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id: INTERPRET-001
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category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, explainable-ai, xai, machine-learning, trust]
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last_reinforced: 2026-04-26
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# Interpretability (해석 가능성)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "AI 블랙박스의 내부를 들여다보는 지적 렌즈" — 머신러닝 모델의 판단 근거와 내부 작동 기제를 인간이 이해할 수 있는 형태로 설명하고 분석하는 능력.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 복잡한 신경망 가중치 뒤에 숨겨진 논리 구조를 식별하여, AI의 결정이 우연인지 실질적인 학습 결과인지 검증하는 패턴.
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- **세부 내용:**
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- **Global Interpretability:** 모델 전체의 거동과 중요한 변수들의 영향을 파악 (예: Feature Importance).
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- **Local Interpretability:** 특정 개별 데이터에 대해 왜 그런 결정을 내렸는지 분석 (예: LIME, SHAP).
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- **Mechanistic Interpretability:** 모델 내부의 특정 뉴런이나 '회로(Circuit)'가 수행하는 구체적인 알고리즘적 역할을 규명.
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- **Trust & Safety:** 오답의 원인을 파악하고, 모델의 편향이나 위험성을 사전에 감지하기 위한 필수 요건.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 성능을 위해 이해를 포기하던 '블랙박스' 시대에서, 신뢰성과 규제 대응을 위해 '설명 가능한 AI(XAI)'가 필수적인 시대로 진입.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모든 지식 보강 작업 시 모델이 참조한 근거(Raw Source)를 명시하여 결과물의 해석 가능성과 신뢰도를 확보함.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Explainable-AI, Circuit-Discovery, Feature-Clamping, AI-Ethics
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Interpretability.md
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