영상만으로 인간 의도 학습…피지컬 AI 앞당길 핵심 원천기술 개발

(대전=뉴스1) 김종서 기자 = 사람이 직접 수천~수만 건의 행동 데이터를 평가하지 않아도 AI가 인간의 판단 기준을 배울 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 유창동 교수 연구팀이 수천~수만건의 인간 평가 데이터 대신 단 몇 개의 선호 영상만으로도 인공지능(AI)이 인간의 의도와 판단 기준을 학습할 수 있는 기술 'VOTP'를 세계 최초로 개발했다고 10일 밝혔다.

최근 AI 기술은 글을 쓰고 그림을 그리는 생성형 AI를 넘어 실제 기계를 움직이고 현실 세계에서 행동하는 피지컬 AI 시대로 빠르게 진화하고 있다.

하지만 기계가 수행한 행동이 인간의 의도에 맞는지, 어떤 행동이 더 바람직한지를 판단하는 인간 수준의 평가 기준을 학습하는 문제가 실용화의 벽으로 남아있다.

이를 위해서는 인간의 선호와 판단 기준이 반영된 '보상함수'가 필요하다. 그러나 이를 구축하기 위해 사람이 수천~수만개의 행동 데이터를 직접 평가해야 해 막대한 시간과 비용이 든다.

연구팀은 사람이 몇 번의 시범만 보고도 새로운 일을 배우는 방식에 주목했다. 연구팀이 개발한 VOTP는 몇 개의 좋은 사례와 나쁜 사례 영상만으로도 AI가 인간이 선호하는 행동 패턴을 스스로 파악하도록 돕는다.

방대한 양의 데이터를 사람이 일일이 평가하지 않아도 AI가 인간의 판단 기준을 이해하고 다양한 상황으로 확장해 학습할 수 있다.

이번 연구의 핵심 아이디어는 로봇이나 자율주행차와 같은 지능형 기계가 소수의 인간 선호를 담은 비디오만으로도 사람의 의도를 빠르게 파악할 수 있다는 것이다. 이를 위해 개발한 알고리즘은 다양한 환경과 작업에 걸친 광범위한 실험을 통해 그 효과와 일반화 성능을 입증했다.

이 방식은 피지컬 AI 개발에 필요한 인간 피드백과 데이터 구축 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

해당 기술은 로봇 팔 제어, 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 스마트팩토리, 드론, 수술 로봇뿐 아니라 컴퓨터를 직접 조작하는 AI 에이전트까지 폭넓게 적용될 수 있다고 연구팀은 설명했다. 특히 인간의 의도와 만족도를 학습해야 하는 모든 피지컬 AI 시스템의 핵심 기반 기술로 활용 가능할 전망이다.

연구팀은 향후 관련 기업들과 산학 협력을 통해 제조 공정 및 서비스 로봇 분야에 기술을 시범 도입하고 상용화를 앞당길 계획이다.

유 교수는 "피지컬 AI의 핵심은 기계가 인간의 의도를 이해하고 올바른 행동을 선택하도록 만드는 것"이라며 "VOTP는 소수의 영상만으로 인간의 판단 기준을 학습할 수 있어, 로봇이 사람처럼 판단하는 시대를 앞당길 핵심 기술"이라고 말했다.

전기및전자공학부 루 민 퉁 박사과정 학생이 제1저자로 참여한 이번 연구 논문은 오는 7월 서울 코엑스에서 개최되는 AI 및 머신러닝 분야 국제 학회 'ICML 2026'에 채택됐다. 전체 제출 논문 가운데 상위 0.7%에만 주어지는 구두 발표로 선정되며 연구의 우수성을 인정받았다.

연구는 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원(IITP) 및 한국연구재단(NRF) 등의 지원을 받아 수행됐다.

jongseo12@news1.kr