AI와 인간의 신뢰 – 투명성과 설명 가능성의 중요성

1. 신뢰 기반 기술 사회 – 왜 ‘투명성’이 중요한가?

인공지능(AI)은 이제 단순한 도구가 아니라, 의사결정과 정보 판단의 파트너로 인간의 삶에 깊숙이 개입하고 있다. 자율주행차, 의료진단 보조 시스템, 금융 투자 자문, 정부의 정책 분석 등 사회 전반에서 AI의 판단이 실질적인 결과를 만들어내는 시대다. 이처럼 AI가 권한을 갖고 있는 기술 행위자로 기능하는 만큼, 인간은 기술을 신뢰할 수 있어야 하며, 그 신뢰의 핵심은 **‘투명성’**에 있다.

‘투명성(Transparency)’은 AI가 어떻게 작동하는지, 어떤 데이터를 바탕으로 결정을 내리는지, 그 판단 과정이 어떻게 구성되어 있는지를 외부 사용자나 사회가 알 수 있는 상태를 말한다. 인간은 설명할 수 없는 존재에 대해 본능적으로 불신을 가지며, 이는 AI가 아무리 정확한 판단을 내려도 그것이 불투명하게 느껴진다면 결국 사회적 수용성과 신뢰는 저해된다는 점을 의미한다.

예를 들어, 의료 AI가 암 진단 결과를 ‘악성’으로 판단했다 하더라도, 의사나 환자가 그 판단의 논리를 이해할 수 없다면 치료 결정에 활용되기 어렵다. 마찬가지로, 채용에서 탈락한 지원자가 ‘AI 평가 시스템에 의해 점수가 낮았다’는 통보만 받는다면, 차별과 편향에 대한 의심을 피할 수 없다. 따라서 AI가 사회적 신뢰를 얻기 위해선 단지 정확한 결과만이 아니라, 그 결과에 이르는 과정 자체를 보여줄 수 있어야 한다.

또한 투명성은 위기 발생 시 책임 소재를 추적하는 기반이기도 하다. 만약 자율주행차가 사고를 냈을 때, AI의 판단 오류인지, 센서 문제인지, 알고리즘 설계 오류인지를 구분할 수 없다면, 법적 책임과 보험, 정책 수립의 기준도 모호해진다. 이런 상황에서 기술의 ‘블랙박스화’는 단순한 기술 문제가 아니라, 사회 시스템 전체의 안정성과 윤리성에 직접적인 위협이 된다.

결국, 투명성은 인간과 AI의 신뢰 관계를 구성하는 기초 인프라이며, 이는 단지 ‘설명서가 잘 되어 있는지’의 문제가 아니라, AI가 얼마나 인간 중심적으로 설계되었는지를 평가하는 기준이 된다.

2. 설명 가능성의 기술적 기반 – Explainable AI의 원리와 도전

AI 시스템의 투명성을 보장하기 위해 등장한 개념이 바로 **설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)**이다. XAI는 AI가 내리는 판단이나 예측의 이유와 논리를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명할 수 있도록 설계된 기술을 말한다. 이 기술은 인간 사용자가 AI의 결정을 신뢰하고, 그 결정에 대해 반응하거나 비판할 수 있도록 해주는 핵심 도구다.

전통적인 AI 모델, 특히 딥러닝 기반 모델은 수백만 개의 파라미터와 비선형 관계를 기반으로 작동하기 때문에, 결정 과정이 매우 복잡하고 인간이 직관적으로 해석하기 어렵다. 이 때문에 AI가 내린 결정이 ‘왜 그렇게 되었는지’ 설명하지 못하는 경우가 많으며, 이를 **‘블랙박스 AI’**라고 부른다. 반면 XAI는 이 블랙박스를 ‘화이트박스’로 바꾸려는 시도다.

대표적인 XAI 기법에는 LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations), SHAP(Shapley Additive Explanations), Counterfactual Explanation, Feature Importance Mapping, Attention Visualization 등이 있다. 이들은 AI가 특정 결론을 내릴 때 어떤 특징이 영향을 미쳤는지를 시각화하거나, 결과가 바뀌기 위해 필요한 조건의 변화를 제시함으로써 사용자에게 설명을 제공한다. 예를 들어, 금융 AI가 대출을 거절했을 경우, XAI는 ‘소득이 얼마 이상이었으면 승인되었을 것’이라는 식의 대안적 조건을 제시할 수 있다.

하지만 XAI 기술에는 여전히 한계가 존재한다. 첫째, 설명이 너무 기술적이거나 통계적이라면 일반 사용자가 이해하지 못해 오히려 불신을 부를 수 있다. 둘째, 간단한 설명이 실제 알고리즘의 복잡성을 정확히 반영하지 못해 **‘설명은 했지만 실제로는 잘못된 정보’**가 될 위험도 있다. 즉, 설명 가능성과 설명의 신뢰성 사이의 균형이 매우 중요하다.

그럼에도 불구하고 XAI는 투명성과 신뢰를 확보하기 위한 기술적 핵심이며, 기업과 공공기관은 설명 가능한 AI의 구현 여부를 제품 신뢰도 평가의 핵심 기준으로 채택하고 있다. 특히 의료, 법률, 금융, 행정 등 인간의 권리와 생명을 다루는 분야에선 XAI의 도입이 선택이 아닌 의무로 여겨지고 있다.

3. 인간 중심 AI 설계 – 신뢰를 위한 디자인 원칙

AI와 인간 사이의 신뢰를 구축하기 위해서는 단순히 기능 중심의 기술 개발이 아니라, **인간 중심 설계(Human-Centered Design)**가 필수적이다. 이는 사용자가 AI의 판단 과정을 이해하고 수용하며, 필요할 경우 이의를 제기하거나 수정할 수 있는 권한이 주어져야 한다는 철학을 담고 있다.

첫째, AI는 인간의 가치 기준을 반영할 수 있어야 한다. 예를 들어, 의료 AI는 생존율뿐 아니라 삶의 질, 환자의 가치관, 문화적 맥락까지 고려한 판단이 가능해야 하며, 채용 AI는 지원자의 능력뿐 아니라 다양성과 공정성을 판단 기준에 포함해야 한다. 이는 알고리즘 설계 단계에서부터 윤리적 변수와 사회적 변수를 반영해야 함을 의미한다.

둘째, AI는 사용자의 인지 능력과 정보 수준에 맞는 설명을 제공할 수 있어야 한다. 일반 시민, 전문가, 관리자 등 다양한 수준의 사용자에게 동일한 방식으로 정보를 전달하면, 오히려 혼란을 초래할 수 있다. 다층적 설명 구조, 시각적 인터페이스, 자연어 기반 설명 도구 등은 사용자의 이해도를 높이고 AI에 대한 신뢰를 강화하는 중요한 수단이다.

셋째, 피드백과 조정 가능성이 중요하다. 인간은 AI가 내린 판단에 대해 수정하거나 보완할 수 있어야 하며, 이 과정에서 AI도 학습하고 조정될 수 있어야 한다. 이를 통해 AI는 일방적인 결정권자가 아니라, 사람과 함께 의사결정을 만들어가는 동반자로 기능할 수 있다. 이러한 상호작용 기반 설계는 AI의 신뢰성을 높이는 데 결정적인 역할을 한다.

넷째, 신뢰 설계에는 사회적 맥락과 법적 기준도 포함되어야 한다. AI의 판단이 사회적 신뢰를 얻기 위해서는 이 판단이 공정하고 안전하며, 책임이 명확하다는 인식이 전제되어야 한다. 이를 위해선 개인정보 보호, 알고리즘 책임 규정, 공공기관의 감시 시스템 등 제도적 신뢰 구조가 병행되어야 한다.

결국 AI는 도구이면서 동시에 사회적 존재로서 기능하며, 신뢰는 단순한 정확도가 아니라 이해, 조정, 피드백 가능성, 가치 반영의 종합적 설계에서 비롯된다는 점이 강조되어야 한다.

4. 신뢰사회로 가는 길 – 제도화, 윤리 규범, 사회적 감시의 병행

AI와 인간의 신뢰는 기술적으로만 해결될 수 없다. 이는 사회적·윤리적·정치적 요소가 복합적으로 작용하는 문제이며, 그 해결을 위해선 기술 설계뿐 아니라 법, 제도, 교육, 문화 전반의 변화가 필요하다.

우선, AI 설명 가능성 및 투명성에 대한 법적 기준 수립이 필요하다. 유럽연합은 이미 ‘AI 법안(AI Act)’을 통해 고위험 AI 시스템에 대해 설명 가능성과 인간의 감독 가능성, 투명한 운영 요구 사항을 법제화하고 있으며, 미국과 일본도 관련 기준을 마련 중이다. 한국에서도 ‘AI 윤리 기준’, ‘디지털 책임법’ 등의 논의가 활발히 진행되고 있으며, 이는 단순한 기술 규제가 아닌 사회적 신뢰 형성을 위한 최소한의 안전장치다.

둘째, 윤리적 거버넌스 체계가 필요하다. 이는 기업 내부의 윤리위원회, 정부 주도의 기술 영향평가, 시민사회의 감시 역할 등 다양한 이해관계자가 참여하는 구조로 구현될 수 있다. 특히 AI가 사회적 약자나 소수자에게 불리한 영향을 미치지 않도록, 민주적이고 다층적인 논의 시스템이 필요하다.

셋째, 디지털 리터러시 교육 강화가 필수적이다. AI의 판단 기준과 한계를 시민들이 이해하고, 그것에 대해 질문하거나 피드백을 줄 수 있어야만 실질적인 기술 민주주의가 실현된다. 학교와 대학, 기업 교육은 물론이고, 공공 캠페인을 통해 AI와의 건강한 상호작용 방법을 확산시키는 것이 중요하다.

넷째, 설명 가능한 AI의 기술 연구와 공공화도 병행되어야 한다. 현재 XAI 기술은 주로 대기업과 글로벌 플랫폼 중심으로 개발되고 있지만, 공공기관이나 사회적 기업, 중소기업도 활용할 수 있도록 오픈소스화와 기술 공유가 이루어져야 한다. 이는 기술 불균형을 해소하고, AI 신뢰 구조의 사회 전체 확산을 이끄는 중요한 계기가 될 것이다.

결론적으로, AI와 인간의 신뢰는 기술 그 자체가 아니라, 기술을 둘러싼 사회 전체의 준비 상태를 반영하는 거울이다. 투명성과 설명 가능성은 단지 기술의 세부 요소가 아니라, 사람이 사람을 믿듯이 기술도 신뢰할 수 있는 세상을 만들기 위한 첫걸음이다. 우리는 이제 ‘기술을 얼마나 발전시켰는가’가 아니라, ‘기술을 얼마나 신뢰할 수 있게 만들었는가’를 중심으로 기술을 평가해야 할 시대에 살고 있다.