ETRI 연구진이 연속·복합 지식 편집 기술(MemEIC)에 대해 설명하고 있다.[ETRI 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 멀티모달 인공지능(AI)이 새로운 지식을 반복적으로 학습하더라도 기존 지식을 잃지 않고 안정적으로 유지할 수 있도록 하는 핵심 원천기술을 개발했다.

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 채택 발표됐다고 24일 밝혔다.

최근 챗GPT, 제미나이, 클로드처럼 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 멀티모달 AI가 빠르게 확산되고 있다.

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.

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.

ETRI 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 복합적인 질문에도 정확하게 답할 수 있는 지식 편집 AI 기술을 새롭게 개발했다. 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.

지식을 나누어 저장하고 필요할 때만 연결하는 분리 저장·선별 결합 구조를 통해 서로 다른 정보가 뒤섞이는 내부 간섭 문제와 기존 지식이 훼손되는 문제를 최소화하여 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.

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.

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.