필요한 정보만 공유해 AI 협업 효율 높여…3대 AI 학회 ICML 채택

울산과학기술원(UNIST)은 인공지능대학원 한승열 교수팀이 대형언어모델의 추론 능력을 이용해 다중 에이전트 강화학습의 통신 방식을 설계하고 개선하는 'LMAC'(LLM-driven Multi-Agent Communication) 기술을 개발했다고 13일 밝혔다.

 

 

'LMAC'은 드론 군집이나 자율주행차처럼 각 장치가 전체 상황의 일부만 볼 수 있는 환경에서, 챗GPT와 같은 대형언어모델(LLM)을 이용해 AI 간의 소통 규칙을 자동으로 설계하는 기술이다.

 

처음 만들어진 통신 규칙은 과거 강화학습 데이터를 바탕으로 자동 보완되게 설계됐다. 평가 프로그램이 메시지를 받은 AI가 임무에 필요한 상황을 얼마나 정확히 파악했는지와 팀원 사이의 정보 격차를 찾아 피드백을 만들면, 대형언어모델이 이를 반영해 부족한 정보를 추가하고 통신 코드를 수정한다.

 

연구팀은 전달된 메시지를 강화학습에 효과적으로 활용하는 학습 구조도 함께 설계했다. 각 AI는 받은 정보를 협력에 필요한 내용만 압축하며, 자신이 파악한 정보가 얼마나 믿을 만한지도 함께 배우게 된다.

 

또 실제 학습 단계에서 완성된 코드가 각 AI의 관측값을 받아 필요한 메시지를 만들기 때문에, 매 순간 대형언어모델을 사용하는 방식보다 비용과 연산 부담을 줄일 수 있다고 연구팀은 설명했다.

 

제1저자인 배상준 연구원은 "기존 다중 에이전트 통신 연구는 메시지를 어떻게 학습할지에 집중했지만, 어떤 정보가 협력에 본질적으로 필요한지를 의미적으로 판단하는 데는 한계가 있었다"며 "LMAC은 대형언어모델이 과제 설명을 이해하고, 상태와 관측 정보 사이의 관계를 추론해 통신 프로토콜을 설계하는 데다 이 규칙을 데이터 기반 피드백으로 보완하고, 실제 임무에서는 LLM을 계속 호출하지 않아 실행 효율도 높였다"고 말했다.

 

한승열 교수는 "향후 자율 드론, 로봇 군집, 스마트 팩토리, 자율주행 협력 시스템처럼 여러 AI가 제한된 정보 속에서 함께 판단해야 하는 실제 환경에 중요한 기반 기술이 될 것"이라고 강조했다. 

 

연구 결과는 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 개최된 '제43회 ICML'(국제머신러닝학회·International Conference on Machine Learning) 에 채택됐다. ICML은 표현학습국제학회(ICLR), 신경정보처리시스템학회(NeurIPS)와 함께 세계 3대 AI 학회로 꼽힌다.

 

연구 수행은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), 한국연구재단(NRF) 지원으로 이뤄졌다.

 

KPI뉴스 / 최재호 기자 choijh1992@kpinews.kr  

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