Black Box 탈피를 통한 Algorithmic Governance 체계 구축

Context

모델의 파라미터 규모와 예측 성능 중심의 Velocity 경쟁으로 인한 시스템 불투명성 증대. 고위험 환경 내 AI 도입 시 해석 불가능한 Black Box 구조로 인한 신뢰성 및 안정성 결여 문제 발생.

Technical Solution

• Interpretability by Design 설계를 통한 예측 근거의 생리학적 마커 제시 및 임상적 신뢰 확보
• Model Collapse 방지를 위한 데이터 생애주기 전반의 Data Assurance 프로세스 도입
• 편향성 및 Drift 탐지를 위한 금융 감사 수준의 Algorithmic Auditing 체계 구축
• AI 모델 장애 시 시스템 안정성 유지를 위한 Non-AI Heuristic Fallback 구조 설계
• 단순 예측 정확도보다 설명 가능한 인과관계 도출 중심의 아키텍처 전환