AI에서 화이트박스와 블랙박스🤖⁉️

AI(인공지능) 기술이 점점 더 복잡해지면서,
"이 모델이 왜 이런 결과를 냈는가?"라는 질문이 중요해지고 있다고 한다.

이 때 자주 등장하는 개념이 "화이트박스(White Box)"와 "블랙박스(Black Box)" 모델이다.

🧩  화이트박스(White Box)란?

화이트박스 모델은 내부의 작동 원리를 사람이 직접 이해할 수 있는 AI 모델로,
입력부터 출력까지 어떻게 처리되어 어떤 결과로 이어지는지 투명하게 확인할 수 있는 모델을 말한다.

예를들어, 선형회귀(Linear Regression), 의사결정트리(Decision Tree), 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 모델들은 화이트 박스 모델에 속한다.

선형회귀는 $ y=β_0​+β_1​x_1​+β_2​x_2​+⋯+β_n​x_n​ $ 입력변수 $x$랑 출력 $y$ 사이의 관계를 직선(또는 평면) 형태로 표현할 수 있다. 계산값이 명확하여 완전한 화이트박스 모델이다.
의사결정트리는 데이터를 조건(if/else)로 분할해가며 예측을 수행하는 구조로 입력값에 따라 출력이 명확하다.
로지스틱 회귀는 결과가 0 또는 1로 구분되는 분류 문제에 많이 사용되는 모델이다. 결과값을 시그모이드(Sigmoid)함수를 통해 0~1 사이 확률로 변환하지만 내부 수식이 명확해서 화이트박스 모델로 분류되는 케이스다.

이렇게 수학적 구조가 명확하고 결과를 쉽게 해석 가능한 모델들을 화이트박스 모델이라고 한다. WHY?에대해서 쉽게 답할 수는 있지만 복잡한 데이터에서의 예측력은 떨어질 수 밖에 없다.

🧠   블랙박스(Black Box)란?

블랙박스 모델은 화이트 모델과 반대로 내부 계산 과정이 너무 복잡해서 사람이 직접 이해하기 어려운 모델을 말한다.
입력과 출력은 볼 수 있지만, 내부 계산이 어떻게 이뤄지고 있는지 확인하기 어려운 경우 '검은 상자' 속처럼 보이지 않는다라고 해서 블랙박스 모델이라는 이름이 붙게 되었다.

블랙박스 모델에는 인공신경망(Deep Neural Network), 랜덤 포레스트(Random Forest) 등이 존재한다.

인공신경망은 사람의 뇌 뉴런처럼 연결된 노드(node)들이 다층(Layer)으로 구성된 모델이다. 입력이 입력층-은닉층-출력층-역전파 과정을 통해서 점점 복잡한 패턴을 학습하게 된다. 수백만개의 가중치와 수많은 층이 상호작용하며 결과를 출력하게 된다.
랜덤 포레스트는 의사결정트리를 여러개 만들고 그 결과를 평균 또는 다수결로 합쳐서 더 안정적인 예측을 만드는 모델이다.
의사결정트리는 화이트박스 모델이지만 랜덤 포레스트는 원본 데이터를 여러번 샘플링하며 각 샘플로 서로 다른 결정트리를 생성하고 모두 독립적으로 예측을 수행하게 된다. 엄청나게 많은 트리가 각각 다른 구조로 다르게 예측하게 된다. 수백개 트리의 결과가 섞인 평균값이 전체 예측 결과값으로 쓰이게 되므로 각각은 화이트박스 모델이여도 전체적으로 보면 집단 블랙박스 모델로 볼 수 있다.

⚖️  화이트박스 vs 블랙박스 차이점 요약

구분	화이트박스	블랙박스
해석 가능성	높음	낮음
모델 구조	단순, 명확	복잡, 비선형
성능(정확도)	낮거나 중간	높음
적용 분야	금융, 의료 등 설명 필요한 곳	이미지 인식, 자연어 처리 등 대규모 학습이 필요한 곳
대표 모델	선형회귀, 의사결정트리,,,	딥러닝, 랜덤 포레스트,,,

🚧  아직 남아 있는 한계와 받아들여야 할 부분들

블랙박스 모델들을 개선하려는 노력은 XAI(Expliainable AI)이 있다.
'설명할 수 있는 인공지능'이 나와서 입력값을 변형하면서 어떤 특징이 어떻게 영향을 미쳤는지? 시각화해서 보여줄 수 있는지? 블랙박스를 투명하게 해석하려는 AI해부학이라고 볼 수 있다. 다만, 현재 블랙박스 모델들을 완전한 '화이트박스'가 되기는 어렵다.

수백만~수억 개의 파라미터가 얽혀있어서 완전한 해석은 불가능하고 설명이 가능한 모델을 만들면 정확도가 떨어지는 모델이 되어버린다.
사실 그럼,,, 이걸 어떻게 받아들여야하나? 그냥 결과값만 잘 나오면 그걸 믿어도 되는 것인가? 하는 생각들이 들었다.
이런 생각을 하는 AI 개발자들이 많이 존재한다는 것도 알았다. 결국 완전한 해석은 어려워도 결과를 신뢰하고 검증할 수 있는 구조로 잘 잡아야한다고 한다. 

그럼 또하나,,,❓ 검증할 수 있는 구조가 뭔데..❓

결과에 대한 해석 가능성(Explainability), 결정 과정의 투명성(Transparency), 모델의 재현 가능성(Reproducibility)이 확보되어야한다.
가장 먼저 드는 생각은 이미 검증된 논문을 사용하면 되나? 하는 생각이 든다. 그래서 AI 분야에서는 논문의 중요도를 깊게 생각하는구나 싶었다. 하지만 검증할 수 있는 구조로 보기에는 아직 부족하다.
이미 검증된 논문 기반으로 설계하는 것도 중요하지만 이 모델이 왜 이런 판단을 했는지 사람이 이해하고 확인 할 수 있는게 검증할 수 있는 구조인데,,,
진짜 검증 가능한 AI는 논문 기반 설계 + XAI(Explainable AI - 설명 가능한 AI) + 윤리적 설계(Responsible AI) + 검증 시스템(Audit Framework)가 결합되어야한다고 한다.
흠,,,,,, 일단 현재 내가 나아갈 수 있는 방향은 논문 기반 설계할 수 있도록 공부하는 것!!! 👌❓ ‼️‼️‼️‼️‼️