AI 신뢰성의 핵심, '설명가능한 AI(XAI)' 인증 기준의 모든 것: 글로벌 표준에서 한국형 모델까지

서론: 인공지능 신뢰성의 핵심, 설명가능성(XAI)의 제도화와 필요성

인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술이 실험실을 벗어나 금융, 의료, 공공행정, 채용 등 인간의 삶에 심대한 영향을 미치는 고위험(High-Risk) 영역으로 급격히 확산됨에 따라, AI 시스템의 의사결정 과정을 투명하게 공개하고 이해 가능하게 설명하는 '설명가능한 AI(eXplainable AI, XAI)'는 단순한 기술적 부가 기능을 넘어 필수적인 법적·윤리적 요구사항으로 자리 잡았다. 과거 AI 기술 개발이 정확도(Accuracy)와 성능(Performance) 향상에 초점을 맞추었다면, 현재는 시스템의 신뢰성(Trustworthiness)과 안전성(Safety), 그리고 책임성(Accountability)을 담보할 수 있는 설명가능성이 기술 수용의 전제 조건이 되고 있다.

 

특히, 딥러닝(Deep Learning)과 같은 복잡한 알고리즘은 내부 연산 과정을 인간이 직관적으로 이해하기 어려운 '블랙박스(Black Box)' 특성을 지닌다. 이러한 불투명성은 AI가 내린 결정이 공정한지, 편향되지는 않았는지, 논리적으로 타당한지를 검증하는 것을 불가능하게 만든다. 이는 결과적으로 AI 기술에 대한 사회적 수용성을 저해하고, 잘못된 의사결정으로 인한 피해 발생 시 책임 소재를 규명하는 데 치명적인 장애물로 작용한다. 따라서 AI의 판단 근거를 인간이 이해할 수 있는 형태로 제시하는 XAI 기술은 AI가 블랙박스에서 벗어나 사회적 신뢰를 얻기 위한 필수적인 매커니즘이다.

 

한국은 2024년 3월 시행된 「개인정보 보호법」 개정안 제37조의2를 통해 정보주체의 '자동화된 결정에 대한 설명 요구권'을 명문화함으로써, XAI의 법적 의무화를 선도적으로 도입한 국가 중 하나가 되었다. 이는 유럽연합(EU)의 일반 개인정보 보호법(GDPR)이나 AI 법(AI Act)과 궤를 같이하는 흐름이며, 국내 기업과 기관들은 이제 법적 리스크를 해소하기 위해 실질적인 설명가능성 확보 방안을 강구해야 하는 시점에 도달했다. 그러나 법적 요구사항을 충족시키기 위한 구체적인 기술적 기준이나 인증 체계는 아직 초기 단계에 머물러 있어, 현장의 혼란이 가중되고 있다. "어느 정도로 설명해야 충분한가?", "기술적인 설명과 사용자가 이해하는 설명은 어떻게 다른가?"에 대한 명확한 해답이 부재한 상황이다.

 

본 블로그는 이러한 배경하에, EU AI Act, ISO/IEC 국제 표준(TS 6254, TR 24028 등), IEEE CertifAIEd, NIST AI RMF 등 글로벌 최신 규제 및 표준 동향을 포괄적이고 심층적으로 분석한다. 이를 통해 설명가능성의 정의, 평가 지표, 이해관계자별 요구사항 등을 체계적으로 파악하고, 국내 법제도(개인정보 보호법) 및 산업 환경(금융, 의료 등)과의 정합성을 고려한 '한국형 설명가능한 AI(K-XAI) 인증 기준'을 구체적으로 제언하고자 한다. 본 연구는 기술적 성능 지표뿐만 아니라, 법적 투명성 요구사항, 사용자 경험(UX/UI), 거버넌스 체계를 아우르는 다차원적인 인증 프레임워크를 제시함으로써, 신뢰할 수 있는 AI 생태계 조성에 기여하는 것을 목적으로 한다.

제1장 글로벌 규제 동향 및 국제 표준 심층 분석

설명가능한 AI 인증 기준을 수립하기 위해서는 전 세계적으로 논의되고 합의된 규제와 표준을 면밀히 분석해야 한다. 이는 단순히 해외 사례를 모방하는 것이 아니라, 글로벌 시장에서의 상호운용성을 확보하고, 국제 표준에 부합하는 높은 수준의 신뢰성을 달성하기 위함이다. 본 장에서는 법적 강제력을 가진 EU의 규제부터, 기술적 명세를 담은 ISO/IEC 표준, 윤리적 인증을 다루는 IEEE, 그리고 위험 관리 중심의 NIST 프레임워크를 심층 분석한다.

1.1 EU AI Act: 투명성과 정보 제공 의무의 법제화와 파급효과

유럽연합(EU)의 인공지능 법(AI Act)은 세계 최초의 포괄적인 AI 규제법으로, 전 세계 AI 거버넌스의 사실상 표준(de facto standard)으로 기능하고 있다. EU AI Act는 위험 기반 접근(Risk-based Approach)을 채택하여, 고위험 AI 시스템에 대해 강력한 투명성 및 설명가능성 의무를 부과한다. 이는 AI 시스템의 불투명성이 기본권 침해로 이어질 수 있다는 우려를 법적 제재를 통해 해소하려는 강력한 의지의 표명이다.

1.1.1 제13조(Article 13): 배포자를 위한 기술적 투명성 의무

EU AI Act 제13조 '배포자에 대한 투명성 및 정보 제공(Transparency and provision of information to deployers)'은 고위험 AI 시스템 공급자(Provider)가 시스템을 운영하는 배포자(Deployer)에게 시스템의 원리, 한계, 성능에 대한 명확한 정보를 제공해야 함을 의무화하고 있다.

• 해석 가능성을 위한 설계 원칙: 제13조 제1항은 고위험 AI 시스템이 배포자가 시스템의 출력을 해석(interpret)하고 적절히 사용할 수 있을 정도로 충분히 투명하게 설계되고 개발되어야 한다고 규정한다. 이는 사후적으로 문서를 제공하는 수준을 넘어, 개발 초기 단계부터 '설명가능성'을 핵심 기능요건(Functional Requirement)으로 반영해야 함을 의미한다. 즉, '설명 가능한 설계(Design for Explainability)'가 요구된다.
• 사용 지침서(Instructions for Use)의 구체성: 제13조 제2항 및 제3항은 시스템에 동반되어야 하는 사용 지침서의 내용을 매우 구체적으로 명시하고 있다.
  • 특성, 능력 및 한계: 시스템의 의도된 목적(Intended Purpose)뿐만 아니라, 정확도(Accuracy), 견고성(Robustness), 사이버 보안 수준에 대한 정량적 지표가 포함되어야 한다. 또한, 성능 저하가 예상되는 상황(예: 조명 조건, 특정 인구 통계학적 그룹 등)을 미리 명시해야 한다. 이는 AI가 만능이 아님을 인정하고, 오용을 방지하기 위한 안전장치로서 설명가능성을 활용하는 것이다.
  • 데이터 투명성: 적절한 경우, 훈련, 검증, 테스트 데이터셋의 사양(Specifications)과 입력 데이터에 대한 정보를 공개해야 한다. 이는 데이터의 편향성이나 대표성 부족으로 인한 AI의 판단 오류 원인을 추적할 수 있게 하는 '데이터 계보(Data Lineage)'의 투명성을 요구하는 것이다.
  • 인적 감독 지원 메커니즘: 설명가능성은 단순 정보 제공을 넘어, 제14조에 규정된 인적 감독(Human Oversight)을 실질적으로 가능하게 하는 도구여야 한다. 이를 위해 시스템의 로그를 수집, 저장, 해석할 수 있는 메커니즘에 대한 설명이 필수적이다.

1.1.2 제50조 및 기타 조항: 최종 사용자와 상호작용 투명성

EU AI Act는 시스템을 도입하는 기업(배포자)뿐만 아니라, AI의 영향을 받는 최종 사용자(End-user) 또는 개인에 대한 투명성도 강조한다. 이는 정보 비대칭을 해소하고 개인의 자기결정권을 보장하기 위함이다.

• AI 상호작용 고지: 제50조는 사용자가 챗봇, 감정 인식 시스템, 생체 인식 분류 시스템 등과 상호작용하고 있음을 명확히 알 수 있도록 고지해야 한다고 규정한다. 이는 사용자가 상대가 기계임을 인지하고 대화 내용이나 행동을 조절할 수 있게 하는 최소한의 설명이다.
• 합성 콘텐츠(딥페이크) 라벨링: AI가 생성하거나 조작한 이미지, 오디오, 비디오 콘텐츠(딥페이크)의 경우, 이것이 인위적으로 생성되었음을 공개해야 한다. 특히, 기계 판독 가능한 형식(Machine-readable format)으로 라벨링할 것을 요구하여, 기술적으로도 식별 가능성을 확보하도록 한다.
• 설명의 시의성: 모든 정보 제공과 공개는 사용자가 AI 시스템과 처음 노출되거나 상호작용하는 시점, 혹은 그 이전에 이루어져야 한다.

1.1.3 EU AI Act의 시사점: 인증의 이원화 필요성

EU AI Act 분석을 통해 도출할 수 있는 핵심 시사점은 설명의 대상에 따라 인증 기준을 이원화해야 한다는 것이다.

1. 배포자 대상(B2B): 시스템의 기술적 성능, 한계, 데이터 사양, 로그 해석 방법 등 전문적이고 기술적인 설명가능성 인증이 필요하다.
2. 최종 사용자 대상(B2C/G2C): AI 사용 여부 고지, 콘텐츠 라벨링, 직관적인 결과 설명 등 사용자 경험(UX) 중심의 투명성 인증이 필요하다.

1.2 ISO/IEC 국제 표준: 설명가능성의 기술적 명세와 프레임워크

국제표준화기구(ISO)와 국제전기기술위원회(IEC)의 공동 기술 위원회인 JTC 1/SC 42는 AI 시스템의 신뢰성을 기술적으로 구현하고 검증하기 위한 상세 표준을 개발하고 있다. 특히 ISO/IEC TS 6254는 설명가능성(Explainability)에 특화된 기술 시방서(Technical Specification)로서, XAI 인증 기준 수립의 가장 중요한 기술적 레퍼런스가 된다.

1.2.1 ISO/IEC TS 6254: 설명가능성 및 해석가능성의 목표와 접근법

2025년 발행된 ISO/IEC TS 6254는 ML 모델과 AI 시스템의 설명가능성을 달성하기 위한 방법론, 평가 지표, 이해관계자 매핑 등을 포괄적으로 다룬다.

• 용어의 정립 (Explainability vs. Interpretability): 이 표준은 혼용되기 쉬운 두 개념을 명확히 구분한다.
  • 해석가능성(Interpretability): 모델의 내부 매커니즘(예: 의사결정 트리의 노드, 선형 회귀의 가중치)을 인간이 이해할 수 있는 정도를 의미한다. 이는 주로 화이트박스 모델이나 본질적으로 해석 가능한 모델(Inherently Interpretable Models)에 해당한다.
  • 설명가능성(Explainability): 복잡한 블랙박스 모델의 출력 결과에 대해, 사후적으로(Post-hoc) 인간이 이해할 수 있는 형태의 근거(이유)를 제시하는 능력을 의미한다. 인증 기준은 이 두 가지 속성을 모두 포괄해야 한다.
• 이해관계자 중심의 설명 (User-Centric Approach): TS 6254는 설명을 소비하는 주체를 데이터 과학자, 개발자, 비즈니스 소유자, 규제 당국, 최종 사용자, 영향을 받는 사람(Affected Person) 등 10개 범주로 세분화한다.
  • 개발자: 디버깅을 위한 상세한 기술적 설명(Feature attribution 등)이 필요하다.
  • 규제 당국: 법적 준수 여부를 판단하기 위한 전체적인 로직과 편향성 검증 데이터가 필요하다.
  • 최종 사용자: 자신의 결과가 왜 그렇게 나왔는지에 대한 인과적 설명(Causal explanation)이나 반사실적 설명(Counterfactual explanation)이 필요하다.
  • 시사점: 인증 기준은 "누구를 위한 설명인가?"를 명시하고, 각 대상에 적합한 설명 형식이 제공되는지를 평가해야 한다.
• 설명 방법론의 분류체계(Taxonomy): 표준은 설명 기법을 아키텍처 관점(모델 불가지론적 vs. 모델 특화적), 시점 관점(사전 vs. 사후), 범위 관점(지역적 vs. 전역적) 등으로 분류한다. 인증 시, 사용된 기법이 해당 AI 시스템의 특성과 운영 목적에 적합한지 판단하는 근거로 활용된다.

1.2.2 ISO/IEC TR 24028: AI 신뢰성 개요

ISO/IEC TR 24028은 AI 시스템의 신뢰성(Trustworthiness)을 구성하는 요소들 간의 관계를 정의한다.9

• 설명가능성의 위치: 설명가능성은 독립된 요소가 아니라, 투명성(Transparency), 제어 가능성(Controllability)과 함께 신뢰성을 지탱하는 핵심 기둥이다. 또한, 설명가능성은 시스템의 편향(Bias)을 발견하고 공정성(Fairness)을 확보하는 수단으로 작용하며, 시스템의 견고성(Robustness)을 검증하는 도구가 된다.
• 위험 관리와의 연계: 이 보고서는 설명가능성이 AI 시스템의 수명주기(Lifecycle) 전반에 걸쳐 위험을 관리하는 데 필수적임을 강조한다. 특히, 고위험 사용 사례(예: 의료, 금융)에서는 더 높은 수준의 설명가능성 임계치(Threshold)가 설정되어야 함을 제안한다.

1.2.3 ISO/IEC TS 4213: 분류 성능 평가와 설명가능성

ISO/IEC TS 4213은 머신러닝 분류 모델의 성능 평가 방법론을 다룬다. 비록 성능 평가에 초점을 맞추고 있으나, 설명가능성은 이러한 성능 지표(정확도, 재현율 등)가 왜 그렇게 나왔는지를 설명하는 보완적 역할을 수행해야 한다. 인증 기준에서 성능 지표와 설명가능성 지표는 상호 보완적으로 검토되어야 한다.

1.3 IEEE CertifAIEd: 윤리적 가치의 인증 프로세스

IEEE SA(Standards Association)의 CertifAIEd 프로그램은 AI 윤리 점검을 위한 구체적인 인증 기준과 심사 방법론을 제공한다. 이는 기술적 사양을 넘어 '가치(Value)' 중심의 인증을 지향한다는 점에서 차별화된다.

1.3.1 투명성 기준 (Transparency Criteria) 상세 분석

IEEE CertifAIEd는 투명성을 4대 인증 기둥(투명성, 책임성, 알고리즘 편향, 프라이버시) 중 하나로 설정하고, 다음과 같은 세부 기준을 제시한다.

1. 발견 가능성(Discoverability): 특정 AI 결정의 근거는 항상 발견 가능해야 한다. 이는 블랙박스 모델이라 할지라도 최소한의 추적 가능성을 확보해야 함을 의미한다.
2. 신뢰할 수 있는 정보 접근: 훈련 절차, 데이터 소스, 알고리즘 선택 이유, 검증 방법 등에 대한 정보에 접근할 수 있어야 한다.
3. 보정된 설명(Calibrated Explanation): 설명은 청중의 지식 수준과 필요에 맞춰 조정(Calibrated)되어야 한다. 전문가에게는 통계적 수치를, 일반인에게는 자연어 설명을 제공하는 식이다.

1.3.2 인증 증거(Evidence) 및 심사 방법

IEEE는 인증 심사 시 구체적인 증거 자료를 요구한다. 예를 들어, 시스템이 새로운 맥락(Context)으로 이전될 때 지역적 튜닝(Local tuning)이 수행되었는지 입증하는 로그와 테스트 결과를 요구한다. 또한, 사용자가 AI의 결정에 효과적으로 이의를 제기(Challenge)할 수 있는 절차가 마련되어 있는지, 사용 거부(Opt-out) 옵션이 있는지를 필수 점검 항목으로 둔다. 이러한 '절차적 투명성'은 한국형 인증 기준의 운영 심사 항목으로 벤치마킹할 가치가 크다.

1.4 NIST AI RMF: 위험 관리 중심의 접근 (TEVV)

미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험 관리 프레임워크(AI RMF)는 설명가능성을 AI 시스템의 내재적 위험을 완화하는 핵심 수단으로 본다.

• TEVV (Test, Evaluation, Validation, and Verification): NIST는 개발(Development) 단계뿐만 아니라 배포 후(Post-deployment) 단계까지 포함하는 전주기적 TEVV 프로세스를 강조한다. 설명가능성은 시스템이 의도한 대로 작동하는지 검증(Verification)하고, 사용자의 요구를 충족하는지 확인(Validation)하는 도구로 활용된다.
• 측정 과학(Measurement Science)의 적용: NIST는 설명가능성과 같은 추상적 개념을 정량적으로 측정하기 위한 메트릭 연구를 주도하고 있다.21 이는 설명의 정확성, 일관성 등을 수치화하여 인증의 객관성을 확보하는 데 기여한다.

제2장 설명가능성 기술 평가 지표 및 방법론

인증 기준이 실효성을 가지려면 추상적인 원칙을 넘어, 구체적이고 측정 가능한 평가 지표(Metrics)가 필수적이다. 설명가능성 평가 방법론은 크게 알고리즘 자체의 정합성을 검증하는 정량적 평가와 사용자의 이해도를 측정하는 정성적 평가로 나뉜다. 본 장에서는 인증 심사에 적용 가능한 핵심 지표들을 상세히 분석한다.

2.1 정량적 평가 지표 (Quantitative Metrics): 기술적 충실성 검증

정량적 지표는 설명 알고리즘(Explainer)이 생성한 설명이 대상 AI 모델(Target Model)의 실제 작동 방식을 얼마나 충실하게(Faithfully) 반영하고 있는지를 수학적으로 검증한다. 설명이 듣기 좋더라도 실제 모델의 판단 로직과 다르다면 그것은 기만적인 설명이 되기 때문이다.

2.1.1 충실성(Faithfulness) 및 불완전성(Incompleteness)

• 개념: 충실성은 설명 모델이 중요하다고 지목한 피처(Feature)가 실제로 모델의 예측 결과에 얼마나 기여했는지를 측정한다.
• 핵심 측정 기법: ROAR (Remove And Retrain) / KAR (Keep And Retrain)
  • 원리: 설명 기법(예: SHAP, LIME, Grad-CAM)이 중요하다고 판단한 상위 N%의 피처를 입력 데이터에서 제거(마스킹)하거나 무작위 값으로 대체한다. 그 후 모델의 예측 성능(정확도 등)이 얼마나 급격히 하락하는지를 측정한다.
  • 해석: 중요 피처를 제거했을 때 성능이 급격히 떨어질수록(Sharp Drop), 해당 설명 기법은 모델의 핵심 요인을 정확히 찾아낸 것이므로 충실성이 높다고 평가한다. 반대로 성능 변화가 없다면, 설명 기법이 엉뚱한 피처를 중요하다고 잘못 가리킨 것이다.
  • 인증 기준 적용: "중요도 상위 10% 피처 제거 시 예측 확률 변동폭이 평균 X% 이상이어야 함"과 같은 임계치 설정이 가능하다.

2.1.2 단조성(Monotonicity)

• 개념: 모델 성능에 긍정적 영향을 주는 피처들을 순차적으로 추가할 때, 모델의 예측 성능이 단조 증가(Monotonically Increasing)해야 한다는 속성이다.
• 측정: 설명 기법이 중요도 순으로 정렬한 피처들을 하나씩 입력에 추가해가며 예측 확률의 변화를 추적한다. 이 그래프가 우상향할수록 설명의 신뢰도가 높다. 만약 중요한 피처를 추가했는데도 성능이 떨어지거나 변화가 없다면, 설명의 순위 선정에 오류가 있는 것이다.

2.1.3 일관성(Consistency) 및 안정성(Stability)

• 개념: 유사한 입력 데이터에 대해서는 유사한 설명이 제공되어야 한다. 입력값에 미세한 변화(인간의 눈에 띄지 않는 노이즈 등)가 있었음에도 설명(Saliency Map 등)이 급격하게 변한다면 그 설명은 신뢰할 수 없다.
• 측정: 원본 데이터와 섭동(Perturbation)을 가한 데이터 간의 설명 결과의 유사도(예: 코사인 유사도, SSIM)를 측정한다.
• 중요성: 적대적 공격(Adversarial Attack)에 취약한 설명 기법은 보안상 큰 위협이 되므로, 인증 시 필수 점검 항목이다.

2.2 사용자 중심 정성적 평가 (Qualitative/User-Centric Evaluation)

XAI의 최종 목표는 인간의 이해를 돕는 것이므로, 수학적으로 완벽한 설명이라도 사용자가 이해하지 못하면 무용지물이다. 따라서 인증 과정에는 실제 사람(Human-in-the-loop)이 참여하는 평가가 포함되어야 한다.

2.2.1 이해 용이성(Comprehensibility) 및 멘탈 모델 형성

• 평가 방법: 피험자(일반 사용자 또는 도메인 전문가)에게 AI의 예측 결과와 설명을 제공한 후, 설문이나 과업 수행을 통해 이해도를 측정한다.
  • 예측 과업(Forward Simulation): 사용자가 설명만 보고 AI가 새로운 데이터에 대해 어떤 결정을 내릴지 예측하게 한다. 정답률이 높을수록 사용자가 AI의 작동 원리(멘탈 모델)를 정확히 파악한 것이다.
  • 오류 식별(Bug Identification): AI가 의도적으로 틀린 결정을 내렸을 때, 사용자가 설명을 통해 그 오류를 찾아낼 수 있는지 테스트한다. 이는 설명가능성의 실질적 유용성을 검증하는 강력한 방법이다.
• 연구 사례: 연구에 따르면, 수학적 충실도가 높은 설명 기법(예: Integrated Gradients)이 반드시 사용자에게 직관적인 것은 아니며, 때로는 덜 정확하더라도 단순한 설명이 더 도움이 될 수 있다(SmoothGrad 사례).28 인증 기준은 이러한 트레이드오프를 고려하여 대상 사용자별 가중치를 둬야 한다.

2.2.2 계층적 설명 인터페이스 (Layered Explanation Interface)

사용자 인터페이스(UI) 디자인 관점에서 설명의 정보량을 조절하는 것이 중요하다. 정보 과부하(Information Overload)는 오히려 이해를 방해한다.

• 3단계 계층 구조 제안:
  1. Layer 1 (즉각적 설명): 결정 결과와 가장 결정적인 이유 1~2가지를 자연어로 요약 제시. (예: "대출 거절 - 사유: 최근 3개월 내 연체 이력 보유")
  2. Layer 2 (상세 분석): 주요 변수들의 영향도를 시각화한 차트(Feature Importance Plot) 제공. 사용자가 변수 간 관계를 탐색할 수 있음.
  3. Layer 3 (심층/반사실적 시뮬레이션): "만약 소득이 10% 증가한다면 결과가 어떻게 변하는가?"와 같은 What-if 시뮬레이션 도구 제공.

제3장 국내 실정 및 법적 요구사항 분석

한국의 AI 규제 환경은 「개인정보 보호법」을 중심으로 구체화되고 있으며, 이는 한국형 XAI 인증 기준의 법적 근간이 된다. 글로벌 표준을 수용하되, 국내법의 특수성과 산업별 가이드라인을 반영한 현지화(Localization)가 필요하다.

3.1 「개인정보 보호법」 제37조의2: 자동화된 결정에 대한 대응권

2024년 3월 시행된 「개인정보 보호법」 제37조의2는 정보주체에게 '자동화된 결정에 대한 거부권'과 '설명 요구권'을 부여함으로써, XAI 도입을 법적 의무로 격상시켰다.

3.1.1 '자동화된 결정'의 범위와 인증 대상

법은 '인공지능 기술을 적용한 시스템을 포함한 완전히 자동화된 시스템'으로 개인정보를 처리하여 이루어지는 결정을 대상으로 한다.31

• 완전 자동화의 해석: 사람의 실질적 개입 없이 시스템이 최종 결정을 내리는 경우를 의미한다. 단순히 운영자가 '승인' 버튼만 누르는 형식적인 개입은 완전 자동화로 간주될 가능성이 높다. 인증 기준은 시스템의 운영 절차(Workflow)상 인간의 개입 수준을 평가하여 인증 대상을 선별해야 한다.
• 중대한 영향: 정보주체의 권리(생명, 신체, 재산 등) 또는 의무에 중대한 영향을 미치는 경우(예: 채용 불합격, 대출 거절, 복지 수급 탈락)가 주요 대상이다.

3.1.2 설명 요구에 대한 '의미 있는 설명'의 요건

정보주체가 설명을 요구할 경우, 개인정보처리자는 다음 사항을 포함한 "간결하고 의미 있는 설명"을 제공해야 한다.

1. 결과의 내용: 구체적으로 어떤 결정이 내려졌는지.
2. 주요 개인정보의 유형: 결정에 결정적인 영향을 미친 핵심 데이터(Key Factors)는 무엇인지.
3. 처리 과정(자동화된 결정의 기준과 절차): 어떤 로직, 가중치, 알고리즘적 판단을 통해 해당 결과가 도출되었는지에 대한 개요.

[인증 시사점] 법령은 딥러닝과 같은 복잡한 모델의 경우에도 사후 설명 모델(Post-hoc explanation) 등을 활용하여 관련 정보를 제공하도록 안내하고 있다. 따라서 인증 기준은 사후 설명 기술(LIME, SHAP 등)의 적용 여부와 그 설명의 품질을 평가해야 한다. 또한, 단순한 기술적 나열이 아닌 정보주체가 이해할 수 있는 '의미 있는(Meaningful)' 정보로 가공되었는지가 핵심 평가 항목이 되어야 한다.

3.2 분야별 가이드라인 및 표준 현황

3.2.1 금융 분야: 신용평가와 리스크 관리

금융위원회와 금융보안원은 '금융 분야 AI 가이드라인'을 통해 설명가능성을 강조한다. 금융은 신용평가, 대출 심사 등 개인의 재산권에 직접적 영향을 미치는 고위험 분야이므로, 설명 요구권 대응이 가장 시급하다.

• 주요 특징: AI 결과에 대한 이의 제기 시, 금융회사가 이를 재검토할 수 있는 내부 절차와 설명 자료의 구체성을 요구한다. 특히, 설명가능성을 리스크 관리(Risk Management)의 일환으로 보며, 모델의 공정성 검증과 연계한다.

3.2.2 의료 분야: 인공지능 의료기기(SaMD)

식품의약품안전처(MFDS)는 인공지능 의료기기 허가심사 가이드라인에서 설명가능성을 중요한 심사 요소로 다룬다.

• 전문가 중심 설명: 의료 분야의 설명 대상은 환자가 아닌 의사(Expert User)인 경우가 많다. 따라서 병변의 위치 표시(Localization), 판단의 확신도(Confidence Score), 유사 임상 사례 제시 등 전문적인 의사결정 지원(Decision Support) 기능으로서의 설명가능성이 요구된다.40 인증 기준은 의료기기의 특수성(안전성, 유효성)과 결합된 설명 품질을 평가해야 한다.

3.2.3 공공 및 범용 표준

한국정보통신기술협회(TTA)는 '설명가능한 AI 평가 지표 표준'을, 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 '신뢰할 수 있는 인공지능 개발 안내서'를 통해 체크리스트를 제공하고 있다. 이들 문서는 법적 강제성은 없으나 기술적 세부 사항을 담고 있어, 인증 기준의 기술적 베이스라인(Baseline)으로 활용하기 적합하다.

제4장 한국 실정에 적합한 설명가능한 AI(XAI) 인증 기준(안)

앞선 글로벌 표준 분석과 국내 법제도 검토를 바탕으로, 한국의 산업 환경과 규제 요구사항에 최적화된 "K-XAI 인증 프레임워크"를 제안한다. 이 프레임워크는 획일적인 규제가 아닌, 위험 기반 등급제(Risk-based Grading)를 도입하여 산업 육성과 이용자 보호의 균형을 추구한다.

4.1 인증 프레임워크 구조: 위험 기반 등급제

모든 AI 시스템에 동일한 수준의 고비용 설명 기술을 요구하는 것은 비효율적이다. 시스템의 영향도에 따라 인증 등급을 차등화한다.

인증 등급	정의 및 대상 시스템 예시	요구되는 설명가능성 수준 (Requirements)	인증 방식
Level 1 (기본)	저위험 시스템: 단순 챗봇, 스팸 필터, 콘텐츠 추천	투명성(Transparency) 중심: - AI 사용 여부 고지 - 데이터 수집 목적 및 활용 방식 공개	자가 선언 (Self-declaration)
Level 2 (일반)	중위험 시스템: 제조 공정 제어, 마케팅 타겟팅, 의료 행정 지원	기술적 설명(Technical Explanation): - 주요 영향 변수(Feature Importance) 제공 - 모델 성능 및 한계 명세서(Model Card) 구비	제3자 검증 권장
Level 3 (고위험)	고위험 시스템: 채용, 대출/신용평가, 복지 수급 심사, 의료 진단 보조	설명 요구권 완전 대응 (PIPA Compliance): - 개인별 맞춤형 사후 설명(Local Explanation) - 반사실적 설명(Counterfactuals) - 이의 제기 및 인적 개입 절차 완비	필수 인증 (Mandatory)

4.2 구체적 인증 기준 및 세부 평가 항목

인증 심사는 [영역 1] 기술적 충실성, [영역 2] 사용자 이해도, [영역 3] 운영 및 거버넌스의 3대 영역으로 구성된다.

4.2.1 [영역 1] 기술적 충실성 (Technical Faithfulness)

설명 알고리즘이 AI 모델의 내부 동작을 왜곡 없이 정확하게 반영하는지 검증한다.

평가 항목	세부 기준 및 측정 방법 (Metrics)	통과 기준 (예시)	참조 표준
충실성 (Fidelity)	ROAR/KAR 테스트: 상위 중요 피처 제거 시 모델 성능 하락폭 측정. 충실성 상관계수: 섭동된 데이터의 예측 변화와 설명 변화 간의 상관관계.	상위 20% 피처 제거 시 정확도 30% 이상 하락 (모델별/도메인별 임계치 설정 필요).	ISO/IEC TS 6254, NIST AI RMF
일관성 (Consistency)	안정성(Stability) 테스트: 입력값에 비가시적 노이즈(Noise) 추가 시 설명 결과의 변화량(SSIM, Cosine Similarity) 측정.	입력 변화율 1% 미만 시 설명 유사도 0.9 이상 유지.	ISO/IEC TS 6254
설명 범위 (Coverage)	전체 입력 데이터 공간 중 유효한 설명이 생성되는 비율.	테스트 데이터셋의 99% 이상에 대해 설명 산출 가능 및 오류(Exception) 처리.	IEEE CertifAIEd

4.2.2 [영역 2] 사용자 이해도 및 인터페이스 (User Intelligibility & UI)

「개인정보 보호법」이 요구하는 '간결하고 의미 있는 설명'이 제공되는지, 사용자가 이를 통해 올바른 의사결정을 할 수 있는지 평가한다.

평가 항목	세부 기준 및 측정 방법	통과 기준 (예시)	참조 표준
설명의 계층화	정보의 상세도에 따른 3단계 계층 구조(요약-상세-심층) UI 구현 여부.	1단계에서 법적 필수 고지 항목(결과, 주요 요인, 절차)이 명확히 드러날 것.	PIPA 가이드라인, UX Design Principles
반사실적 설명	"어떤 조건이 바뀌면 결과가 달라지는가?"에 대한 정보(What-if 시뮬레이션) 제공.	고위험(Level 3) 시스템의 경우 필수 기능으로 구현.	ISO/IEC TS 6254
이해 용이성 테스트	타겟 사용자 그룹 대상 사용자 스터디(User Study) 수행 결과 보고서 제출. - 예측 정확도(Forward Simulation) - 주관적 만족도 설문	피험자의 70% 이상이 AI의 판단 근거를 올바르게 식별하거나 예측에 성공해야 함.	NIST AI RMF, ISO 9241
표현의 적절성	기술 전문 용어(Logit, Gradient, Hyperplane 등)의 사용 최소화 및 자연어 변환 여부.	사용자용 설명에서 전문 용어 비율 10% 미만 또는 툴팁/용어 사전 제공 필수.	PIPA 안내서

4.2.3 [영역 3] 운영 및 거버넌스 (Governance & Process)

설명가능성을 지속적으로 유지 관리하고, 사용자의 권리 행사를 지원하는 체계를 평가한다.

평가 항목	세부 기준 및 측정 방법	통과 기준 (예시)	참조 표준
데이터 계보 관리	학습 데이터의 출처, 특성, 전처리 과정, 편향성 검토 내역의 문서화(Datasheets for Datasets).	데이터 명세서 및 모델 카드(Model Card) 보유 및 갱신.	EU AI Act Art.13, ISO/IEC TR 24028
이의 제기 절차	설명 결과에 불복하는 사용자를 위한 인적 검토(Human-in-the-loop) 요청 채널 및 처리 절차.	UI 내 '이의 제기/재검토 요청' 버튼 구비 및 내부 처리 매뉴얼 보유.	PIPA Art.37-2, IEEE CertifAIEd
로그 및 추적성	자동화된 결정의 일시, 입력값, 출력값, 당시 제공된 설명 내용에 대한 로그 저장.	법적 분쟁 대비 최소 3년 이상 위변조 방지된 로그 보관.	EU AI Act, 금융보안원 가이드
윤리적 위험 고지	시스템의 성능 한계, 알려진 오작동 시나리오, 잠재적 편향성에 대한 사전 고지.	서비스 이용 약관 또는 설명서에 'AI의 한계' 명시.	NIST AI RMF

4.3 PIPA 대응을 위한 표준 설명 명세서(Template) 제안

인증의 구체성을 높이고 기업들의 준수 편의를 돕기 위해, 개인정보보호위원회 표준 서식을 발전시킨 'XAI 설명 명세서(XAI Disclosure Statement)' 도입을 제안한다. 인증 획득 기업은 이 명세서를 사용자에게 제공해야 한다.

• [섹션 1] 결정 개요: 결정의 명칭, 목적, 결정이 사용자에게 미치는 구체적 영향.
• [섹션 2] 핵심 요인(Top-K Features): 나의 결정에 가장 큰 영향을 미친 3~5가지 요인과 그 방향성(긍정/부정). (예: "+ 연체 이력 없음", "- 소득 대비 부채 비율")
• [섹션 3] 산출 로직 개요: (영업비밀을 침해하지 않는 범위 내에서) 점수 산정 방식이나 알고리즘의 대략적 논리 구조.
• [섹션 4] 반사실적 가이드: "귀하의 연 소득이 500만 원 더 높았다면 대출이 승인되었을 가능성이 높습니다."
• [섹션 5] 데이터 정보: 사용된 데이터의 기준 시점 및 출처.
• [섹션 6] 권리 행사 안내: 이의 제기 방법, 담당 부서 연락처, 재심사 절차 안내.

제5장 인증 제도 운영 방안 및 정책 제언

5.1 인증 생태계 조성 및 거버넌스 구축

• 인증 기관 지정: 한국인터넷진흥원(KISA)을 총괄 기관으로 하되, 산업별 전문성을 고려하여 금융보안원(금융), 한국의료기기안전정보원(의료) 등을 분야별 전문 인증 기관으로 지정하는 '통합-분산형 거버넌스'를 구축해야 한다.
• 테스트베드 구축: 중소기업 및 스타트업이 고가의 상용 XAI 솔루션 없이도 자사 모델의 설명가능성을 검증할 수 있도록, NIA 주도의 'XAI 테스트베드'를 구축하고 오픈소스 평가 도구(ROAR, Faithfulness 측정 라이브러리 등)를 보급해야 한다.

5.2 인센티브 및 활성화 정책

인증 제도가 규제로만 작용하지 않도록 강력한 인센티브를 제공하여 자발적 참여를 유도해야 한다.

• 법적 책임 완화: 인증을 획득한 시스템에서 사고 발생 시, 설명 의무를 충실히 이행했음을 근거로 고의성 입증 책임을 완화하거나 과징금을 감경해주는 '면책 인센티브' 도입을 검토해야 한다.
• 공공 조달 가점: 공공기관의 AI 시스템 도입 시 인증 제품에 가점을 부여하여 공공 부문부터 설명가능한 AI 도입을 선도해야 한다(AI 우선 구매 제도).

5.3 교육 및 리터러시 강화

• 개발자 교육: XAI 기술 구현 방법론, 평가 지표 측정법 등에 대한 실무 교육 과정을 개설하여 산업계의 기술 역량을 강화해야 한다.
• 대국민 AI 리터러시: 일반 국민들이 AI가 제공하는 설명문을 올바르게 해석하고, 자신의 권리(이의 제기 등)를 행사할 수 있도록 'AI 설명 문해력 교육'을 실시해야 한다. 이는 설명가능성 기술이 실제 사회적 신뢰로 이어지는 연결고리가 될 것이다.

결론

설명가능한 AI(XAI) 인증 기준의 수립은 기술적 난제인 동시에, AI와 인간이 공존하기 위한 사회적 합의의 과정이다. 본 보고서에서 분석한 글로벌 표준(ISO/IEC TS 6254, EU AI Act 등)은 설명가능성이 단순한 기능이 아니라 시스템의 전체 수명주기에 걸친 신뢰성 확보 활동임을 보여준다.

 

제안된 K-XAI 인증 프레임워크는 기술적 충실성(Faithfulness), 사용자 이해도(Intelligibility), 법적 투명성(Transparency)이라는 세 가지 축을 중심으로, 한국의 「개인정보 보호법」 요구사항을 실질적으로 구현할 수 있는 구체적인 기준을 제시하였다. 특히 정량적 지표와 정성적 사용자 평가의 조화, 위험 기반 등급제 도입, 표준 설명 명세서 제안은 기업의 예측 가능성을 높이고 정보주체의 권리를 실질적으로 보장하는 균형 잡힌 해법이 될 것이다.

 

한국이 이러한 선도적인 인증 체계를 성공적으로 안착시킨다면, 국내 AI 산업은 '신뢰'라는 강력한 경쟁력을 확보하게 될 것이며, 글로벌 AI 규제 논의를 주도하는 AI 선도 국가로 도약할 수 있을 것이다. 이제는 선언적 논의를 넘어, 본 보고서가 제안한 구체적인 기준들을 바탕으로 실증과 제도화를 향해 나아가야 할 때이다.