정보 누출
설명 가능한 모델이 명시적으로 정의된 개념 외에 학습 데이터에 숨겨진 다른 통계적 특징을 몰래 사용하여 예측 성능을 높이는 현상이다. 이는 모델의 실제 판단 근거와 제공되는 설명 사이에 괴리를 발생시켜 해석의 신뢰도를 떨어뜨린다.