모델의 정확도만 믿어도 될까요?— 신뢰성을 결정하는 Calibration의 중요성

 

 

 

머신러닝 모델을 평가할 때 가장 먼저 떠오르는 지표는 무엇일까요? 아마 대부분 "정확도(Accuracy)"라고 대답할 것입니다. 맞춘 개수의 비율이 높으면 좋은 모델이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만, 단순히 맞춘 비율이 높은 것이 과연 모델을 신뢰할 수 있다는 의미일까요?

정확도가 높은데도 신뢰할 수 없는 모델?

예를 들어, 당신이 자율주행차를 타고 있다고 가정해봅시다. 도로에 보행자가 있는지 없는지를 판단하는 AI 모델이 95%의 정확도를 가지고 있다고 합니다. 얼핏 보면 꽤 높은 정확도처럼 보이죠. 하지만 이 모델이 "보행자가 없다"고 예측할 때 실제로 보행자가 있을 확률이 20%나 된다면 어떨까요? 이런 상황에서 우리는 이 모델을 과연 믿을 수 있을까요?

정확도가 높아도 예측값이 신뢰할 수 없는 경우가 많습니다. 모델이 스스로 얼마나 확신을 가지고 예측하는지를 측정하는 지표가 바로 **Calibration(캘리브레이션)**입니다.

 

 

Calibration이란?

Calibration은 모델의 예측 확률과 실제 정답의 일치 정도를 측정하는 지표입니다. 쉽게 말해, 모델이 "내가 이 답을 맞힐 확률이 90%야!"라고 할 때, 실제로 그 예측이 90%의 확률로 맞아야 합니다.

하지만 현실에서는 모델이 과하게 자신만만하거나(Overconfident), 지나치게 조심스러운(Underconfident) 경우가 많습니다. 이 차이를 조정하는 것이 Calibration의 핵심입니다.

Calibration이 중요한 산업군과 실제 사례

1. 의료 진단 – "정확도 높은 AI가 틀릴 수도 있다?"

의료 진단 AI를 생각해봅시다. 한 모델이 95%의 정확도로 암을 진단한다고 합시다. 그런데 이 모델이 "환자가 암일 확률이 99%입니다"라고 예측했지만 실제로는 60%만 맞는다면? 잘못된 확신으로 인해 환자는 불필요한 치료를 받을 수 있습니다. 반대로 "암이 아닐 확률이 99%입니다"라고 말했는데 실제로는 80%만 맞다면? 조기 치료의 기회를 놓칠 수도 있습니다.

의료에서는 AI가 얼마나 정확하게 예측했느냐보다 "예측을 얼마나 믿어도 되는가?"가 더 중요한 문제일 수 있습니다.

2. 금융 – "위험한 투자, 신뢰할 수 있을까?"

주식 시장에서 AI가 "이 주식이 오를 확률이 90%입니다"라고 예측했다고 가정해봅시다. 하지만 실제로 이 모델의 90% 확신이 맞아떨어지는 확률이 70%에 불과하다면? 투자자들은 과도한 위험을 감수하게 되고 큰 손실을 볼 수도 있습니다. 금융 AI 모델이 Calibration이 잘 되어 있어야 하는 이유입니다.

3. 자율주행 – "모델이 너무 자신감이 넘쳐서 사고가 난다면?"

자율주행차 AI가 "도로가 깨끗하니 안전하게 속도를 높일 수 있어!"라고 확신하지만, 실제로 도로에 장애물이 있을 가능성이 30%라면? 과신(Overconfidence)된 모델은 치명적인 사고로 이어질 수 있습니다. 반대로 AI가 지나치게 조심스러워(Underconfidence) 불필요하게 급정거를 자주 한다면, 승차감이 나빠지고 교통 흐름에 방해가 될 수 있습니다.

 

정확한 예측보다 신뢰할 수 있는 예측이 중요하다

정확도가 높은 모델이 항상 좋은 모델은 아닙니다. 우리가 AI를 신뢰하려면, 단순히 "얼마나 많이 맞췄는가?"가 아니라 "얼마나 믿을 수 있는 예측을 하는가?"를 따져야 합니다. Calibration을 평가하고 조정하는 것은, AI가 단순히 똑똑하기만 한 것이 아니라, 책임감 있게 작동할 수 있도록 만드는 중요한 과정입니다.

다음번에 어떤 AI 모델을 평가할 때, 단순한 정확도만 볼 것이 아니라 "이 모델의 예측은 얼마나 신뢰할 수 있는가?"도 함께 고민해보세요. 

AI 모델을 기반으로 의사결정을 하여 보고하거나 주변 사람들을 설득할 때 이는 생각보다 중요한 개념입니다.

 

 

학게에서도 calibration은 중요한 주제 중 하나인데요.  특히, Chuan Guo 등이 발표한 "On Calibration of Modern Neural Networks"라는 논문은 현대 딥러닝 모델들이 높은 정확도를 보이지만, 과도한 자신감(overconfidence)으로 인해 예측 확률과 실제 정확도 사이에 불일치가 발생할 수 있음을 지적합니다. 이러한 불일치는 의료 진단, 금융 예측 등 신뢰성이 중요한 분야에서 큰 문제가 될 수 있습니다. 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 Temperature Scaling과 같은 사후 보정 기법을 제안하고 있습니다.

또한, Donghwan Lee 등은 "T-Cal: An optimal test for the calibration of predictive models"라는 연구에서 예측 모델의 캘리브레이션을 평가하는 최적의 검정 방법을 제시합니다. 이 연구는 모델의 불확실성 예측을 신뢰할 수 있도록 보장하는 데 중점을 두고 있으며, 다양한 딥러닝 아키텍처와 사후 보정 기법에 대한 실험을 통해 이론적 발견을 검증하고 있습니다.

이러한 연구들은 머신러닝 모델의 신뢰성을 높이기 위해 캘리브레이션이 필수적이며, 이를 통해 모델의 예측 확률이 실제 결과와 얼마나 잘 일치하는지를 평가하고 개선할 수 있음을 강조합니다.

 

Guo, C., Pleiss, G., Sun, Y., & Weinberger, K. Q. (2017, July). On calibration of modern neural networks. In International conference on machine learning (pp. 1321-1330). PMLR.

Lee, D., Huang, X., Hassani, H., & Dobriban, E. (2023). T-cal: An optimal test for the calibration of predictive models. Journal of Machine Learning Research, 24(335), 1-72.