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[IT뉴스]ETRI, ‘건망증 없는 AI’기술 개발…새 지식 배워도 잊지 않는 AI

온카뱅크관리자

2026-03-24 10:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 세계 최고 권위 인공지능(AI) 학술대회 ‘NeurIPS 2025’서 채택 멀티모달 AI ‘치명적 망각’문제 해결…지식 편집 성능 두 배 이상 향상 
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 <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">
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 연속·복합 지식 편집 기술(MemEIC)을 개발한 성 진(왼쪽에서 3번째) 연구원과 ETRI 최신성과제팀. 사진제공=ETRI
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 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 ETRI 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 복합적인 질문에도 정확하게 답할 수 있는 지식 편집 AI 기술을 새롭게 개발했다.
 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.
 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.
 MemEIC은 사람의 뇌 구조에서 영감을 얻어 설계됐다. 사람의 뇌가 좌뇌와 우뇌로 나뉘어 서로 다른 역할을 하듯이 AI도 지식을 나누어 저장하도록 만든 것이다.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 대전=박희윤 기자 hypark@sedaily.com
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