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[IT뉴스]AI끼리 ‘텔레파시’로 소통… 글 대신 내부 계산 정보 주고받는다

온카뱅크관리자

2026-11-03 14:27:26

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="yotSfcb0Hs">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ecf3c400ce2f870e2d2989920c77352f99b31165c3a072397cc8731a0aa8d645" dmcf-pid="WgFv4kKpHm" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI 간 정보 전달 방식을 비교한 개념도. 위는 한 AI가 작성한 요약문을 다른 AI가 읽는 방식, 아래는 ‘스웜 텔레파시(SwaT)’로 내부 계산 정보를 변환해 전달하는 방식이다. /‘스웜 텔레파시’ 연구진" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/chosun/20261103142643178xjsn.jpg" data-org-width="1050" dmcf-mid="xB3T8E9UtO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/chosun/20261103142643178xjsn.jpg" width="658"></p>
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            AI 간 정보 전달 방식을 비교한 개념도. 위는 한 AI가 작성한 요약문을 다른 AI가 읽는 방식, 아래는 ‘스웜 텔레파시(SwaT)’로 내부 계산 정보를 변환해 전달하는 방식이다. /‘스웜 텔레파시’ 연구진
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          <p contents-hash="fd2302b9d50a1efc275f80f1286c45e2b14c2f01728939f2380540320cf92dd3" dmcf-pid="Ya3T8E9UZr" dmcf-ptype="general">여러 인공지능(AI) 모델이 함께 일할 때도 ‘인수인계’에는 시간과 비용이 든다. 한 AI가 자료를 읽고 결과를 정리하면, 다음 AI가 이를 다시 읽어야 하기 때문이다. 짧게 요약하면 정보가 빠지고, 길게 설명하면 처리 부담이 커진다. 이런 과정을 줄이기 위해 AI가 이미 계산해 둔 내부 정보를 다른 AI에 넘기는 ‘텔레파시’ 기술이 등장했다.</p>
          <p contents-hash="bf6b464d8cd22e5cef6e167cb13ff44ceaa45820600f945e7a512680b501b962" dmcf-pid="GN0y6D2u1w" dmcf-ptype="general">◇설명문 대신 계산 정보… ‘인수인계 비용’ 줄여</p>
          <p contents-hash="a3c4632afe02af3414de734ab7baa4568f2dc87d46bfaec81175aa535784cedc" dmcf-pid="HjpWPwV7HD" dmcf-ptype="general">MIT 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL)와 MIT-IBM 컴퓨팅 연구소 연구진은 지난달 10일 논문 사전 공개 사이트 ‘아카이브(arXiv)’에 ‘스웜 텔레파시(SwaT)’ 연구를 공개했다. 글로 설명하는 과정을 거치지 않고 AI의 내부 정보를 전달한다는 의미에서 붙인 이름이다.</p>
          <p contents-hash="5d1a78d2b28a66796638b28fd8c97a656fdd8e8601de93d07cff1504a0501dc1" dmcf-pid="XAUYQrfzHE" dmcf-ptype="general">이 기술은 AI가 자료를 처리하며 저장한 계산 정보인 ‘KV 캐시’를 활용한다. 모델마다 내부 정보를 표현하는 방식이 달라 그대로 주고받기는 어렵다. 연구진은 두 AI 사이에 정보를 변환하는 프로그램을 연결해, 받는 AI가 자료를 처음부터 다시 읽지 않고도 앞선 AI의 계산 정보를 활용하도록 했다.</p>
          <p contents-hash="88a3714de57b1b88712e8d5db76cb3c409bc507d91233b5ea9a61e83bc8b6d9e" dmcf-pid="ZcuGxm4qXk" dmcf-ptype="general">연구진은 메타의 ‘라마’, 알리바바의 ‘큐원’, 구글의 ‘젬마’ 등 6개 계열의 모델 12개로 실험했다. 이 가운데 정보 압축 기술을 결합해 텍스트 요약 방식과 비교한 실험에서는 평균 정확도가 약 40% 높았다. 정보를 보내는 쪽의 연산 시간과 받는 쪽이 답변을 시작하기까지 걸린 시간도 각각 약 4분의 1로 줄었다.</p>
          <p contents-hash="df4fac5d08bfcd222d0ab4302312f31fd88301c6db5c8fcea04687e54b3ca722" dmcf-pid="5otSfcb0Yc" dmcf-ptype="general">AI 협업의 비용 부담은 실제 서비스에서도 나타난다. 앤스로픽은 지난해 6월 자사 리서치 시스템 개발기에서 여러 AI 에이전트가 협업하는 시스템은 일반 채팅보다 약 15배의 토큰을 사용한다고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="2019ad25374c3a1e222a6c1baed3f2fe26962d301e83a09b3a274199e47029d1" dmcf-pid="1gFv4kKpZA" dmcf-ptype="general">◇사진 못 보는 AI도 다른 모델의 정보 활용</p>
          <p contents-hash="2c4f9062aa65abe79dd788569dc82666ce4b58d03a97edf523104ed179a0eced" dmcf-pid="ta3T8E9UYj" dmcf-ptype="general">구글의 ‘젬마 3 4B’가 사진을 처리한 내부 정보를 텍스트 전용 모델인 IBM의 ‘그래나이트 3.3 8B’에 전달하는 실험도 진행했다. 사진 설명문을 전달했을 때보다 내부 정보를 넘겼을 때 그래나이트가 사진 관련 질문에 더 잘 답했다. 사진을 직접 보지 못하는 AI도 다른 모델이 처리한 정보를 활용할 수 있다는 것이다.</p>
          <p contents-hash="638016dc1315d014a56f8c032e4cf1f48452396fd8e182d0536e023c458f5001" dmcf-pid="FN0y6D2u1N" dmcf-ptype="general">연구진은 업무 도중 AI 모델을 바꿀 때도 이 기술을 활용할 수 있다고 설명했다. 새 모델이 기존 대화나 자료를 처음부터 다시 읽는 대신, 앞선 모델의 계산 정보를 이어받는 방식이다. 다만 아직 연구 단계로, 모델 조합마다 별도의 변환기를 훈련해야 한다.</p>
          <p contents-hash="4248df00a43ec290f910588196acbd870ada1fa7665a387f8398e458ff3564d8" dmcf-pid="3jpWPwV7Ga" dmcf-ptype="general">테크 업계 관계자는 “앞으로 개별 AI를 더 똑똑하게 만드는 것뿐 아니라, 서로 다른 AI의 강점을 어떻게 연결하느냐도 중요해질 수 있다”고 했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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