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Civic AI와 Human-Centered Explainable AI(HCXAI)의 부상

🧠 핵심 키워드

키워드설명
Civic AI시민 참여와 공공 목적 중심으로 설계된 AI. 설명 가능성과 책임성을 포함한 사회적 AI 접근
HCXAIHuman-Centered Explainable AI. 사용자 입장에서 AI의 판단 과정을 이해하고 조작할 수 있도록 돕는 기술 흐름
XAI (Explainable AI)AI 의사결정의 투명성 확보를 위한 기술. 설명 모델, 시각화, 대화형 피드백 등 포함
AI 거버넌스AI의 투명성, 감사성, 책임성을 확보하는 제도적/기술적 구조

🔍 최신 기술 트렌드 요약

▶️ CHI 2025 HCXAI 워크숍 주요 발표 요약

1. 참여 기반 설명 Participatory Explainability

  • 시민이 직접 AI 설명 방식 및 기준 설정에 참여하는 구조
  • 정책 결정, 복지 수급, 도시 설계 등의 공공 AI에 적용 가능

2. LLM 환각 대응 및 벤치마크 개발

  • 대형 언어모델의 오류(hallucination)를 판별하고 사용자에게 설명하는 구조 필요
  • 예: “이 결과는 데이터 부족으로 인해 정확하지 않을 수 있습니다”

3. AI 설명과 감사(Audit) 시스템 통합

  • 설명 가능한 AI는 이제 “이해”를 넘어서, 감시·수정까지 가능한 흐름으로 설계됨
  • 이의 제기 → 재설명 → 정책 반영 루프를 UI 흐름으로 제공

4. 글로벌 남반구 중심 시각 반영

  • 문화적 차이, 법적 기준, 언어 다양성에 따른 다층적 설명 인터페이스 설계 강조
  • Civic AI는 북미/유럽 중심의 AI 디자인 한계를 보완하는 중요한 전환점

🧩 Civic AI란 무엇인가?

Civic AI는 공공 목적, 시민 참여, 설명 가능성, 책임성을 핵심 원칙으로 삼는 인공지능 설계 패러다임입니다.

구성 요소 요약:

요소설명
시민 참여형 설계시민이 설명 방법, 정책 우선순위에 직접 참여
설명 가능성과 피드백판단 근거를 쉽게 이해하고, 수정 요청 가능
사회문화적 맥락 반영언어·문화·규범 차이에 따라 설명 방식 조정
공공 목적 중심효율성보다 사회적 책임과 공공성 우선 설계

🧠 Civic AI 적용을 위한 UX 설계 방향

✔️ 구성 요소별 아키텍처 설계 제안

UX 기능설계 예시
📄 설명 UI시스템 판단 이유를 요약/시각/대화형으로 제공
🧭 사용자 선택형 설명사용자가 ‘간단/자세히/시각자료’ 중 선택 가능
🔍 감사 흐름 UI로그 열람 → 설명 → 이의제기 버튼 흐름 구성
📝 피드백 및 반론 인터페이스판단에 대한 사용자 반응 기록 가능 (공공감사 연계)
🌐 다문화 언어 대응사용자 문화 기반으로 설명 방식 자동 조절

🌍 적용 가능 도메인 예시

분야Civic AI 적용 방식
복지 행정수급 대상 판단 근거 설명 및 이의 제기 인터페이스
도시계획시민 위치 기반 피드백 → 정책 추천 알고리즘에 반영
교육/고용 추천AI 추천 결과의 이유 및 대안 경로 시각화 제공
공공정책정책 결정 흐름의 AI 지원 + 시민 참여 설계 흐름 연계

✅ 후속 제안

  • Civic AI 기반 UX 설계 템플릿 제작 (Figma, Flutter 등 대응)
  • 도메인별 시나리오 프로토타이핑 (복지, 도시, 정책 등)
  • 설명형 UI 컴포넌트 개발 (신뢰도 표시, 감사 로그 연동 등)

TI Tech Lab 신유림 연구원

Source

  • Ehsan et al., New Frontiers of Human-centered Explainable AI, CHI 2025
  • De Silva et al., A Multi-layered Research Framework for XAI, arXiv 2025
  • CMSWire, The Real ROI of UX During Economic Downturns, 2025
  • WebRTC Ventures, When Humans and AI Share the Interface, 2025
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