블랙박스 AI와 신뢰의 역설

우리는 AI의 결정을 신뢰하지만, 그 결정이 어떻게 내려졌는지 설명할 수 없다. 이 역설이 윤리적 책임 문제를 심화시킨다.

• 신뢰의 조건: 일반적으로 신뢰는 이해와 예측 가능성 위에 세워진다.
• 블랙박스의 조건: AI는 정확할수록 더 복잡해지고 설명 불가능해진다.

이 두 조건은 상충한다. 우리는 정확성을 위해 설명 가능성을 희생하고, 그 결과 책임 소재를 모호하게 만든다.

통찰: 진정한 해결책은 ‘설명 가능한 AI(XAI)’ 기술 개발을 넘어, 설명 불가능함을 전제로 한 새로운 신뢰 모델을 구축하는 것이다. 예를 들어:

• 결정의 ‘이유’ 대신 ‘결정 과정의 무결성’을 검증
• 결과에 대한 사후 감사 시스템 도입
• 사용자에게 ‘이해 불가능함’을 명시적으로 고지하고 동의를 구하는 절차

이는 기존의 신뢰 개념 자체를 재정의하라는 도전이다.