인공지능 - 해석력 - LLM의 기계적 해석가능성 : 블랙박스에서 투명한 AI로

 

보고서 개요

본 보고서는 기계적 해석가능성 분야의 최신 연구 동향을 포괄적으로 조망하고, 블랙박스 문제를 해결하기 위한 핵심적인 개념과 기술을 설명한다. 이러한 기술들이 금융, 의료, 정보 서비스 등 다양한 산업 도메인에서 어떻게 구체적으로 활용되고 있는지 최신 사례를 통해 분석하고 기술 확산을 위한 향후 연구방향을 제공한다.

 

<목 차>

1. 서론: LLM의 급격한 확산, 블랙박스 문제

  - LLM의 확산과 블랙박스 문제

  - 내부 매커니즘 이해의 필요성

2. 기계적 해석가능성 기술의 이해 : 개념과 연구동향

  - 기계학습의 기본 접근법과 임베딩

  - 트랜스포머 기술의 이해

  - 기계적 해석가능성의 이해

  - 기계적 해석가능성 연구 동향

  - 기계적 해석가능성을 통해 밝혀진 LLM의 특징

  - 기계적 해석가능성 분야의 향후 연구과제

3. LLM 기계적 해석가능성 기술의 활용

  - 다양한 도메인별 활용 사례

  - 기술확산을 위한 연구방향

4. 결론 및 제언

5. 참고 문헌

 

작성

KDI국제정책대학원 박재혁 교수(jp@kdischool.ac.kr)

 

 

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