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[IT뉴스]새 지식 배워도 옛 지식 안 잊는 '건망증 없는 AI'

온카뱅크관리자

2026-03-24 11:57:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">ETRI</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="65KL12Lx3F">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="40a63620e734410ed56a21176779a47b3e10e7189b80c19b47e8b4bbff251ce5" dmcf-pid="P19otVoM7t" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="새 정보를 배우면 기존 지식을 잊는 AI의 '치명적 망각' 문제를 해결하는 기술이 개발됐다. 게티이미지뱅크 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/24/dongascience/20260324115205859grpj.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="8n4jp6jJu3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/24/dongascience/20260324115205859grpj.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            새 정보를 배우면 기존 지식을 잊는 AI의 '치명적 망각' 문제를 해결하는 기술이 개발됐다. 게티이미지뱅크 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="aaf1cf38dbf99317d4bd1027458d76b09a45970f4700cbf03231046266a76b1e" dmcf-pid="Qt2gFfgRu1" dmcf-ptype="general">사진과 글을 동시에 이해하는 인공지능(AI)이 새로운 정보를 배울 때 기존 지식까지 잊어버리는 '건망증' 문제를 해결하는 기술이 개발됐다. </p>
          <p contents-hash="f318f6c9226291f42065c879c6cc4dd02526c552cb517bd2049ae1d074bea161" dmcf-pid="xFVa34aeF5" dmcf-ptype="general">한국전자통신연구원(ETRI)은 임수종 언어지능연구실 실장 연구팀이 포스텍, 성균관대와 공동으로 개발한 연속·복합 지식 편집 기술 'MemEIC'이 국제 AI 학술대회 '신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2025'에 채택돼 지난해 12월 미국 샌디에이고에서 발표됐다고 24일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="f6738e96d8efb1044cf16f762dfe3adfbdcb9676e6613907647c070f55c29913" dmcf-pid="yC14hF4qFZ" dmcf-ptype="general">최근 챗GPT, 제미나이, 클로드처럼 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 AI가 빠르게 확산되고 있다. AI에 새 정보를 입력하거나 기존 정보를 수정하면 이전에 배운 지식까지 함께 잊어버리는 '치명적 망각' 문제가 있다.</p>
          <p contents-hash="ce251a9a8ff83f1fa9a6302ef57d13ef92bafa80def21d424b5bad1b4559cd76" dmcf-pid="Wht8l38B7X" dmcf-ptype="general">특히 시각 정보와 언어 정보를 동시에 수정해야 할 때는 두 종류의 지식이 뒤섞이면서 엉뚱한 답을 내놓는 일이 빈번하다. 가령 두바이 쫀득 쿠키 사진을 보여주고 "이 디저트는 어느 나라에서 인기가 많은가"라고 물으면 기존 AI는 사진 속 디저트를 초콜릿 트러플로 잘못 인식해 엉뚱한 답을 내놓는 식이다.</p>
          <p contents-hash="e32f80acbac8937e78f8795771b3a42736fb4d47e8efff7f78cc516a7cec1fe7" dmcf-pid="YlF6S06bpH" dmcf-ptype="general">기존에는 AI 내부의 핵심 수치를 직접 고쳐 지식을 바꾸는 방식이 주로 쓰였다. 내부 구조를 건드리다 보니 기존에 저장된 정보까지 영향을 받았다.</p>
          <p contents-hash="f7d19a51ba63ae2b3bc881443da1131dfc3de4e4f6551fb081af96870865eb00" dmcf-pid="GS3PvpPK0G" dmcf-ptype="general">연구팀은 발상을 바꿔 새 정보를 AI 내부가 아닌 외부 보조 기억장치에 저장하는 방식을 택했다. 필요할 때만 꺼내 쓰는 구조여서 기존 모델의 안정성을 유지하면서 새 정보를 자유롭게 추가할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="2249017a44008e0a1eb5edd66a6f9ad10d519ecd2d2874ca5fcc48fdc2308077" dmcf-pid="Hv0QTUQ9zY" dmcf-ptype="general">MemEIC은 사람의 뇌 구조에서 영감을 얻었다. 이미지 관련 정보는 '시각 어댑터'에, 텍스트 관련 정보는 '언어 어댑터'에 각각 독립적으로 저장한다. AI가 이미지와 텍스트를 함께 이해해야 하는 복합 질문을 받으면 '지식 커넥터'가 두 정보를 문맥에 맞게 연결해 답을 만든다. 서로 다른 정보가 뒤섞이는 간섭 문제와 기존 지식이 훼손되는 문제를 동시에 줄였다.</p>
          <p contents-hash="c1cf7e379dc0c0a7822ab79bd880c2a485ce49df17f9fc60925e64eb3dddd230" dmcf-pid="XTpxyux2FW" dmcf-ptype="general">연구팀이 1278개 항목으로 구성한 평가 기준으로 성능을 시험한 결과 MemEIC은 이미지와 텍스트를 결합해 답해야 하는 질문의 정답률이 약 70%에 이르렀다. 기존 기술의 정답률이 36~52% 수준이었던 것과 비교하면 두 배 가까이 높아졌다. 새 지식을 추가한 뒤에도 기존 질문에 대한 답이 바뀌지 않는 안정성도 확인됐다.</p>
          <p contents-hash="1e1a9d9491b6a4d83968b008b37210a67fcbcfa22c9be6d839c4d2b7396811e2" dmcf-pid="ZyUMW7MVzy" dmcf-ptype="general">임수종 ETRI 언어지능연구실장은 "서비스 환경에서 최신 정보 반영과 신뢰성 확보를 동시에 달성할 수 있는 기술적 기반을 마련한 성과"라며 "산업 현장의 다양한 정보를 안정적으로 반영할 수 있도록 기술을 고도화하겠다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="50a49b74f4b69d603d9efd07480f62858fe86417133ffebe89761cc17bf4b3b5" dmcf-pid="5jlUAvUZFT" dmcf-ptype="general">&lt;참고&gt;<br> openreview.net/forum?id=Qvj8s2rRUs</p>
          <p contents-hash="dea55b0037b314c51fc48e0ba0542366a89f0857018b4c91a59cc50108fef0f3" dmcf-pid="1ASucTu50v" dmcf-ptype="general">[임정우 기자 jjwl@donga.com]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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