KAIST, AI 환각 현상 줄이는 멀티모달 핵심 기술 개발

KAIST 노용만 교수 연구팀이 텍스트와 이미지, 음성 등을 동시에 이해하는 멀티모달 대형언어모델(MLLM)의 환각 현상을 줄이는 두 가지 핵심 기술을 개발했다. 'DNA 최적화 기법'은 열화상, 깊이 영상 등 특수 센서 데이터의 물리적 의미를 AI가 정확히 이해하도록 하며, 'MAD 기술'은 시각과 청각 정보가 뒤섞이면서 발생하는 환각을 줄인다.

두 기술 모두 대규모 재학습 없이 적용 가능해 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다는 점이 특징이다. DNA는 적은 데이터로 다양한 센서 이해 능력을 높일 수 있으며, MAD는 기존 AI 모델에 추가 적용하는 방식으로 구현된다.

이 기술들은 야간·안개 환경에서의 자율주행차, 구조 로봇, 의료영상 분석 AI 등 다양한 산업 분야에서 멀티모달 AI의 신뢰성을 높이는 기반 기술이 될 것으로 기대된다.