AI 설명가능성(XAI) 전문가는 인공지능이 내린 판단과 예측 과정을 사람이 이해할 수 있도록 분석하고 설명하는 전문가입니다. 2025년 현재, AI는 금융 사기 탐지, 의료 진단, 법률 판결 예측 등 중요한 의사결정 영역에서 사용되고 있지만, 그 결과가 어떻게 도출되었는지를 설명하지 못하면 신뢰와 안전성 확보가 어렵습니다. 특히 유럽연합의 AI Act, 미국의 AI Bill of Rights, 국내 AI 윤리 가이드라인 등 전 세계적으로 AI 투명성 요구가 강화되면서, XAI(Explainable AI)는 선택이 아닌 필수가 되었습니다. XAI 전문가는 모델의 복잡한 내부 구조와 계산 과정을 시각화·해석하여 비전문가도 이해할 수 있게 만들고, AI의 편향과 오류를 점검하며, 규제에 맞춘 설명 방안을 설계합니다. 이 직업은 기술적 이해와 윤리적 감각, 그리고 커뮤니케이션 능력을 동시에 요구하는 고급 융합형 직무로, AI 시대의 신뢰를 설계하는 핵심 인력입니다.
AI 설명가능성(XAI) 전문가의 업무
AI 설명가능성 전문가의 핵심 역할은 ‘블랙박스’로 불리는 AI 모델을 ‘화이트박스’처럼 투명하게 만드는 것입니다. AI 설명가능성 전문가의 업무 다섯 가지를 소개합니다.
첫째, 모델 분석 및 해석입니다. 심층신경망, 트랜스포머, 그래프 신경망 등 복잡한 모델의 내부 작동 과정을 분석해 어떤 입력이 어떤 출력을 유도했는지 설명합니다. 이를 위해 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations), SHAP(Shapley Additive Explanations), Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping) 등 다양한 XAI 도구와 기법을 사용합니다.
둘째, 시각화 및 보고서 작성입니다. AI가 어떤 특징에 가중치를 두었는지, 예측 과정에서 어떤 데이터 포인트가 중요한 역할을 했는지를 그래프, 히트맵, 중요도 순위 등의 형태로 시각화하여, 비전문가도 쉽게 이해할 수 있는 형태로 제공합니다. 예를 들어, 의료 영상 분석 AI의 경우 CT 이미지에서 어떤 영역을 근거로 질병을 진단했는지 시각화하는 것이 대표적인 예입니다.
셋째, 규제 및 윤리 준수입니다. AI 설명가능성은 단순한 기술이 아니라 법적 요구사항이 될 가능성이 높습니다. 유럽연합(EU)은 AI 시스템의 투명성을 의무화하고, 사용자가 그 결정을 이해할 수 있어야 한다고 명시했습니다. XAI 전문가는 이러한 규제를 충족하도록 모델 설명 구조를 설계합니다.
넷째, 편향성 및 오류 점검입니다. 설명가능성 분석은 단순히 결과를 ‘보여주는’ 것에서 그치지 않고, 데이터나 모델의 편향, 과적합, 데이터 누락 등 문제를 찾아내고 수정하는 데 활용됩니다. 예를 들어, 채용 AI에서 특정 성별이나 연령대 지원자가 불이익을 받는 편향이 발견되면, XAI 전문가는 이를 보고하고 수정 방안을 제안합니다.
다섯째, 이해관계자 커뮤니케이션입니다. XAI 전문가는 개발자, 경영진, 규제기관, 소비자 등 다양한 이해관계자에게 AI의 의사결정 과정을 설명합니다. 기술적 세부사항을 유지하면서도 이해하기 쉽게 전달하는 것이 중요합니다.
결국, AI 설명가능성 전문가는 AI의 신뢰성과 안전성을 담보하는 역할을 하며, 이들의 분석 결과는 기술 발전뿐 아니라 법률·윤리·사회적 신뢰 형성에 중요한 근거가 됩니다.
필요한 역량
1. AI 및 머신러닝 알고리즘 이해
딥러닝, 머신러닝, 통계 모델 등 다양한 AI 알고리즘의 구조와 동작 원리를 이해해야 합니다. 특히 CNN, RNN, 트랜스포머, 그래프 신경망 등 복잡한 구조의 모델을 해석할 수 있어야 합니다.
2. XAI 도구 및 라이브러리 활용 능력
LIME, SHAP, ELI5, Captum, Grad-CAM 등 대표적인 설명가능성 도구를 능숙하게 다룰 수 있어야 합니다. Python 환경에서 Scikit-learn, Tensor Flow, PyTorch와 연계하여 해석 도구를 구현할 수 있는 능력이 필요합니다.
3. 데이터 분석 및 시각화 능력
Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly 등 데이터 분석·시각화 툴을 활용해 복잡한 AI 모델의 판단 과정을 시각적으로 표현할 수 있어야 합니다.
4. 윤리적·법적 지식
AI 윤리 원칙, 개인정보 보호법, EU AI Act, GDPR 등 규제 환경에 대한 이해가 필수입니다. 특히 ‘설명할 권리’(Right to Explanation)에 대한 법적 의미를 이해하고 대응할 수 있어야 합니다.
5. 커뮤니케이션 능력
기술적 분석 결과를 비전문가에게도 쉽게 설명할 수 있는 능력이 요구됩니다. 이는 보고서 작성, 프레젠테이션, 교육 프로그램 운영 등 다양한 형태로 발휘됩니다.
6. 문제 해결 능력
설명 과정에서 발견된 모델의 편향, 오류, 데이터 품질 문제를 해결하기 위해 데이터 과학자, 엔지니어와 협업하여 실질적인 개선 방안을 제시할 수 있어야 합니다.
직무 준비방법
1. 관련 전공 및 기초 지식 습득
컴퓨터공학, 데이터과학, 인공지능, 통계학 전공이 유리하며, 비전공자는 부트캠프나 온라인 강좌로 기초를 다질 수 있습니다.
2. 전문 교육 과정 이수
XAI 전문 과정(예: Coursera의 Explainable AI, Fast.ai, 국내 AI Hub 교육 등)을 수강하고, 관련 논문과 기술 보고서를 꾸준히 학습해야 합니다.
3. 실습 프로젝트 경험
공개 데이터셋과 모델을 활용해 LIME, SHAP 분석 프로젝트를 수행하고, 모델 해석 결과를 시각화·보고서 형태로 작성하는 경험이 중요합니다.
4. 자격증 취득
TensorFlow Developer, 데이터 분석 준전문가(ADsP), 인공지능 윤리 인증 등 관련 자격증이 취업 경쟁력을 높입니다.
5. 진출 분야
금융권(신용평가, 사기탐지), 의료(진단 보조), 법률(판례 예측), 공공기관(행정 의사결정) 등 AI 의사결정의 투명성이 중요한 산업 전반에서 활동할 수 있습니다.
AI 설명가능성 전문가는 앞으로 AI 시스템 설계 초기부터 프로젝트 전 과정에 관여하는 핵심 직군으로 자리 잡을 것입니다.
AI의 한계를 해결하는 사회적 조정자
AI 설명가능성(XAI) 전문가는 단순한 기술자가 아니라 AI의 신뢰와 책임성을 보장하는 사회적 조정자입니다. 기술 발전이 아무리 빠르더라도, 사람들이 그 결정을 이해하고 수용하지 않으면 AI는 한계에 부딪힐 수밖에 없습니다. XAI 전문가는 투명성과 공정성을 기반으로 AI의 사회적 수용성을 높이며, 규제와 산업 발전을 동시에 만족시키는 균형 잡힌 해법을 제공합니다. 2025년 이후 AI 규제 강화와 고위험 AI 확산으로 인해 이 직무의 수요는 폭발적으로 증가할 것이며, 윤리와 기술의 경계에서 가치를 창출하는 핵심 인력이 될 것입니다. 신뢰할 수 있는 AI를 만들고 싶다면, XAI 전문가라는 커리어는 그 출발점이 될 수 있습니다.