안녕하세요, 리키입니다. 오늘 전해 드릴 소식은 인공지능 유닛들 간의 ‘소통 규칙’을 강화학습과 대형언어모델(LLM)로 고도화하는 기술에 대한 보도입니다.
최근 울산과학기술원(UNIST) 연구팀에서 군집 인공지능(AI) 개체들의 소통 규칙을 자동으로 설계하고 개선하는 새로운 기술이 개발되었다고 합니다. 이 기술의 이름은 ‘LMAC’, 즉 LLM 기반 다중 에이전트 통신 기술인데요. 이는 드론 군집이나 자율주행차 같은 복잡한 시스템에서 AI들이 서로 안전하고 효율적으로 정보를 주고받도록 규칙을 스스로 정하게 하는 것이 핵심입니다.
LMAC 기술은 각 개체마다 수집한 정보 중에서 무엇을, 언제, 어떤 다른 개체에게 전달해야 할지 규칙처럼 설정해주는 역할을 합니다. 연구팀은 전체 임무와 각 AI의 역할, 관측 정보를 자연어로 입력하면 강력한 추론 능력을 가진 대형언어모델(LLM)이 이를 분석하여 필요한 정보만 골라 전달하는 통신 함수 코드를 작성하게 했습니다.
특히 이 기술은 기존 강화학습 데이터를 바탕으로 설정된 통신 규칙을 스스로 보완하는 방식이라는 점이 주목됩니다. 정보를 받은 AI들이 임무 수행에 얼마나 정확히 상황을 파악했는지, 개체 간 정보의 격차는 어떤지를 피드백으로 만들어내면, LLM이 부족한 정보를 추가하여 통신 코드를 수정하게 됩니다. 이렇게 하면 매 순간 LLM을 사용하는 것보다 연산 부담과 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있습니다.
연구팀은 이 LMAC 프레임워크에 학습 구조까지 함께 설계하여 각 AI가 협력에 필요한 내용만 압축하거나 정보의 신뢰도를 함께 학습하도록 했습니다. 실제로 스타크래프트Ⅱ 게임에서 정찰 유닛과 공격 유닛을 대상으로 테스트했을 때, 이 LMAC 협력 학습 성능이 96.2%라는 높은 승률을 기록하며 효과를 입증했습니다.
한승열 교수는 이러한 기술이 군집 드론 자율 비행, 군집 로봇 업무, 스마트 팩토리, 그리고 자율주행 시스템처럼 여러 AI가 제한된 정보를 주고받으며 함께 판단해야 하는 실제 환경에서 매우 중요한 기반 기술로 활용될 수 있을 것이라고 설명하고 있습니다.