그동안 인공지능 모델 대부분은 텍스트나 이미지처럼 한 가지 형태의 정보만을 다루도록 설계되어 온 것으로 알려져 있습니다. 텍스트를 이해하는 모델은 문장을 분석하는 데 특화되어 있었고, 이미지를 다루는 모델은 사진이나 그림을 인식하는 데 집중해온 것으로 전해집니다. 그러나 실제 사람들이 정보를 주고받는 방식은 이렇게 한 가지 형태에 국한되지 않는 경우가 많은데, 사진을 보여주며 설명을 듣거나 음성으로 질문을 던지는 것처럼 여러 형태의 정보가 동시에 오가는 것이 일반적인 것으로 평가됩니다. 이러한 상황에 대응하기 위해 텍스트, 이미지, 음성 등 서로 다른 형태의 정보를 하나의 모델이 함께 이해하고 처리할 수 있도록 만든 인공지능을 멀티모달 AI라고 부르는 것으로 전해집니다. 최근에는 여기에 영상까지 포함하는 방향으로 범위가 넓어지고 있다는 이야기도 함께 나옵니다. 이처럼 여러 형태의 정보를 동시에 다루는 능력은 대형언어모델의 발전과 별개로 다뤄지던 시기를 지나, 이제는 대형 인공지능 모델이 갖춰야 할 기본적인 요소 중 하나로 여겨지고 있는 것으로 평가됩니다.
멀티모달 AI가 서로 다른 형태의 정보를 함께 다룰 수 있는 배경에는, 각기 다른 데이터를 하나의 공통된 형태로 변환하는 과정이 자리하고 있는 것으로 파악됩니다. 텍스트는 문장 구조를 분석하는 방식으로, 이미지는 시각적 특징을 추출하는 방식으로 각각 처리된 뒤, 이렇게 얻어진 정보들이 하나의 공통된 수치 공간 안에서 서로 연결될 수 있도록 변환되는 것으로 전해집니다. 이 과정을 거치면 문장 속 특정 표현과 이미지 속 특정 영역을 서로 연결지어 해석하는 것과 같은 작업이 가능해진다는 설명이 나옵니다. 이렇게 서로 다른 형태의 정보가 연결된 이후에는, 그 관계를 종합적으로 살펴 답변을 만들어내거나 새로운 결과물을 생성하는 단계로 이어지는 것으로 알려져 있습니다. 이러한 방식은 단순히 여러 모델을 나란히 붙여놓는 것과는 다르며, 서로 다른 형태의 정보 사이의 관계 자체를 학습한다는 점에서 차별화된다는 평가를 받고 있습니다. 문서 안에 섞여 있는 표나 도표를 본문 설명과 함께 해석하는 것과 같은 작업도, 이러한 원리를 응용한 사례로 거론되고 있습니다. 서로 다른 데이터 유형마다 특화된 처리 방식을 별도로 개발해야 하는 만큼, 하나의 모델 안에 여러 감각 처리 능력을 통합하는 작업 자체가 상당한 기술적 노하우를 요구하는 것으로 알려져 있습니다.
멀티모달 AI가 발전할수록, 인공지능이 다룰 수 있는 상황의 범위도 함께 넓어질 가능성이 있는 것으로 전망됩니다. 사진을 보여주며 질문하거나 음성으로 설명을 요청하는 것과 같이, 사람이 자연스럽게 정보를 주고받는 방식에 인공지능이 더 가까이 다가갈 수 있다는 평가가 나옵니다. 의료 영상과 환자의 증상 설명을 함께 살펴보거나, 여러 감각 정보를 동시에 활용해야 하는 자율주행과 같은 분야에서도 이러한 기술이 함께 거론되고 있는 것으로 전해집니다. 다만 서로 다른 형태의 정보를 정확하게 연결짓는 일은 여전히 쉽지 않은 과제로 남아있으며, 한 가지 형태의 정보에서 발생한 오류가 다른 형태의 해석에도 영향을 줄 수 있다는 우려도 함께 제기되고 있습니다. 여러 형태의 정보를 함께 학습시키는 과정 자체에 상당한 데이터와 연산 자원이 필요하다는 점도 함께 짚어볼 부분으로 언급되며, 이러한 학습 데이터를 충분히 확보할 수 있는지 여부가 모델 간 성능 차이를 만드는 요인 중 하나로 거론되고 있습니다. 결국 멀티모달 AI는 인공지능이 특정 형태의 정보에 국한되지 않고 여러 감각을 아우르는 방향으로 나아가고 있음을 보여주는 흐름으로 이해할 수 있을 것으로 보입니다. 이용자가 텍스트만 입력하던 방식에서 벗어나 사진과 음성을 자연스럽게 함께 활용하게 되면서, 인공지능과의 상호작용 방식 자체도 점차 다양해질 것으로 전망됩니다.
참고: 뷰리드 블로그, 코리아딥 블로그
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