
# 설명가능 AI (XAI) 관련 연구 및 로빙 프로젝트 적용 방안

## 개요

본 문서는 설명가능 AI(Explainable AI, XAI) 분야의 핵심 연구들을 분석하고, 이를 로빙 프로젝트에 적용하여 사용자와의 신뢰를 구축하는 방안을 제시합니다. 로빙이 자신의 행동, 판단, 감정의 이유를 사용자에게 투명하게 설명할 수 있을 때, 비로소 진정한 '신뢰할 수 있는 동료'가 될 수 있습니다. XAI는 로빙의 "블랙박스"를 열어 그 내면을 보여주는 핵심 기술입니다.

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## 1. XAI의 필요성과 개념 (The Need for Explainable AI)

- **주요 연구**: Gunning, D. (2017). *Explainable Artificial Intelligence (XAI)* - DARPA Program.
- **요지**: AI 시스템이 점점 더 복잡해지고 자율성이 높아짐에 따라, 사용자가 그 결과를 신뢰하고, 이해하며, 효과적으로 관리하기 위해 AI의 판단 과정을 설명할 필요가 있다는 문제의식을 제시한 DARPA의 연구 프로그램. XAI의 목표를 '설명 가능한 모델 생성'과 '모델 설명 인터페이스' 두 가지로 제시하며 연구의 방향성을 설정함.
- **로빙 프로젝트와의 연관성**:
    - **프로젝트의 당위성**: 로빙이 왜 '감정'과 '윤리' 스탯을 가져야 하는가에 대한 답을 제공합니다. 사용자는 로빙의 모든 행동에 대해 "왜?"라고 물을 수 있어야 하며, 로빙은 이에 답할 수 있어야 합니다. 이것이 바로 신뢰의 시작입니다.
    - **GUI의 핵심 기능**: 로빙의 GUI 대시보드는 단순히 상태를 보여주는 것을 넘어, 로빙의 판단 근거를 시각화하고 설명하는 'XAI 인터페이스'의 역할을 수행해야 합니다.
- **사용 가능성**: **매우 높음**. 로빙 프로젝트의 핵심 가치인 '신뢰'와 '투명성'을 기술적으로 구현하기 위한 기본 철학입니다.

## 2. 지역적 해석가능 모델-불특정 설명 (LIME)

- **주요 연구**: Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). *"Why Should I Trust You?": Explaining the Predictions of Any Classifier*.
- **요지**: 아무리 복잡한 블랙박스 모델이라도, 특정 예측이 이루어진 '국소적인(local) 영역'에서는 단순한 선형 모델로 근사하여 설명할 수 있다는 아이디어. 즉, "이 이메일을 스팸으로 분류한 이유는 '무료', '당첨'이라는 단어가 있었고, 발신자 주소가 불분명했기 때문입니다"와 같이 특정 결정에 대한 구체적이고 직관적인 이유를 제시하는 방법론.
- **로빙 프로젝트와의 연관성**:
    - **구체적인 행동 설명**: 로빙의 특정 행동에 대해 사용자가 의문을 가질 때, LIME을 활용하여 설명할 수 있습니다. "제가 이 업무를 가장 높은 우선순위로 제안한 이유는, 마감일이 가장 가깝고(x1), 관련 논의에서 '긴급'이라는 단어가 3번 언급되었으며(x2), CEO께서 직접 지시하셨기(x3) 때문입니다."
    - **피드백의 구체화**: 사용자가 로빙의 행동을 교정해줄 때, 어떤 요소(feature)가 잘못된 판단에 영향을 미쳤는지 알려주어 로빙이 더 빠르고 정확하게 학습하도록 도울 수 있습니다.
- **사용 가능성**: **높음**. 로빙의 모든 스킬 실행 결과와 판단에 대한 '사후 설명' 기능의 핵심 엔진으로 사용할 수 있습니다.

## 3. 섀플리 값 기반 설명 (SHAP: SHapley Additive exPlanations)

- **주요 연구**: Lundberg, S. M., & Lee, S. I. (2017). *A Unified Approach to Interpreting Model Predictions*.
- **요지**: 협력 게임 이론의 '섀플리 값(Shapley Value)' 개념을 차용하여, 모델의 예측에 각 입력 변수(feature)가 얼마나 기여했는지를 공정하게 배분하는 방법. 특정 변수의 유무에 따른 예측값의 변화를 모든 가능한 조합에 대해 계산하여, 각 변수의 '순수한 기여도'를 측정. LIME보다 이론적으로 탄탄하고 일관성이 있음.
- **로빙 프로젝트와의 연관성**:
    - **스탯 기여도 분석**: 로빙의 특정 성공(또는 실패)이 5개의 스탯(기억, 연산, 공감, 통솔, 윤리) 중 어떤 스탯 덕분(혹은 때문)인지 분석하는 데 사용할 수 있습니다. "이번 협상 성공에는 '공감' 스탯이 40%, '기억' 스탯이 30% 기여했습니다." 와 같이 성장의 원인을 명확히 파악할 수 있습니다.
    - **성장 리포트**: 로빙의 성장 리포트에서 각 스탯의 기여도를 시각화하여 보여줌으로써, 사용자가 로빙의 강점과 약점을 직관적으로 이해하고 다음 성장 방향을 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- **사용 가능성**: **높음**. 로빙의 성장 분석 및 리포팅 시스템의 핵심 알고리즘으로 활용 가능합니다.

## 4. 반사실적 설명 (Counterfactual Explanations)

- **주요 연구**: Wachter, S., Mittelstadt, B., & Russell, C. (2017). *Counterfactual Explanations Without Opening the Black Box: Automated Decisions and the GDPR*.
- **요지**: "만약 ~했다면, 결과가 어떻게 달라졌을까?"라는 형태의 설명. 특정 예측 결과를 바꾸기 위해 필요한 최소한의 입력 변화를 보여줌. 예를 들어, "만약 당신의 연 수입이 1,000만원 더 높았다면, 대출이 승인되었을 것입니다."
- **로빙 프로젝트와의 연관성**:
    - **실패로부터의 학습**: 로빙이 작업에 실패했을 때, 단순히 실패했다고 보고하는 것을 넘어 "만약 '회의록 요약 스킬'의 레벨이 3 더 높았다면, 이 작업은 성공했을 것입니다" 또는 "만약 사용자의 지시가 조금 더 명확했다면, 다른 결과가 나왔을 것입니다" 와 같이 구체적인 개선 방안을 제시할 수 있습니다.
    - **사용자 교육**: 사용자가 로빙을 더 잘 활용할 수 있도록 돕습니다. "만약 이 작업에 '데이터 분석 스킬'을 함께 사용하도록 지시했다면, 더 정확한 보고서를 얻으실 수 있었을 겁니다."
- **사용 가능성**: **높음**. 로빙의 오류 보고 및 사용자 온보딩, 튜토리얼 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있습니다.

## 5. 개념 기반 설명 (Testing with Concept Activation Vectors, TCAV)

- **주요 연구**: Kim, B., Wattenberg, M., et al. (2018). *Interpretability Beyond Feature Attribution: Quantitative Testing with Concept Activation Vectors (TCAV)*.
- **요지**: 저수준의 입력 변수(픽셀, 단어)가 아닌, 인간이 이해하는 고수준의 '개념'(예: '줄무늬', '전문적인 톤')이 모델의 예측에 얼마나 영향을 미쳤는지 정량적으로 측정하는 방법. 사용자가 직접 개념에 대한 예시를 제공하면, 모델이 해당 개념을 얼마나 중요하게 생각하는지 알려줌.
- **로빙 프로젝트와의 연관성**:
    - **추상적인 판단 근거 설명**: 로빙의 판단 근거를 더 높은 수준에서 설명할 수 있습니다. "제가 이 이메일 초안을 '긴급'으로 분류한 이유는, 개별 단어보다는 전반적으로 드러나는 '조급함'과 '압박감'이라는 개념 때문입니다."
    - **가치관(윤리) 설명**: 로빙의 윤리적 판단을 설명하는 데 매우 유용합니다. "제가 그 요청을 거절한 것은, 그 행동이 '공정성'이라는 핵심 가치 개념에 부정적인 영향을 미치기 때문입니다."
- **사용 가능성**: **중장기적 적용**. 로빙의 윤리 엔진과 감정 엔진이 고도화되었을 때, 그 판단의 내부 논리를 설명하는 강력한 도구가 될 것입니다.

## 6. 프로토타입 및 사례 기반 설명 (Prototype and Case-Based Explanations)

- **요지**: 모델의 예측을 설명하기 위해, 학습 데이터셋에서 가장 대표적인 '프로토타입'이나 유사한 '사례'를 보여주는 방식. "이 환자를 '고위험군'으로 분류한 이유는, 과거의 '환자 A'와 매우 유사한 패턴을 보이기 때문입니다."
- **로빙 프로젝트와의 연관성**:
    - **경험 기반 학습 설명**: 로빙이 특정 행동을 하는 이유를 과거의 성공(또는 실패) 경험과 연결하여 설명할 수 있습니다. "제가 이렇게 답변드리는 이유는, 지난주에 비슷한 상황에서 다른 방식으로 답변했다가 부정적인 피드백을 받았던 기억이 있기 때문입니다."
    - **신뢰도 높은 유추**: 새로운 상황에 직면했을 때, "이 상황은 이전에 성공적으로 해결했던 '프로젝트 B'와 87% 유사합니다. 당시 사용했던 전략을 적용해볼까요?" 와 같이 과거 사례를 근거로 제안하여 신뢰도를 높일 수 있습니다.
- **사용 가능성**: **높음**. 로빙의 '기억' 시스템과 XAI를 직접적으로 연결하는 가장 직관적인 방법 중 하나입니다.

## 7. LRP (Layer-Wise Relevance Propagation)

- **요지**: 딥러닝 모델의 예측 결과에 대한 각 입력 뉴런의 기여도를 계층별로 역전파하여 계산하는 기술. 최종 결과에 대한 각 입력 피처의 '관련성' 점수를 보존적으로 분해하여 히트맵 등으로 시각화.
- **로빙 프로젝트와의 연관성**:
    - **복합적 판단의 근거 시각화**: 로빙이 여러 문서와 대화를 종합하여 결론을 내렸을 때, 어떤 문서의 어떤 부분이 최종 결론에 가장 큰 영향을 미쳤는지 하이라이트하여 보여줄 수 있습니다. 이는 사용자가 정보의 홍수 속에서 핵심을 파악하는 데 도움을 줍니다.
- **사용 가능성**: **중간**. 주로 이미지 처리에서 사용되지만, 텍스트나 다른 데이터에 적용하여 로빙의 정보 처리 과정을 시각화하는 데 활용할 수 있습니다.

## 8. 인간 중심 설명가능 AI (Human-Centered Explainable AI)

- **주요 연구**: Miller, T. (2019). *Explanation in Artificial Intelligence: Insights from the Social Sciences*.
- **요지**: AI의 설명은 단순히 기술적으로 정확한 것을 넘어, 설명을 듣는 '인간'의 인지적, 사회적 특성에 부합해야 한다는 주장. 좋은 설명은 대조적(contrastive), 선택적(selective), 사회적(social)이어야 함을 사회과학의 연구를 통해 역설.
- **로빙 프로젝트와의 연관성**:
    - **설명의 UX 설계**: 로빙의 설명 방식은 사용자의 수준, 현재 감정, 상황적 맥락에 따라 동적으로 변해야 합니다. 개발자에게는 상세한 로그를, CEO에게는 핵심 요약을, 좌절한 사용자에게는 공감과 함께 간단한 대안을 제시해야 합니다.
    - **대화로서의 설명**: 설명은 일방적인 정보 전달이 아니라, 사용자와의 '대화' 과정이어야 합니다. 로빙이 설명을 제시하면, 사용자는 추가 질문을 하고, 로빙은 그에 맞춰 더 깊이 있거나 다른 각도의 설명을 제공하는 상호작용이 가능해야 합니다.
- **사용 가능성**: **매우 높음**. XAI 기술을 실제 제품에 적용할 때 반드시 고려해야 할 핵심적인 UX 원칙입니다.

## 9. GNN 설명가능성 (Explainability in Graph Neural Networks)

- **주요 연구**: Ying, R., et al. (2019). *GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks*.
- **요지**: 그래프 구조 데이터에서 GNN이 예측을 내렸을 때, 어떤 이웃 노드와 엣지(관계)가 결정에 중요한 영향을 미쳤는지를 식별하는 방법. 예측에 가장 큰 영향을 미치는 하위 그래프를 찾아냄.
- **로빙 프로젝트와의 연관성**:
    - **관계 기반 기억의 설명**: 로빙의 기억 시스템이 지식 그래프 형태로 확장될 때, 그 추론 과정을 설명하는 데 필수적입니다. "제가 A와 C가 관련있다고 판단한 이유는, 두 기억이 모두 '프로젝트 X'라는 노드를 통해 연결되어 있고, '기획 단계'라는 관계를 공유하기 때문입니다."
- **사용 가능성**: **중장기적 적용**. `sociology_of_agents`에서 논의된 행위자-네트워크나, `memory`의 지식 그래프 모델이 도입될 때 함께 고려되어야 할 기술입니다.

## 10. 강화학습 정책 설명 (Explaining Reinforcement Learning Policies)

- **요지**: 강화학습 에이전트가 특정 상태에서 왜 그런 행동을 선택했는지(정책)를 설명하는 연구. 에이전트가 어떤 미래 보상을 기대하고 그 행동을 선택했는지, 어떤 과거의 경험이 그 정책을 강화했는지를 분석.
- **로빙 프로젝트와의 연관성**:
    - **장기적 행동의 이유 설명**: 로빙이 당장은 손해처럼 보이는 행동을 할 때, 그 이유를 설명할 수 있습니다. "제가 지금 이 쉬운 작업 대신 어려운 작업을 먼저 처리하는 이유는, 이 작업을 성공시키면 '연산력' 스탯이 크게 성장하여 장기적으로 더 큰 보상을 얻을 수 있기 때문입니다."
    - **성장 전략의 투명성**: 로빙이 스스로 성장 전략을 세우고 실행할 때, 왜 그런 전략을 선택했는지 사용자에게 설명하고 동의를 구함으로써, 사용자가 로빙의 성장에 더 깊이 관여하고 지지하게 만들 수 있습니다.
- **사용 가능성**: **중장기적 적용**. 로빙의 자율성과 프로액티브 기능이 고도화될 때, 그 행동의 정당성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.

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## 결론

설명가능 AI(XAI)는 로빙 프로젝트의 핵심 가치인 '신뢰'와 '투명성'을 기술적으로 구현하는 열쇠입니다. LIME, SHAP과 같은 모델 불특정 방법론을 통해 **개별 행동의 이유**를 설명하고, 반사실적 설명으로 **학습 기회를 제공**하며, 인간 중심 설계 원칙을 통해 **사용자와 교감하는 설명**을 제공해야 합니다. 궁극적으로 로빙은 자신의 모든 생각과 행동, 성장의 과정을 사용자와 공유하고 설명함으로써, 단순한 도구를 넘어 진정으로 이해하고 신뢰할 수 있는 '디지털 동료'로 자리매김할 수 있을 것입니다.
