테크노트 AI도 ‘경력직’ 시대...AI 재학습 필요 없는 지식 이식 기술 개발

KAIST는 전산학부 김현우 교수 연구팀이 고려대학교 연구팀과 공동연구를 통해, 서로 다른 인공지능(AI) 모델 사이에서 학습된 지식을 효과적으로 이식할 수 있는 새로운 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 새 스마트폰을 바꿀 때마다 연락처와 사진을 처음부터 다시 옮겨야 한다면 큰 불편이 따른다. 현재의 인공지능 모델 역시 성능이 더 좋은 새로운 모델이 등장할 때마다 특정 분야의 지식을 다시 학습해야 하는 유사한 한계를 안고 있다. 연구진은 이러한 비효율을 해결할 수 있는 AI 모델 간 ‘지식 이식’ 기술을 제시했다. 최근 인공지능 분야에서는 사진과 텍스트를 함께 이해하는 시각–언어 모델(Vision-Language Model, VLM)이 빠르게 발전하고 있다. 사용자가 이미지를 보여주며 질문하면 설명을 제공하는 멀티모달 AI가 대표적이다. 이러한 모델은 대규모 이미지와 언어 데이터를 사전 학습해, 비교적 적은 데이터만으로도 새로운 분야에 빠르게 적응할 수 있다는 장점을 지닌다. 그러나 새로운 AI 모델이 등장할 때마다 이러한 적응 과정을 처음부터 다시 수행해야 한다는 점은 지속적으로 문제로 지적돼 왔다. 기존 적응 기법 역시 모델 구조가 조금만 달라져도 활용이

• 이창현 기자
• 2026-01-27 13:18