악성 게시글 및 댓글의 위험성에 대한 사회적 경각심이 높아지고 있는 상황 속에서, 인터넷 포 털 사이트와 SNS 등은 악성 게시글 및 댓글 등 을 AI를 통하여 필터링하는 기능을 도입하고 있 다. 그 과정 속에서 AI가 어떠한 기준에 따라 필 터링을 하는지 구체적인 내용이 공개되지 않아 이용자들의 반발이 계속되고 있다. AI 필터링의 확산은 불가피하게 이용자의 표 현의 자유, 알 권리를 제약하는 결과로 이어진다. 특히 AI 필터링은 인간에 의한 필터링과 달리 필 터링 결과에 이른 근거가 무엇인지 인간이 이해 할 수 있는 방법으로 인간에게 전달하는 것이 어 렵다는 점에 특징이 있다. 설명가능 인공지능(XAI)은 이용자에게 시스 템의 개별 의사결정에 대한 설명을 제공하고, 이 용자가 AI 시스템의 전반적인 강점 및 약점을 이 해하도록 도와주는 기술이며, 미국 방위고등연구 계획국(DARPA)의 주도하에 연구가 진행되고 있다. XAI는 다양한 분야에서 이용자로부터 신뢰 를 얻고 사회적 수용을 위한 공감대를 형성하는 수단이 될 것으로 예상된다. EU의 일반개인정보보호규정(GDPR)은 정보 주체들이 인공지능 알고리듬이 어떻게 결과를 도 출하는지에 대한 설명을 요구하는 근거규범을 포 함하고 있다. 설명요구권과 자동화된 의사결정을 제한할 권리를 규정함으로써 정보주체의 기본 권 리를 보장하기 위한 규제 메카니즘을 구축하였다. 이로써 XAI 개발과 설계를 위한 노력이 긴요한 과제가 되었다. GDPR의 AI 규제 메카니즘 구축이 기술 발전 을 저해하는 효과를 낳을 수 있다는 부정론도 제 기되고 있다. 하지만 AI 알고리듬의 오류 발생 가 능성이 상존하므로, AI 필터링의 신뢰도를 확보 하기 위한 근거 설명의 필요성이 크다는 점에서 AI의 알고리듬 도출 결과의 근거를 요구할 수 있 는 입법이 긴요하다고 볼 수 있다.