[이데일리 김현아 기자] 여러 대의 드론이 산불을 진압하거나 자율주행차가 복잡한 도심에서 함께 움직이려면 개별 인공지능(AI)의 성능뿐 아니라 AI끼리 얼마나 효율적으로 정보를 주고받는지가 중요하다.

국내 연구진이 챗GPT와 같은 대형언어모델을 활용해 여러 AI가 스스로 최적의 소통 규칙을 만들도록 하는 기술을 개발했다.

울산과학기술원(UNIST)은 한승열 인공지능대학원 교수팀이 대형언어모델 기반 다중 AI 협업 통신 기술 ‘LMAC’을 개발했다고 13일 밝혔다.

기존 AI 협업 시스템은 필요한 정보와 불필요한 정보가 함께 공유되면서 통신량이 늘어나거나, 정작 의사결정에 필요한 핵심 정보가 빠지는 문제가 있었다.

LMAC은 대형언어모델을 AI 간 ‘소통 설계자’로 활용한다. 사용자가 임무 목표와 각 AI의 역할을 입력하면 AI가 상황을 분석해 어떤 AI가 누구에게 어떤 정보를 전달해야 하는지 판단하고, 최적의 통신 규칙을 자동으로 만들어낸다.

예를 들어 정찰 AI가 “목표물이 내 오른쪽에 있다”고만 전달하면 다른 AI는 정찰 AI의 위치를 알 수 없어 해당 정보를 활용하기 어렵다. LMAC은 이런 정보 부족 상황을 찾아내고, ‘현재 위치’나 ‘공통 좌표 기준’ 등 필요한 정보를 추가하도록 소통 규칙을 스스로 개선한다.

◇AI가 만든 소통 규칙으로 비용 줄이고 효율 높여

LMAC의 특징은 실제 임무 수행 과정에서 대형언어모델을 계속 실행하지 않아도 된다는 점이다.

임무 시작 전에 대형언어모델이 만든 통신 코드를 각 AI에 적용하면, 실제 상황에서는 해당 코드가 필요한 메시지를 자동으로 생성한다. 이를 통해 대형언어모델 사용 비용과 연산 부담을 줄이면서도 효율적인 AI 협업이 가능하다.

연구팀은 기술 성능을 검증하기 위해 ‘스타크래프트Ⅱ’를 활용한 실험을 진행했다. 정찰 유닛 1기와 공격 유닛 10기가 협력해야 하는 환경에서 LMAC은 96.2%의 승률을 기록했다.

기존 단순 메시지 방식(SMS· Simple Message Strategy)이나 표적형 다중 에이전트 통신(TarMAC·Targeted Multi-Agent Communication)의 승률이 각각 59.0%, 25.2%였던 것과 비교하면 크게 높은 성능이다.

배상준 연구원은 “LMAC은 대형언어모델이 단순히 문제를 이해하는 수준을 넘어, AI 간 협업에 필요한 소통 규칙을 직접 설계하고 개선하는 기술”이라고 설명했다.

한승열 교수는 “이번 기술은 자율 드론, 로봇 군집, 스마트팩토리, 자율주행 협력 시스템 등 여러 AI가 제한된 정보 속에서 함께 판단해야 하는 분야의 핵심 기반 기술이 될 것”이라고 말했다.

이번 연구는 지난 7월 6일부터 12일까지 서울에서 열린 세계 최고 수준의 기계학습 학회인 ‘국제 머신러닝 학회(ICML) 2026’에 채택됐다.