2nd/10_Wiki/Topics/Interpretability.md

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wiki-2026-0508-interpretability	Interpretability	10_Wiki/Topics	needs_review	self	INTERPRET-001	none	A	1.0	ai explainable-ai xai machine-learning trust		2026-04-26	pending	Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)	language framework unspecified unspecified

Interpretability (해석 가능성)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"AI 블랙박스의 내부를 들여다보는 지적 렌즈" — 머신러닝 모델의 판단 근거와 내부 작동 기제를 인간이 이해할 수 있는 형태로 설명하고 분석하는 능력.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

• 추출된 패턴: 복잡한 신경망 가중치 뒤에 숨겨진 논리 구조를 식별하여, AI의 결정이 우연인지 실질적인 학습 결과인지 검증하는 패턴.
• 세부 내용:
  • Global Interpretability: 모델 전체의 거동과 중요한 변수들의 영향을 파악 (예: Feature Importance).
  • Local Interpretability: 특정 개별 데이터에 대해 왜 그런 결정을 내렸는지 분석 (예: LIME, SHAP).
  • Mechanistic Interpretability: 모델 내부의 특정 뉴런이나 '회로(Circuit)'가 수행하는 구체적인 알고리즘적 역할을 규명.
  • Trust & Safety: 오답의 원인을 파악하고, 모델의 편향이나 위험성을 사전에 감지하기 위한 필수 요건.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

• 과거 데이터와의 충돌: 성능을 위해 이해를 포기하던 '블랙박스' 시대에서, 신뢰성과 규제 대응을 위해 '설명 가능한 AI(XAI)'가 필수적인 시대로 진입.
• 정책 변화: Antigravity 프로젝트는 모든 지식 보강 작업 시 모델이 참조한 근거(Raw Source)를 명시하여 결과물의 해석 가능성과 신뢰도를 확보함.

🔗 지식 연결 (Graph)

• Explainable-AI, Circuit-Discovery, Feature-Clamping, AI-Ethics
• Raw Source: 10_Wiki/Topics/AI/Interpretability.md

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

• (TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

• (TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

• 정보 상태: needs_review
• 출처 신뢰도: A
• 검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

• 기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
• 처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
• 처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A

💻 코드 패턴 (Code Patterns)

패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)

# TODO

🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

선택 A를 써야 할 때:

• (TODO)

선택 B를 써야 할 때:

• (TODO)

기본값:

(TODO)

❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

• [안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)