AI는 날이 갈수록 우리 삶의 중요한 부분이 되어가고 있습니다. 그러나 그 강력한 만큼 많은 AI 시스템은 여전히 ”블랙박스”처럼 작동합니다. 그들은 결정을 내리고 예측을 하지만 어떻게 그러한 결론에 도달하는지 이해하기 어렵습니다. 이로 인해 사람들은 특히 대출 승인이나 의료 진단과 같은 필수 결정과 관련하여 신뢰를 주저하게 만들 수 있습니다. 그렇기 때문에 설명 가능성이 중요한 문제입니다. 사람들은 AI 시스템이 어떻게 작동하는지, 왜 특정 결정을 내리는지, 어떤 데이터를 사용하는지 알고 싶어합니다. AI에 대해 더 많이 설명할수록 신뢰하고 사용하기가 더 쉬워집니다.
LLM(대형 언어 모델)은 우리가 AI와 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 복잡한 시스템을 더 쉽게 이해하고 누구나 따라갈 수 있는 용어로 설명을 제공하고 있습니다. LLM은 복잡한 기계 학습 모델과 이를 이해해야 하는 사람들 사이의 점을 연결하는 데 도움이 됩니다. 그들이 어떻게 하고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.
설명 가능한 AI 도구로서의 LLM
LLM의 뛰어난 특징 중 하나는 상황 내 학습(ICL). 즉, LLM은 매번 모델을 재교육하거나 조정하는 대신 몇 가지 예를 통해 학습하고 해당 지식을 즉시 적용할 수 있습니다. 연구원들은 이 기능을 사용하여 LLM을 설명 가능한 AI 도구. 예를 들어, 그들은 LLM을 사용하여 입력 데이터의 작은 변화가 모델의 출력에 얼마나 영향을 미칠 수 있는지 살펴보았습니다. 이러한 변경 사항에 대한 LLM 사례를 보여줌으로써 모델 예측에서 가장 중요한 기능이 무엇인지 결정할 수 있습니다. 이러한 주요 기능을 식별하면 LLM은 이전 설명이 어떻게 작성되었는지 확인하여 결과를 이해하기 쉬운 언어로 바꿀 수 있습니다.
이 접근 방식이 눈에 띄는 이유는 사용이 얼마나 쉽다는 것입니다. 그것을 사용하기 위해 AI 전문가가 될 필요는 없습니다. 기술적으로는 고급보다 더 편리합니다. 설명 가능한 AI 기술 개념에 대한 확실한 이해가 필요한 방법입니다. 이러한 단순함은 다양한 배경을 가진 사람들이 AI와 상호 작용하고 작동 방식을 확인할 수 있는 기회를 열어줍니다. LLM은 설명 가능한 AI를 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 함으로써 사람들이 AI 모델의 작동 방식을 이해하고 이를 업무와 일상 생활에서 사용하는 데 대한 신뢰를 구축하도록 도울 수 있습니다.
비전문가도 접근할 수 있는 설명을 제공하는 LLM
XAI(Explainable AI)는 한동안 주목을 받았지만 기술 전문가를 대상으로 하는 경우가 많습니다. 많은 AI 설명은 전문 용어로 가득 차 있거나 일반 사람이 따라하기에는 너무 복잡합니다. 이것이 바로 LLM이 등장하는 곳입니다. 기술 전문가뿐만 아니라 모든 사람이 AI 설명에 접근할 수 있도록 만들고 있습니다.
가져 가라. 모델 X-[plAIn]예를 들어. 이 방법은 설명 가능한 AI 알고리즘의 복잡한 설명을 단순화하여 모든 배경의 사람들이 더 쉽게 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 당신이 사업을 하든, 연구를 하든, 아니면 단순히 호기심이 있든, x-[plAIn] 귀하의 지식 수준에 맞게 설명을 조정합니다. 다음과 같은 도구와 함께 작동합니다. SHAP, 라임그리고 대학원-CAM이러한 방법의 기술적 결과를 가져와 이를 일반 언어로 변환합니다. 사용자 테스트 결과 80%가 x-를 선호하는 것으로 나타났습니다.[plAIn]보다 전통적인 것에 대한 의 설명입니다. 여전히 개선할 여지가 있지만 LLM이 AI 설명을 훨씬 더 사용자 친화적으로 만들고 있다는 것은 분명합니다.
LLM은 귀하가 선호하는 전문 용어로 자연스럽고 일상적인 언어로 설명을 생성할 수 있기 때문에 이러한 접근 방식이 매우 중요합니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기 위해 복잡한 데이터를 파헤칠 필요가 없습니다. 최근 연구에 따르면 LLM은 전통적인 방법보다 더 정확한 설명을 제공할 수 있습니다. 가장 좋은 점은 이러한 설명이 이해하기 훨씬 쉽다는 것입니다.
기술적인 설명을 내러티브로 바꾸기
LLM의 또 다른 주요 능력은 Raw로 전환하는 것입니다. 내러티브에 대한 기술적 설명. LLM은 숫자나 복잡한 용어를 뱉어내는 대신 누구나 따라갈 수 있는 방식으로 의사 결정 과정을 설명하는 스토리를 만들 수 있습니다.
AI가 주택 가격을 예측한다고 상상해 보세요. 다음과 같이 출력될 수 있습니다.
- 거실 공간(2000평방피트): +$15,000
- 인근 지역(교외): -$5,000
비전문가의 경우 이는 명확하지 않을 수 있습니다. 그러나 LLM은 이것을 “집의 넓은 거실 공간은 그 가치를 높이는 반면, 교외 위치는 그 가치를 약간 낮춥니다.”와 같이 바꿀 수 있습니다. 이 서술적 접근 방식을 사용하면 다양한 요인이 예측에 어떻게 영향을 미치는지 쉽게 이해할 수 있습니다.
LLM은 상황 내 학습을 사용하여 기술 결과물을 간단하고 이해하기 쉬운 스토리로 변환합니다. 몇 가지 예를 통해 복잡한 개념을 직관적이고 명확하게 설명하는 방법을 배울 수 있습니다.
대화형 설명 가능한 AI 에이전트 구축
LLM은 또한 다음을 구축하는 데 사용됩니다. 대화 에이전트 자연스러운 대화처럼 느껴지는 방식으로 AI 결정을 설명합니다. 이러한 에이전트를 통해 사용자는 AI 예측에 대해 질문하고 간단하고 이해하기 쉬운 답변을 얻을 수 있습니다.
예를 들어 AI 시스템이 대출 신청을 거부하는 경우입니다. 이유를 궁금해하는 대신 대화형 AI 에이전트에게 ‘무슨 일이 일어났나요?’라고 물어보세요. 상담원은 ‘귀하의 소득 수준이 핵심 요소였지만 5,000달러를 늘리면 결과가 바뀔 가능성이 높습니다.’라고 응답합니다. 에이전트는 SHAP 또는 DICE와 같은 AI 도구 및 기술과 상호 작용하여 결정에서 가장 중요한 요소가 무엇인지 또는 특정 세부 사항을 변경하면 결과가 어떻게 바뀌는 지와 같은 특정 질문에 답할 수 있습니다. 대화형 에이전트는 이러한 기술 정보를 따라하기 쉬운 정보로 변환합니다.
이러한 에이전트는 AI와의 상호 작용이 대화하는 것처럼 느껴지도록 설계되었습니다. 답변을 얻기 위해 복잡한 알고리즘이나 데이터를 이해할 필요는 없습니다. 대신, 시스템에 알고 싶은 내용을 물어보면 명확하고 이해하기 쉬운 응답을 얻을 수 있습니다.
설명 가능한 AI에서 LLM의 미래 약속
설명 가능한 AI에서 LLM(대형 언어 모델)의 미래는 가능성으로 가득 차 있습니다. 흥미로운 방향 중 하나는 개인화된 설명을 만드는 것입니다. LLM은 각 사용자의 요구 사항에 맞게 응답을 조정할 수 있으므로 배경에 관계없이 모든 사람이 AI를 보다 쉽게 사용할 수 있습니다. 또한 SHAP, LIME 및 Grad-CAM과 같은 도구를 사용하여 작업하는 능력도 향상되고 있습니다. 복잡한 출력을 일반 언어로 번역하면 기술 AI 시스템과 일반 사용자 간의 격차를 줄이는 데 도움이 됩니다.
대화형 AI 에이전트도 점점 더 똑똑해지고 있습니다. 그들은 텍스트뿐만 아니라 시각 자료와 오디오도 처리하기 시작했습니다. 이 기능을 통해 AI와의 상호 작용이 더욱 자연스럽고 직관적으로 느껴질 수 있습니다. LLM은 자율 주행이나 주식 거래와 같은 압박이 심한 상황에서 실시간으로 빠르고 명확한 설명을 제공할 수 있습니다. 이러한 능력은 신뢰를 구축하고 안전한 결정을 보장하는 데 매우 중요합니다.
LLM은 기술 지식이 없는 사람들도 AI 윤리 및 공정성에 대한 의미 있는 토론에 참여할 수 있도록 도와줍니다. 복잡한 아이디어를 단순화하면 더 많은 사람들이 AI 사용 방법을 이해하고 형성할 수 있는 기회가 열립니다. 여러 언어에 대한 지원을 추가하면 이러한 도구에 대한 접근성이 더욱 향상되어 전 세계 커뮤니티에 도달할 수 있습니다.
교육 및 훈련에서 LLM은 AI 개념을 설명하는 대화형 도구를 만듭니다. 이러한 도구는 사람들이 새로운 기술을 빠르게 배우고 AI를 사용하여 더욱 자신 있게 작업할 수 있도록 도와줍니다. LLM이 개선됨에 따라 AI에 대한 우리의 생각을 완전히 바꿀 수 있습니다. 그들은 시스템을 더 쉽게 신뢰하고, 사용하고, 이해하게 만들어 우리 삶에서 AI의 역할을 변화시킬 수 있습니다.
결론
대규모 언어 모델은 AI를 모든 사람이 더 쉽게 설명하고 접근할 수 있도록 만들고 있습니다. LLM은 상황 내 학습을 사용하고 기술 세부 사항을 내러티브로 전환하고 대화형 AI 에이전트를 구축함으로써 사람들이 AI 시스템이 의사 결정을 내리는 방식을 이해하도록 돕습니다. 이는 투명성을 향상시킬 뿐만 아니라 AI를 더욱 접근하기 쉽고, 이해하기 쉽고, 신뢰할 수 있게 만들고 있습니다. 이러한 발전으로 AI 시스템은 배경이나 전문 지식에 관계없이 누구나 사용할 수 있는 도구가 되었습니다. LLM은 AI가 강력하고 투명하며 참여하기 쉬운 미래를 위한 길을 닦고 있습니다.
게시물 대규모 언어 모델이 ‘블랙박스’ AI의 미스터리를 밝히는 방법 처음 등장한 Unite.AI.