복잡한 AI의 ‘속마음’을 읽는 법
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| Neural ODE, AI의 속마음을 읽는다. |
Neural ODE도 설명할 수 있다!
AI는 똑똑하다. 특히 시간이 흐르며 변하는 물리·화학 시스템을 예측할 땐 'Neural ODE'라는 기술이 각광받는다. 그런데 문제는 이거다.
“도대체 AI가 왜 그런 판단을 했는지 우리는 알 수가 없다!”
Neural ODE는 말 그대로 ‘신경망으로 만든 미분방정식’. 정교하긴 한데, 속을 들여다볼 수 없는 ‘블랙박스’다.
하지만 최근 한 연구팀이 이런 문제를 풀 실마리를 내놨다. 바로 XNODE라는 새로운 해석 도구다. 복잡한 모델도 사람처럼 '이해할 수 있는 방식'으로 설명해주는, 일종의 AI 속마음 해독기다.
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Neural ODE, 대체 뭐길래?
먼저 Neural ODE가 뭔지부터 간단히 짚고 가자.
보통 AI는 ‘점점 더 나아지는 예측’을 목표로 데이터를 학습한다. 그런데 현실 세계는 늘 시간에 따라 변화한다. 예를 들어, 전자회로의 전압, 생태계의 개체 수, 화학 반응의 농도 변화 등은 시간의 흐름에 따라 연속적으로 변한다.
기존의 신경망은 이렇게 연속적으로 변하는 데이터를 잘 다루지 못했다. 그래서 등장한 것이 Neural ODE.
Neural ODE는 신경망이 미분방정식을 흉내 내도록 설계된 구조다. 덕분에 불규칙한 시간 간격의 데이터도 학습할 수 있고, 미래 예측도 더 자연스럽다.
하지만… 너무 똑똑한 게 문제다. 결과는 정확한데, "왜 이런 예측을 했는지"는 아무도 모른다.
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‘설명 가능한 AI’를 위한 새로운 도구, XNODE
그래서 등장한 게 이번 논문에서 소개된 XNODE다.
이 도구는 Neural ODE의 동작을 설명할 수 있는 세 가지 시각화 도구를 제안한다. 수학적으로는 익숙하지만, AI 분야에서는 보기 힘들었던 방식들이다.
1. 시간 시계열(Time Series): 변수들이 시간에 따라 어떻게 변하는지 보여준다. 예: 전압이 점점 올라가는 모습
2. 상태 공간(State Space): 변수들 간의 관계를 2차원 그래프로 나타낸다. 예: 전압1과 전압2의 관계
3. 벡터 필드(Vector Field): 특정 위치에서 값이 어떤 방향으로 얼마나 변할지를 시각화한다. 예: 시스템이 어디로 흘러가는지
이 세 가지 도구를 통해 Neural ODE가 실제로 어떤 규칙을 학습했는지를 눈으로 확인할 수 있다.
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실제로 써보니? 3가지 실험으로 검증했다
연구진은 XNODE를 실제 모델에 적용해 봤다. 전자 회로부터 생태계, 화학 반응까지 다양한 시스템을 대상으로 실험했다.
1. 전자회로 (RC 회로)
두 개의 커패시터(축전기)와 저항이 연결된 회로에서 시간에 따라 전압이 어떻게 변하는지 예측하는 문제였다.
Neural ODE는 실제 회로와 거의 똑같은 예측을 했다.
XNODE의 시각화 도구를 통해 모델이 안정적인 상태로 수렴하는 과정이 명확히 보였다.
2. 생태계 모델 (포식자-피식자 관계)
'토끼와 여우'처럼 포식자와 피식자의 개체 수가 서로 영향을 주는 생태계 모델이다.
Neural ODE는 기본적인 변화를 학습했지만, 자연스러운 주기적 변화는 잘 재현하지 못했다.
XNODE 덕분에 이 문제가 모델 구조나 하이퍼파라미터의 문제임을 확인할 수 있었다.
3. 화학 반응 시스템
A와 B가 반응해서 C와 D를 만드는 가상의 화학 반응을 모델링했다. 전반적으로 괜찮은 예측이었지만, 특정 변수 간의 관계(C와 B)는 실제와 달랐다.
MSE(평균제곱오차)는 낮았지만, 시각화된 결과는 "겉만 비슷하고 속은 다르다"는 걸 보여줬다.
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“정확하다고 믿지 마세요”… 예측 성능만으로는 부족하다
이 연구의 핵심 메시지는 명확하다.
“예측이 정확하다고 해서, AI가 제대로 이해한 것은 아니다.”
Neural ODE는 훈련 데이터를 잘 따라갈 수 있다. 하지만 그게 진짜 규칙을 배웠다는 증거는 아니다.
그래서 XNODE는 훈련 성능(MSE)보다 중요한 ‘내부 동역학’을 시각적으로 검토할 수 있는 창구가 된다.
특히, 연구진은 이 도구가 다음과 같은 데에 매우 유용하다고 강조한다:
데이터 오류 탐지: 이상치나 비정상적인 패턴을 눈으로 찾을 수 있다.
모델 디버깅: 설계가 잘못됐을 때 그 이유를 파악할 수 있다.
성능 최적화: 하이퍼파라미터 조정이나 적분 알고리즘 선택에 도움을 준다.
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결국, AI도 설명할 수 있어야 믿을 수 있다
이번 연구는 Neural ODE처럼 복잡한 AI 모델도 “사람의 언어로” 이해 가능하게 만들 수 있다는 희망을 보여준다.
수식이 아닌 그림으로, 정답이 아닌 과정으로 AI의 판단을 해석하려는 시도다.
AI가 점점 더 많은 결정을 대신하게 되는 시대, 그 AI가 왜 그런 판단을 내렸는지 설명할 수 있어야 한다.
XNODE는 그 첫걸음을 내딛은 도구다.
출처 논문
Coelho, C.; da Costa, M.F.P.; Ferrás, L.L. XNODE: A XAI Suite to Understand Neural Ordinary Differential Equations. AI 2025, 6, 105. [https://doi.org/10.3390/ai6050105](https://doi.org/10.3390/ai6050105)