KT, AI 에이전트 ‘신뢰·비용’ 잡는다…서울대·KAIST와 공동연구

KT는 서울대학교·KAIST 연구진과 '공동연구 최종 성과 워크숍'을 개최했다고 발표했다. 행사는 서울 서초구 KT 우면연구센터에서 열렸다.

KT의 연구개발 집중 방향은 AI 모델 성능 향상을 넘어 신뢰성·추론 효율·실서비스 적용 문제 해결에 맞춰졌다. 서울대학교와의 공동연구 주제는 자율형 에이전트의 상황·맥락 이해, 책임 있는 AI(RAI)였고, KAIST와의 공동연구 주제는 프롬프트 압축 기술이었다. 이번 연구는 대형 AI 모델 확대보다 AI 에이전트의 이용자 의도를 정확하게 이해하고, 신뢰 가능한 답변을 생성하며, 토큰 사용량 감소와 처리 부담 완화에 초점을 맞췄다.

KT는 연구성과의 실제 모델·플랫폼·서비스 적용 가능성을 검증하고, 연구성과를 내부 기술로 축적할 구상이라고 밝혔다.

KT와 서울대, KAIST는 서울 서초구 KT 우면연구센터에서 '서울대-KT-KAIST 산학 공동연구 최종 성과 워크숍'을 개최했다고 30일 밝혔다. 이번 행사에는 세 기관 연구진 약 50명이 참석했다.

이번 워크숍은 최근 1년 수행 산학 공동연구 결과를 공유하고, 확보 기술의 KT AI 모델·플랫폼·서비스 적용 방안을 논의하는 자리로 마련됐다. KT·서울대학교·KAIST가 1년간 진행한 산학 공동연구 성과를 공유하고 이를 KT의 AI 사업 요소에 연결하는 데 초점이 맞춰졌다.

특히 KT·서울대학교는 실제 환경에서 자율형 AI 에이전트의 안정적 과업 수행에 필요한 기술을 중심으로 연구를 진행했다. AI 에이전트가 검색·예약·상담 등 이용자 대행 업무를 수행하려면 개별 명령 처리 이상으로 대화 흐름과 이용자 상황을 파악할 필요가 있다는 문제의식에서다.

이에 따라 연구과제로는 자율형 에이전트용 상황·맥락 이해·추론, 책임 있는 AI 평가 기준·신뢰성 개선, 한국적 데이터세트 확보·행동 예측 모델 개발, 사용자 피드백 기반 강화학습 프레임워크가 추진됐다.

또 AI 에이전트의 오판이 실제 행동으로 연결될 가능성이 있는 만큼, 필요한 기준으로 모델 정확도와 함께 안전성·신뢰성 평가가 제시됐다. 이번 워크숍에서는 이러한 연구 결과를 바탕으로 확보 기술의 KT AI 모델·플랫폼·서비스 적용 방안도 함께 논의됐다.

서비스 품질을 결정하는 요소 중 하나로 한국 이용자 언어·행동 특성을 반영한 데이터세트가 꼽히는 가운데, KT는 이번 연구를 통해 국내 이용환경에 적합한 데이터를 확보했다. KT는 이번 연구를 통해 행동 예측 기술도 확보했으며, 사용자 피드백을 AI 학습에 반영할 수 있는 기반도 마련했다.

KT와 KAIST는 대규모언어모델(LLM)에 입력되는 프롬프트를 압축하고 최적화하는 기술을 연구했다. 해당 기술은 긴 문맥의 핵심 정보를 유지하면서 입력 토큰을 줄이는 것이 핵심이며, AI 모델의 처리 부담을 경감하는 것을 목적으로 한다.

KT는 이번 연구의 기대효과로 AI 모델·에이전트 서비스의 추론 효율 향상을 제시했다. 아울러 대규모 이용자 대상 AI 서비스 운영의 비용 효율성을 확보할 수 있는 기반도 제시했다.

이재욱 서울대 AI연구원장은 공동연구의 의미로 대학의 연구 역량을 산업 현장의 실제 기술 과제와 연결하고 연구성과의 활용 가능성을 함께 검증했다는 점을 제시했다. 또 학문적 성과가 AI 기술 혁신과 산업 경쟁력 강화로 이어지는 산학협력 모델을 발전시키겠다는 의지를 밝혔다.

KT는 공동연구 성과의 기술 검증·내재화를 추진하며, 공동연구 성과가 논문·원천기술 단계에 머무르지 않도록 한다는 방침이다. 이를 위해 사업부서·기술 조직 수요를 반영한 후속 과제를 발굴할 계획이다.

KT는 서울대·KAIST와의 협력을 바탕으로 산학협력 범위를 확대할 계획이며, 확대 대상 분야는 에이전틱 AI·RAI·피지컬 AI·토큰 효율화다. 박재형 KT AX미래기술원장(상무)은 서울대·KAIST와 협력해 KT에 필요한 핵심 AI 기술을 완성하겠다는 뜻을 밝혔고, 연구 결과를 KT AI 경쟁력으로 연결하기 위해 대학과 함께 성장하는 연구개발 협력 모델을 확대하겠다고 밝혔다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 이재영 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241288

참고자료

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