ETRI, ‘건망증 없는 AI’기술 개발…새 지식 배워도 잊지 않는 AI 작성일 03-24 40 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">세계 최고 권위 인공지능(AI) 학술대회 ‘NeurIPS 2025’서 채택<br>멀티모달 AI ‘치명적 망각’문제 해결…지식 편집 성능 두 배 이상 향상</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="FxWnp6jJvD"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="49753c78239baaf4c99b807b9d3ba09a02a23526c8b5ea3d0247053ed32ed68a" dmcf-pid="3MYLUPAiCE" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연속·복합 지식 편집 기술(MemEIC)을 개발한 성 진(왼쪽에서 3번째) 연구원과 ETRI 최신성과제팀. 사진제공=ETRI" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/24/seouleconomy/20260324100127038nixa.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="tl6GoItWvw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/24/seouleconomy/20260324100127038nixa.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연속·복합 지식 편집 기술(MemEIC)을 개발한 성 진(왼쪽에서 3번째) 연구원과 ETRI 최신성과제팀. 사진제공=ETRI </figcaption> </figure> <p contents-hash="5a3ab7271adbc5fa2b04002c76f4ba0c5d15008a1a58b2c1a3652a3cc122d8d7" dmcf-pid="0RGouQcnlk" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 멀티모달 인공지능(AI)이 새로운 지식을 반복적으로 학습하더라도 기존 지식을 잃지 않고 안정적으로 유지할 수 있도록 하는 핵심 원천기술을 개발해 세계 무대에서 주목을 받고 있다.</p> <p contents-hash="0b5ba2fb58441c2e90f6ba01707087fe00c83027bd675cc5666a617f35a5f135" dmcf-pid="peHg7xkLlc" dmcf-ptype="general">한국전자통신연구원(ETRI)은 언어지능연구실 임수종 실장 연구팀이 포항공과대학교, 성균관대학교와 공동으로 개발한 ‘연속·복합 지식 편집 기술(MemEIC)’이 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회인 NeurIPS 2025에 채택돼 미국 샌디에이고에서 발표됐다고 24일 밝혔다.</p> <p contents-hash="d07d2f855a7fbee0c940449c8e560f27ec43a1626f824eee11c61816011a3041" dmcf-pid="UdXazMEoWA" dmcf-ptype="general">최근 챗GPT, 제미나이(Gemini), 클로드(Claude)처럼 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 멀티모달 AI가 빠르게 확산되고 있다. 예를 들어 사진을 보고 설명을 하거나 그림 속 내용을 글로 질문하면 답할 수 있는 AI다.</p> <p contents-hash="f2c7a2f1d9312a15011bf26b321b74d27b10fb2711fc435998cc7039cbba5d44" dmcf-pid="uJZNqRDgWj" dmcf-ptype="general">하지만 이러한 AI에는 한 가지 큰 문제가 있었다. AI가 새로운 정보를 배우거나 기존 정보를 수정하면, 예전에 배운 지식까지 함께 잊어버리는 ‘치명적 망각(Catastrophic Forgetting)’ 현상이 발생하는 것이다. 즉 AI가 새로운 것을 배우면 이전에 알던 것을 잊어버리는 일종의 ‘AI의 건망증’이 생기는 것이다.</p> <p contents-hash="a7176210bf26afcab293bc962ae95a4e0b09cdd31a17c2ba5bd8996c91cd7980" dmcf-pid="7i5jBewaTN" dmcf-ptype="general">특히 시각 정보와 언어 정보를 동시에 수정해야 하는 경우 두 종류의 지식을 서로 섞이면서 AI가 제대로 이해하지 못해 복합적인 질문에 틀린 답을 하는 경우가 빈번하게 나타났다.</p> <p contents-hash="291ca9e3cce543f07ad88db4ef00b62a977b5cdd2ade05eb8f9624fbe719a385" dmcf-pid="zn1AbdrNva" dmcf-ptype="general">예컨대 AI에게 ‘사진 속에 보이는 디저트는 두바이 쫀득 쿠키’라는 시각 정보와 ‘두쫀쿠는 한국에서 인기가 많다’라는 언어 정보를 차례대로 학습시킨 뒤 ‘이 디저트는 어느 나라에서 인기가 많은가?’라고 질문할 경우 기존 AI 모델은 사진과 그에 관련된 지식을 제대로 연결하지 못하는 한계를 보였다.</p> <p contents-hash="aaab333b260305e62c720f7accd079dfb149c74919fc7782874e5c69c960763e" dmcf-pid="qLtcKJmjCg" dmcf-ptype="general">이 경우 기존 모델은 사진 속 디저트를 잘못 인식해 ‘사진에 보이는 이미지는 초콜릿 트러플로 유럽에서 인기가 많습니다’와 같은 부정확한 답변을 생성하는 등 환각 현상이 빈번하게 발생했다.</p> <p contents-hash="9168a0528211c569dae9b3ed1bd41695f3ecd0f72bec555443b4913e80a86b18" dmcf-pid="BoFk9isATo" dmcf-ptype="general">ETRI 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 복합적인 질문에도 정확하게 답할 수 있는 지식 편집 AI 기술을 새롭게 개발했다.</p> <p contents-hash="d36b6ce0eee1c95647e27f766b707530e20818db8861cda5da71f40aae706197" dmcf-pid="bSPHgCFYCL" dmcf-ptype="general">기존 방식에서는 AI 내부의 핵심 파라미터를 직접 수정해 지식을 바꾸는 방식이 주로 사용됐다. 이는 기존 모델의 구조를 근본적으로 변경하는 일종의 ‘뇌수술식 접근법’으로, 지식을 수정하는 과정에서 기존에 저장된 정보까지 영향을 받을 수 있다는 한계가 있었다.</p> <p contents-hash="0565f9faa007644faf765a601f768015ea27e64acc5c240d22eeb8ae0abc6f79" dmcf-pid="KvQXah3Ghn" dmcf-ptype="general">연구진은 대신 새로운 정보를 AI 내부가 아닌 외부 메모리에 저장하는 방식을 제안했다. 이러한 보조기억장치를 추가하는 방식은 필요할 때만 정보를 불러와 사용하는 구조로, 기존 모델의 안정성을 유지하면서 새로운 정보를 유연하게 추가할 수 있어 확장성도 확보한 것이 특징이다.</p> <p contents-hash="16e7a45b93f5aa3502b4a7618368af44966e3f3795518595a033f61715cf8033" dmcf-pid="9TxZNl0Hvi" dmcf-ptype="general">MemEIC은 사람의 뇌 구조에서 영감을 얻어 설계됐다. 사람의 뇌가 좌뇌와 우뇌로 나뉘어 서로 다른 역할을 하듯이 AI도 지식을 나누어 저장하도록 만든 것이다.</p> <p contents-hash="2eaa62b1b2c63565f22a09478c3dd7af667b59c817d11dfc68ebc28eb2cc96ea" dmcf-pid="2yM5jSpXWJ" dmcf-ptype="general">이미지 관련 시각 정보는 ‘시각 어댑터’에 저장하고, 텍스트 관련 언어 정보는 ‘언어 어댑터’에 각각 독립적으로 저장한다. 그리고 AI가 이미지와 텍스트를 함께 이해해야 하는 복합적인 질문을 받으면 ‘지식 커넥터’가 두 정보를 문맥에 맞게 연결해 답을 만든다.</p> <p contents-hash="27b6acb4ded4bdfb7ce3cf95535c88657f5fdbc1391a27b0cf64925bfd3757d6" dmcf-pid="VWR1AvUZTd" dmcf-ptype="general">ETRI가 개발한 MemEIC 기술을 적용한 AI는 시각 정보와 언어 정보를 정확히 결합해 ‘사진에 보이는 디저트는 두바이 쫀득 쿠키(두쫀쿠)로, 한국에서 인기가 많습니다’라고 올바르게 답변하는 것으로 확인됐다.</p> <p contents-hash="fecaa9cf85f00d2da3aea1ba92f64ec482a888913fe8befe0569bcb0c9b9f027" dmcf-pid="fYetcTu5Se" dmcf-ptype="general">이처럼 지식을 나누어 저장하고 필요할 때만 연결하는 분리 저장·선별 결합 구조를 통해 서로 다른 정보가 뒤섞이는 내부 간섭 문제와 기존 지식이 훼손되는 문제를 최소화해 복잡한 질문에도 답할 수 있는 복합적 추론이 가능한 AI 구조를 구현했다.</p> <p contents-hash="cb515de0625e18a5db245c4f4b3eaf2c104e6bf923629342084bdda9d07f57ff" dmcf-pid="4GdFky71vR" dmcf-ptype="general">연구진은 기술 성능을 확인하기 위해 1278개 항목으로 구성된 복합 지식 편집 벤치마크(CCKEB)를 구축하고 수백 건의 지식을 순차적으로 편집하는 실험을 진행했다. 그 결과 MemEIC 기술은 복합 질문 정확도 약 70% 수준을 기록했다.</p> <p contents-hash="22c2b828c3b5edf11ac0e9bd8f1f2d448f2e94f66c67be0dabaf386f3a1252c4" dmcf-pid="8HJ3EWztlM" dmcf-ptype="general">이는 기존 기술들이 36~52% 수준이었던 것과 비교하면 두 배 이상 향상된 성능이다. 또한 새로운 지식을 추가한 뒤에도 기존 질문에 대한 답이 변하지 않아 응답 안정성이 유지되는 ‘지역성(Locality)’보존 특성도 확인됐다.</p> <p contents-hash="44a688bd64eccd1024c3ea212d7ff53d98b69268c73f66bc04a1789b6fa7c17f" dmcf-pid="6Xi0DYqFyx" dmcf-ptype="general">이번 연구는 AI의 망각 현상을 완화하는 수준에서 한 걸음 더 나아가 연속적인 지식 편집과 복합 추론이라는 두 가지 난제를 동시에 해결했다는 점에서 큰 의미가 있다. 특히 정책·법령 정보, 제품 정보, 산업 데이터처럼 계속 새로운 정보가 추가되고 바뀌어 지속적으로 업데이트가 필요한 지능형 서비스 분야에서 실질적으로 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.</p> <p contents-hash="da8f4bc875d4347f431625e5d911b891b7c6595ab48362e8fd8fcab4d2f33fb2" dmcf-pid="PZnpwGB3vQ" dmcf-ptype="general">임수종 ETRI 언어지능연구실장은 “이번 연구는 멀티모달 AI가 실제 서비스 환경에서 요구되는 최신 정보 반영과 신뢰성 확보를 동시에 달성할 수 있는 기술적 기반을 마련한 성과”라며 “향후 산업 현장의 다양한 정보를 안정적으로 반영할 수 있도록 기술을 더욱 고도화하겠다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="40cad4ba1b457a5a28542691bb38329cd92f6981f04a16dd6f903fea6959fdb9" dmcf-pid="Q5LUrHb0hP" dmcf-ptype="general">논문 주저자인 ETRI 언어지능연구실 성 진 연구원은 “기존 방식은 시각 지식과 언어 지식을 한 번에 수정하는 과정에서 서로 간섭이 발생하는 문제가 있었다”며 “MemEIC은 두 지식을 독립적으로 저장하고 필요할 때만 연결하는 구조를 통해 이러한 한계를 극복했다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="d8e37ed3942687badb0e7dfa8d7d3ecd4841f7ef6b2a517df90137ee0fdceecf" dmcf-pid="x1oumXKpW6" dmcf-ptype="general">대전=박희윤 기자 hypark@sedaily.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 고정희 대표식 '팬덤 비즈니스', 카카오엔터 혁신 이끌까 03-24 다음 "외로운 시간 이겨냈다"... 김기동 감독, FC서울 4연승 이끌며 우승 도전 03-24 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
