 위치합니다. EU AI Act는 유럽 연합을 고위험 시스템 거버넌스의 사실상 글로벌 기준으로 자리매김하게 합니다. 공급업체는 모든 EU 공식 언어로 문서화 템플릿, 편향 테스트 모듈, 사용자 친화적인 대시보드를 제공해야 합니다. 구현 복잡성은 높지만, 플랫폼이 일단 내장되면 전환 비용도 높아집니다. 데이터 주권 선호는 주권 클라우드(sovereign-cloud) 제품에 대한 관심도 유도하여 더 넓은 설명 가능한 AI 시장 내에서 유럽 제공업체를 위한 틈새시장을 개척합니다.
# 경쟁 환경
시장은 중간 정도의 파편화를 보입니다. IBM, Microsoft, Amazon, Google은 기존 고객 기반과 생태계 종속성을 활용하여 주력 AI 서비스에 설명 가능성을 내장하고 있습니다. 이들의 규모 이점은 R&D, 규제 준수 매핑, 엣지-클라우드 통합을 포괄하며, 이는 중견 경쟁업체들이 따라잡기 어려운 부분입니다. 이들 선도 기업은 주로 독립형 라이선스보다는 플랫폼 소비를 통해 수익을 창출하여 번들 채택을 통해 설명 가능한 AI 시장을 확장하고 있습니다.
Fiddler AI, Arthur AI, H2O.ai와 같은 전문 기업들은 더 심층적인 진단, 도메인 팩, 개방형 아키텍처 커넥터를 통해 차별화합니다. 벤처 펀딩은 빠른 반복 주기를 지원합니다. 예를 들어, Fiddler는 관찰 가능성 기능 확장을 위해 누적 시리즈 B 자금으로 5천만 달러를 확보했습니다. 전략적 인수도 활발해지고 있습니다. Snowflake는 Truera를 인수하여 데이터 클라우드 내에 XAI를 내장했으며, Nvidia는 모델 분석 강화를 위해 Lepton AI 인수에 관심을 표명했습니다. Capgemini 및 PwC와 같은 글로벌 시스템 통합업체(GSI)와의 파트너십은 글로벌 배송 네트워크가 부족한 도구 제작업체의 서비스 범위를 확장합니다.
2024년 USPTO의 AI 지침 이후 특허 출원 속도가 증가했습니다. 거대 기업들이 양적으로 지배하는 반면, 틈새 제공업체들은 반사실적 설명 및 멀티모달 속성과 같은 알고리즘별 청구에 집중합니다. 지적 재산권 경쟁은 경쟁의 시급성과 방법론을 공개로부터 보호해야 할 필요성을 모두 강조하며, 앞서 언급된 법적 모호성이라는 제약 요인을 강화합니다. 전반적으로 기술 차별화, 규제 준수, 생태계 파트너십이 설명 가능한 AI 시장 내 경쟁을 형성하는 주요 동인입니다.
# 주요 시장 참여 기업
* IBM Corporation
* Microsoft Corporation
* Amelia US LLC
* Google LLC
* Arthur.ai
# 최근 산업 동향
* 2025년 6월: Fiddler AI는 Carahsoft와 파트너십을 맺고 미국 공공 부문 기관 전반에 걸쳐 AI 관찰 가능성을 확장했습니다.
* 2025년 4월: Artisan은 Glade Brook Capital이 주도하는 2,500만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치하여 설명 가능한 영업 에이전트 플랫폼을 확장했습니다.
* 2025년 3월: Nvidia는 모델 설명 도구를 강화하기 위해 수억 달러 규모로 Lepton AI를 인수할 의사를 발표했습니다.
* 2025년 2월: Together AI는 3억 5백만 달러 규모의 시리즈 B 투자를 확보하여 기업 가치를 33억 달러로 끌어올렸으며, 투명성 기능을 강조했습니다.
본 보고서는 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI) 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. XAI는 머신러닝 알고리즘의 결과물을 인간 사용자가 이해하고 신뢰할 수 있도록 지원하는 일련의 프로세스, 도구 및 방법론을 의미합니다. 이는 AI 모델의 작동 방식, 예상되는 영향, 잠재적 편향을 명확히 설명하며, 모델의 정확성, 공정성, 투명성 및 AI 기반 의사결정의 결과를 특징짓습니다. 조직이 AI 모델을 실제 운영 환경에 배포할 때 신뢰를 구축하고 책임감 있는 AI 개발 경로를 채택하는 데 XAI는 필수적인 요소로 강조됩니다.
설명 가능한 AI 시장은 2026년 65.2억 달러 규모에서 2031년에는 75.5억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 특히 클라우드 배포 모델은 2025년 66.20%의 매출 점유율을 기록하며 시장을 선도하고 있으며, 확장 가능한 GPU 접근성과 신속한 규제 준수 업데이트 덕분에 32.24%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다. 최종 사용자 산업 중 헬스케어 부문은 2031년까지 39.26%의 가장 빠른 CAGR을 보이며 성장할 것으로 예측됩니다. 이는 2024년 FDA가 AI 기반 의료기기에 대한 지속적인 투명성을 요구하는 지침을 발표한 데 따른 것입니다.
XAI 시장 성장을 견인하는 주요 요인들은 다음과 같습니다. 첫째, EU AI Act 및 기타 위험 기반 규제(예: 최대 3,500만 유로의 벌금 부과)로 인해 기업들의 규제 준수 관련 지출이 급증하고 있습니다. 둘째, 모델 중심 AI에서 데이터 중심 AI로의 전환이 가속화되면서 지속적인 해석 가능성에 대한 요구가 증대되고 있습니다. 셋째, XAI 기능이 기본으로 내장된 클라우드 네이티브 AI 거버넌스 솔루션의 채택이 증가하고 있습니다. 넷째, 생성형 AI(GenAI) 파일럿 프로젝트가 늘어나면서 이사회 수준에서 ‘모델 위험’에 대한 면밀한 조사가 이루어지고 있습니다. 다섯째, SR 11-7, ECB 가이드 등 금융 서비스 부문의 모델 위험 관리(MRM) 의무가 XAI를 포함하도록 확대되고 있습니다. 마지막으로, Kubernetes 및 MLOps 환경을 위한 오픈소스 설명 가능성 라이브러리가 상업적으로 활용되고 있습니다.
반면, XAI 시장의 성장을 저해하는 요인들도 존재합니다. 첫째, 특정 도메인에 특화된 검증된 XAI 벤치마크의 부재가 시장 확대를 지연시키고 있습니다. 둘째, 모델 내부를 노출할 때 지적 재산권(IP) 공개와 관련된 법적 불확실성이 존재합니다. 셋째, 설명 가능성 구현으로 인한 인지된 지연 시간 오버헤드 때문에 데이터 과학 팀의 저항이 있을 수 있습니다. 넷째, 불투명한 생성형 AI 모델에 설명 가능성을 소급 적용할 경우 총 소유 비용(TCO)이 증가하는 문제가 있습니다.
보고서는 XAI 시장을 제공 방식(솔루션 및 서비스), 배포 방식(클라우드 및 온프레미스), 최종 사용자 산업(BFSI, 헬스케어, 제조, 소매, IT 및 통신, 기타 산업), 그리고 지역(북미, 남미, 유럽, 아시아-태평양, 중동 및 아프리카)별로 세분화하여 분석합니다.
경쟁 환경 분석에서는 IBM, Microsoft, Google LLC, Amazon Web Services, NVIDIA Corp 등 주요 기업들이 언급됩니다. 특히 IBM, Microsoft, Google Cloud, AWS는 플랫폼 통합을 통해 시장을 선도하고 있으며, Fiddler AI 및 Arthur AI와 같은 전문 기업들은 심층 모델 진단 및 산업별 맞춤화 분야에서 강점을 보이고 있습니다.
결론적으로, 설명 가능한 AI 시장은 규제 강화, AI 기술 발전, 그리고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축의 필요성 증대로 인해 지속적인 성장이 예상됩니다. 그러나 벤치마크 부족, IP 관련 법적 불확실성, 기술적 구현의 복잡성 등은 시장 참여자들이 해결해야 할 과제로 남아있습니다.
1. 서론
- 1.1 연구 가정 및 시장 정의
- 1.2 연구 범위
2. 연구 방법론
3. 요약
4. 시장 환경
- 4.1 시장 개요
- 4.2 시장 동인
- 4.2.1 EU AI 법 및 기타 위험 기반 규제로 인한 빠른 규정 준수 지출
- 4.2.2 모델 중심에서 데이터 중심 AI로의 전환으로 인한 지속적인 해석 가능성 요구
- 4.2.3 XAI를 기본으로 내장한 클라우드 네이티브 AI 거버넌스 스위트
- 4.2.4 이사회 수준의 “모델 위험” 조사를 받는 GenAI 파일럿의 급증
- 4.2.5 금융 서비스 MRM 의무(SR 11-7, ECB 가이드)가 XAI를 포함하도록 확대
- 4.2.6 Kubernetes 및 MLOps를 위해 상용화된 오픈 소스 설명 가능성 라이브러리
- 4.3 시장 제약
- 4.3.1 검증된 도메인별 XAI 벤치마크의 부족
- 4.3.2 모델 내부를 노출할 때 IP 공개에 대한 법적 모호성
- 4.3.3 인지된 지연 시간 오버헤드로 인한 데이터 과학 팀의 저항
- 4.3.4 불투명한 GenAI 모델에 설명 가능성을 소급 적용할 때 증가하는 총 소유 비용(TCO)
- 4.4 산업 가치 사슬 분석
- 4.5 규제 환경
- 4.6 기술 전망
- 4.7 포터의 5가지 경쟁 요인 분석
- 4.7.1 공급업체의 교섭력
- 4.7.2 구매자의 교섭력
- 4.7.3 신규 진입자의 위협
- 4.7.4 대체재의 위협
- 4.7.5 경쟁 강도
- 4.8 사용 사례 분석
- 4.9 사례 연구 분석
5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치)
- 5.1 제공 방식별
- 5.1.1 솔루션
- 5.1.2 서비스
- 5.2 배포 방식별
- 5.2.1 클라우드
- 5.2.2 온프레미스
- 5.3 최종 사용자 산업별
- 5.3.1 BFSI
- 5.3.2 헬스케어
- 5.3.3 제조
- 5.3.4 소매
- 5.3.5 IT 및 통신
- 5.3.6 기타 최종 사용자 산업
- 5.4 지역별
- 5.4.1 북미
- 5.4.2 남미
- 5.4.3 유럽
- 5.4.4 아시아 태평양
- 5.4.5 중동 및 아프리카
6. 경쟁 환경
- 6.1 시장 집중도
- 6.2 전략적 움직임
- 6.3 시장 점유율 분석
- 6.4 기업 프로필 (글로벌 개요, 시장 개요, 핵심 부문, 재무 정보(사용 가능한 경우), 전략 정보, 주요 기업의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
- 6.4.1 IBM 코퍼레이션
- 6.4.2 마이크로소프트 코퍼레이션
- 6.4.3 구글 LLC
- 6.4.4 아마존 웹 서비스
- 6.4.5 엔비디아 코퍼레이션
- 6.4.6 아서 AI
- 6.4.7 피들러 AI
- 6.4.8 셀던
- 6.4.9 H2O.ai
- 6.4.10 데이터로봇
- 6.4.11 SAS 인스티튜트
- 6.4.12 알터릭스
- 6.4.13 디토.ai
- 6.4.14 아멜리아 US LLC
- 6.4.15 인텔 코퍼레이션
- 6.4.16 엠파시스
- 6.4.17 액센츄어
- 6.4.18 PwC
- 6.4.19 아토스
- 6.4.20 캡제미니
7. 시장 기회 및 미래 전망
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설명 가능한 AI는 인공지능 모델이 특정 결정을 내리거나 예측을 수행하는 과정과 그 이유를 인간이 이해할 수 있는 형태로 제시하는 기술 및 방법론을 총칭합니다. 이는 기존의 복잡한 딥러닝 모델이나 머신러닝 모델이 '블랙박스'처럼 작동하여 내부 작동 원리를 파악하기 어려웠던 한계를 극복하고, AI 시스템의 투명성, 신뢰성, 공정성, 안전성을 확보하기 위해 필수적으로 요구되고 있습니다. 특히, AI 기술이 사회 전반에 걸쳐 중요한 의사결정에 활용되면서, 그 결정의 근거를 명확히 설명하고 책임 소재를 규명하는 것이 중요해짐에 따라 설명 가능한 AI의 중요성은 더욱 부각되고 있습니다.
이러한 설명 가능한 AI는 크게 두 가지 유형으로 분류될 수 있습니다. 첫째는 모델 자체를 처음부터 설명 가능하도록 설계하는 '사전 설명 가능 AI(Interpretable by Design)'입니다. 이는 선형 회귀, 결정 트리와 같이 모델의 구조 자체가 직관적으로 이해하기 쉬운 경우에 해당하며, 모델의 예측 과정을 직접적으로 추적할 수 있다는 장점이 있습니다. 둘째는 이미 구축된 복잡한 '블랙박스' 모델의 예측 결과를 사후적으로 설명하는 '사후 설명 가능 AI(Post-hoc Explainability)'입니다. 이 방식은 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations), SHAP(SHapley Additive exPlanations), Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping) 등 다양한 기법을 활용하여 특정 예측에 대한 주요 특징의 기여도를 분석하거나, 모델 전체의 동작 방식을 이해하는 데 도움을 줍니다. 사후 설명 기법은 다시 특정 예측에 대한 이유를 설명하는 '지역 설명'과 모델 전체의 일반적인 동작 방식을 설명하는 '전역 설명'으로 나눌 수 있습니다.
설명 가능한 AI는 다양한 산업 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 금융 분야에서는 신용 평가, 대출 승인 등 중요한 의사결정 과정에서 AI 모델의 공정성과 투명성을 확보하고 규제 준수를 가능하게 합니다. 의료 분야에서는 질병 진단 및 치료법 추천 시 AI의 판단 근거를 의사에게 제공하여 오진 위험을 줄이고 의료진의 신뢰를 높이는 데 기여합니다. 자율주행 시스템에서는 차량의 의사결정 과정을 설명함으로써 안전성을 확보하고 사고 발생 시 원인 분석을 용이하게 합니다. 또한, 법률 및 규제 준수, 제조 공정의 불량 원인 분석, 국방 및 보안 분야에서의 위협 탐지 등 AI의 신뢰성이 핵심적인 모든 영역에서 설명 가능한 AI의 역할은 점차 확대되고 있습니다.
설명 가능한 AI와 밀접하게 관련된 기술로는 인공지능 모델 자체인 머신러닝 및 딥러닝 기술을 비롯하여, 설명의 깊이와 정확성을 높이는 인과관계 추론(Causal Inference) 기술, 설명 결과를 효과적으로 시각화하고 전달하는 데이터 과학 및 시각화 기술, 그리고 사용자가 설명을 이해하고 상호작용하는 방식을 연구하는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야가 있습니다. 또한, AI 시스템의 윤리적 사용을 강조하는 윤리적 AI(Ethical AI)의 핵심 구성 요소로서, AI 규제 준수를 돕는 레그테크(RegTech)와도 깊은 연관성을 가집니다.
현재 시장에서 설명 가능한 AI는 AI 기술의 확산과 복잡성 증가에 따라 AI 시스템에 대한 신뢰 요구가 증대되면서 그 중요성이 급부상하고 있습니다. 유럽연합의 AI 법안(EU AI Act)과 같은 각국 정부의 AI 규제 강화 움직임은 기업들이 책임감 있는 AI 시스템을 도입하도록 강제하고 있으며, 이는 설명 가능한 AI 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 기업들은 AI의 의사결정 과정을 투명하게 공개함으로써 법적, 윤리적 리스크를 관리하고, 고객 및 이해관계자로부터 신뢰를 얻어 경쟁 우위를 확보하려는 노력을 기울이고 있습니다. 이러한 배경 속에서 설명 가능한 AI는 단순한 기술적 요구를 넘어 비즈니스 필수 요소로 자리매김하고 있습니다.
미래에는 설명 가능한 AI 기술이 더욱 정교하고 사용자 친화적인 방향으로 발전할 것으로 전망됩니다. 다양한 AI 모델에 적용 가능한 범용적인 설명 기법의 개발과 함께, 특정 도메인에 특화된 설명 방식이 고도화될 것입니다. 또한, 설명의 품질과 일관성을 평가하고 검증하는 표준화된 방법론이 정립될 것이며, AI 개발 및 운영 라이프사이클 전반에 걸쳐 설명 가능한 AI가 통합되는 추세가 가속화될 것입니다. 궁극적으로는 인간의 인지 능력과 요구 사항을 고려한 인간 중심의 설명 설계가 중요해질 것이며, 이는 AI 시스템의 법적 책임 및 윤리적 문제 해결에 핵심적인 역할을 수행하며 새로운 비즈니스 모델과 시장을 창출할 것으로 기대됩니다.