인공지능 발전으로 자기 적응 시스템이 복잡해지면서 이해와 신뢰가 어려워지고 있어요. 자기 설명 가능성(SX)은 시스템 스스로 의사 결정을 설명하는 고급 목표로, 설명 가능한 AI(XAI)를 넘어선 개념입니다. 본 연구는 자기 설명 가능성 관련 문헌을 분석하여 기존 접근 방식과 평가 방법을 정리하고, SX 수준 프레임워크를 제시했어요.
자기 설명 가능성 접근 방식은 아직 개념적인 수준에 머물러 있으며, 공식적인 평가 기준도 없어 연구가 필요해요. 본 연구는 복잡한 시스템에서 자기 설명 가능성을 발전시키기 위한 기반과 로드맵을 제시합니다.
연구 결과, 대부분의 자기 설명 가능성 접근 방식은 개념적이며, 실제 구현은 부족한 상황이며, 평가 기준 부재가 주요 과제로 드러났어요.