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시장규모, 시장동향, 시장예측 데이터 수록

시장조사 보고서

설명 가능한 AI 시장 규모, 점유율 및 동향 분석 보고서: 구성 요소별, 배포별, 응용 분야별(사기 및 이상 탐지, 신약 개발 및 진단, 예측 유지 보수), 최종 사용별, 지역별 및 세그먼트별 예측, 2025-2030

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설명 가능한 인공 지능 시장 성장 및 동향

Grand View Research, Inc.의 신규 보고서에 따르면, 글로벌 설명 가능한 AI 시장 규모는 2030년까지 210억 6천만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2025년부터 2030년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 18.0%를 기록할 전망이다. 설명 가능한 AI란 의사 결정 과정에 대해 이해 가능하고 투명한 설명을 제공할 수 있는 인공 지능(AI) 시스템의 개발을 의미한다. AI 모델은 다양한 분야에서 놀라운 성과를 거두었지만, 그 본질적인 복잡성으로 인해 특정 결론이나 예측에 도달하는 이유와 과정을 이해하기 어려운 경우가 많습니다. 설명 가능한 AI는 이러한 격차를 해소하고 AI 시스템에 대한 신뢰성, 책임성 및 해석 가능성을 높이는 것을 목표로 합니다. 이는 기술의 광범위한 성장 및 발전과 밀접하게 연관되어 있습니다. 기술이 지속적으로 진화하고 개선됨에 따라 설명 가능한 AI는 더욱 정교하고 투명한 AI 시스템의 개발 및 구현을 가능하게 합니다.

하드웨어 및 병렬 처리 기술의 발전으로 인한 컴퓨팅 능력의 기하급수적 증가는 복잡한 AI 모델의 훈련과 배포를 용이하게 했습니다. 슈퍼컴퓨터 및 고성능 클러스터와 같은 고성능 컴퓨팅 자원은 더 크고 해석 가능한 모델의 탐색은 물론, 그들의 의사 결정 과정에 대한 효율적인 분석을 가능하게 합니다. 또한 자연어 처리(NLP)의 발전은 인간이 이해할 수 있는 형식으로 설명을 제공할 수 있는 대화형 인터페이스와 챗봇 시스템 개발을 가능하게 했습니다. 텍스트 생성 및 감정 분석과 같은 NLP 기술은 AI 결정에 대한 직관적이고 이해하기 쉬운 설명 개발에 기여합니다. 이러한 기술의 중대한 발전은 설명 가능한 AI 산업의 성장을 촉진하고 있습니다.

설명 가능한 AI에 대한 관심이 증가함에 따라 설명 가능성 솔루션 개발 및 상용화에 주력하는 Alation, EXPAI, Fiddler Labs와 같은 스타트업이 등장했습니다. 벤처 캐피털 회사와 엔젤 투자자들은 이러한 스타트업의 연구, 개발 및 시장 채택을 지원하기 위해 적극적으로 투자하고 있습니다. 스타트업들은 종종 설명 가능성 알고리즘을 개선하고, 사용자 친화적인 인터페이스를 구축하며, 다양한 산업을 위한 확장 가능한 제품을 만들기 위한 자금을 지원받습니다.

설명 가능한 AI 시장 보고서 주요 내용

• 2024년 솔루션 부문이 81.2%로 가장 큰 매출 비중을 차지했습니다. 이 높은 비중은 조직이 AI 의사결정을 더 투명하고 이해하기 쉽게 만드는 AI 도구 및 플랫폼에 대한 수요 증가에 기인합니다.

• 2024년 온프레미스 부문이 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 온프레미스 기반 설명 가능한 AI를 사용하면 데이터 보안 강화, 지연 시간 감소, AI 시스템에 대한 통제력 향상 등 여러 이점을 얻을 수 있습니다.

• 사기 및 이상 탐지 부문은 2024년 가장 큰 매출 비중을 차지했습니다. 이는 특히 금융 서비스를 비롯한 다양한 산업 전반에서 보안을 강화하는 데 있어 핵심적인 역할을 수행하기 때문입니다.

• IT 및 통신 부문은 2024년 가장 높은 매출 점유율을 기록했습니다. 5G와 사물인터넷(IoT)의 확산으로 조직과 개인이 실시간으로 더 많은 실제 데이터를 수집할 수 있게 되었습니다.

• 북미 지역은 2024년 설명 가능한 AI 시장에서 40.7%의 점유율로 시장을 주도했습니다.

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설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)는 인공지능 모델의 판단, 예측 및 행동의 이유를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 기술이다. 전통적인 AI, 특히 딥러닝 모델은 복잡한 구조로 인해 내부 작동 원리를 이해하기 어렵고, 결과의 신뢰성과 투명성이 부족한 경우가 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해 XAI가 필요한데, 이는 AI의 결정 과정과 결과를 해석하는 데 도움을 준다. 이는 결과적으로 사용자가 AI를 더 신뢰하고, 비즈니스, 의료, 법률 등 다양한 분야에서 AI를 안전하고 윤리적으로 사용할 수 있게 만든다.

XAI의 개요를 살펴보면, XAI는 주로 두 가지 접근 방식으로 나뉜다. 첫째는 내재적 설명 가능한 AI로, 이 접근법은 모델의 설계 단계에서부터 설명 가능성을 고려하여 개발된다. 즉, 모델의 구조가 본연의 기능으로써 그 결정을 설명할 수 있도록 설계된 것이다. 둘째는 후처리 방법으로, 이미 학습된 모델의 출력을 해석할 수 있도록 별도의 기술을 이용하는 것이다. 이러한 방법은 주로 LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations), SHAP(Shapley Additive Explanations) 등과 같은 기법을 활용한다.

XAI의 주요 용도는 신뢰성 향상, 규제 준수, 안전성 개선 등이다. AI를 활용하는 분야에서 의사결정의 투명성을 요구하는 경우가 많아, XAI를 통해 사용자와 이해관계자들이 결과를 이해하고 의사결정 과정에서 AI의 지원을 신뢰할 수 있도록 도와준다. 특히 의료 분야에서는 AI가 진단을 내리는 데 있어 그 이유를 명확하게 제시해야 하며, 법률 분야에서도 AI의 판단을 검토하고 도전할 수 있는 근거가 필요하다.

XAI와 관련된 기술은 매우 다양하다. 주로 사용되는 기법으로는 LIME, SHAP, Grad-CAM 등이 있다. LIME은 개별 예측을 이해하기 위해 해당 예측 주변의 데이터를 변형하여 그 영향을 분석하는 방법이다. SHAP는 게임 이론에 기반하여 각 입력 변수가 결과에 미치는 기여도를 정량적으로 측정하는 방식이다. Grad-CAM은 이미지 데이터에서 CNN(Convolutional Neural Network)의 특정 레이어를 활용해 모델이 어떤 부분에 주목했는지를 시각적으로 표현하는 기술이다. 이러한 기법들은 각기 다른 방식으로 AI의 결정을 설명하려는 목적을 가지고 있으며, 사용자의 이해를 돕기 위해 계속 진화하고 있다.

결국 설명 가능한 AI는 AI 기술의 발전에 따라 점점 더 중요해지고 있으며, 이는 기술적, 윤리적, 사회적 요구에 부응하는 동시대의 필수 요소로 자리잡고 있다. 다양한 분야에서 AI가 광범위하게 활용되면서, 그 결정 역시 이해하고 검증할 수 있는 기반이 마련되는 것은 필수적이다. XAI는 이러한 요구를 충족시키기 위한 필수 불가결한 요소로, 지속적인 연구 및 발전이 필요한 분야이다.