[이데일리 김응열 기자] 성균관대 연구진이 여러 과업에 특화된 인공지능(AI) 모델을 하나로 통합하고 AI가 장시간 작업 중 사용자 요청에서 벗어나는 문제를 해결하는 기술을 개발했다.

성균관대는 권민혜 전자전기공학부 교수 연구팀이 AI 기술을 활용해 거대언어모델(LLM) 기반 AI의 고질적인 한계들을 해결한 연구 성과 2건을 연달아 발표했다고 13일 밝혔다.

연구팀의 성과 중 하나는 ‘METIS’ 개발이다. 이는 다양한 과업을 해결할 수 있는 멀티태스크 AI를 만들기 위해 서로 다른 특기를 가진 과업 특화 AI들을 하나의 모델로 융합하는 기술이다. 연구팀은 각 모델들을 일괄적으로 융합하는 대신 각 단계에서 지식 충돌로 인한 손실을 최소화할 수 있는 융합 전략을 도입해 각 모델의 전문성을 안정적으로 통합할 수 있도록 했다. 그 결과 METIS는 기존 과업 특화 AI들의 핵심 능력을 보존하면서도 서로 다른 전문성을 하나의 모델 안에 통합하는 데 성공했다.

또다른 성과는 ‘Multi²’다 이는 AI 에이전트가 복잡하고 긴 작업을 수행하는 과정에서 초기 목적을 잊어버리는 문제와 LLM의 토큰 비효율성 문제를 해결하는 기술이다. 기존 AI 에이전트는 수행 단계가 길어질수록 초기 목표와의 정합성이 약화되고 이로 인해 오류가 누적되는 한계가 있었다.

권민혜 교수는 “이번 연구 성과들은 최근 화두가 되는 피지컬 AI의 두뇌를 만드는 데에 필요한 핵심 기술”이라며 “로봇들이 장·단기의 복잡한 계획에서 해결해야 하는 어려운 문제들을 풀고 여러 작업을 동시에 할 수 있는 기반이 될 것”이라고 말했다.