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[IT뉴스][만나보니] '속마음 읽는 AI' 등장…뇌파로 소통하는 로봇 시대 성큼

온카뱅크관리자

2026-10-25 07:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KAIST·MS, 5년 공동연구로 무의식적 오류 신호 포착 가상환경서 인식 성공률 90%…자율주행·로봇 활용 기대 
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 <img alt="(왼쪽부터)이상완 한국과학기술원(KAIST) 교수와 이미란 마이크로소프트(MS) 리서치 디렉터(전무)가 서울 종로구 한국MS 오피스에서 연합뉴스와 인터뷰를 진행하고 있다. [마이크로소프트 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/25/yonhap/20261025070203730solk.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="68JYc4yOY8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/25/yonhap/20261025070203730solk.jpg" width="658">
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 (왼쪽부터)이상완 한국과학기술원(KAIST) 교수와 이미란 마이크로소프트(MS) 리서치 디렉터(전무)가 서울 종로구 한국MS 오피스에서 연합뉴스와 인터뷰를 진행하고 있다. [마이크로소프트 제공. 재판매 및 DB 금지]
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 (서울=연합뉴스) 권하영 기자 = 사람이 말로 지시하지 않아도 속으로 '어, 이게 아닌데'라고 생각하는 순간 인공지능(AI)이 뇌파를 읽어내 스스로 행동을 수정하는 기술이 등장했다.
 이 기술이 상용화되면 AI나 로봇이 사람의 의도를 실시간으로 파악하고 그에 맞춰 움직일 수 있어, 피지컬 AI와 자율주행 등 다양한 분야에서 인간과 기계의 협업 방식이 달라질 것으로 기대된다.
 이상완 한국과학기술원(KAIST) 뇌인지과학과 교수와 이미란 마이크로소프트(MS) 리서치 디렉터(전무)는 최근 서울 종로구 한국MS 오피스에서 연합뉴스와 인터뷰를 갖고 이 같은 기술의 개발 성과와 상용화 과제, 한국 AI 연구 생태계의 발전 방향에 대한 견해를 밝혔다.
 말하지 않아도 '이게 아닌데'…AI가 읽는 뇌의 신호
 이상완 교수 연구팀과 MS 리서치는 5년간의 공동연구 끝에 인간의 무의식적인 오류 신호를 감지해 AI의 행동을 교정하는 '신경 가치 정렬'(Neural Value Alignment·NVA) 기술을 개발했다.
 사람의 뇌와 컴퓨터를 직접 연결해 신호를 주고받는 '뇌-컴퓨터 인터페이스'(BCI)를 활용한 기술로, 뇌에서 발생하는 전기신호를 측정하고 분석해 인간의 생각이나 의도를 기계가 인식하도록 하는 방식이다.
 기존 BCI 연구가 주로 사람이 무엇을 보고 듣는지, 어떤 신체 동작을 하려는지 등 직접적인 의도를 해독하는 데 집중했다면 NVA는 AI의 행동이 인간의 기대에서 벗어났을 때 나타나는 무의식적인 반응까지 포착한다.
 사람이 굳이 말하거나 의식적으로 명령하지 않아도 뇌에서 발생하는 '이게 아닌데'라는 신호를 감지해 AI가 스스로 행동을 바로잡도록 하는 것이다.
 연구진은 이를 구현하기 위해 뇌에서 발생하는 두 가지 예측 오류 신호를 구분하는 데 주목했다.
 하나는 행동의 목표 자체가 기대와 달라졌을 때 나타나는 '보상 예측 오차'(RPE)이고, 다른 하나는 목표는 같지만 이를 수행하는 방식이 예상과 다를 때 발생하는 '상태 예측 오차'(SPE)다.
 가령 화재 현장에서 로봇에게 불을 끄도록 지시했는데 엉뚱하게 인명 구조에 나선다면 RPE에 해당한다. 반면 화재 진압이라는 목표는 유지하되 소방호스 대신 소형 소화기를 사용한다면 SPE에 해당한다.
 전자는 로봇이 수행할 작업 자체를 바꿔야 하는 상황이고, 후자는 목표를 유지하면서 구체적인 실행 방식만 조정하면 되는 상황이다. 두 신호를 정확히 구별해야 AI가 무엇을 어떻게 수정할지 판단할 수 있는 셈이다.
 이상완 교수는 "가상 게임과 가상 주방 환경을 설정해 실험을 진행했고, 시뮬레이션에서는 두 신호를 구분해 읽어내는 성공률이 90%에 달했다"며 "실제 일상생활에서는 이보다 떨어질 수 있지만, 오분류 가능성은 20% 이하로 추정된다"고 설명했다.
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 이상완 한국과학기술원(KAIST) 교수 [마이크로소프트 제공. 재판매 및 DB 금지]
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 사람의 가치판단을 AI에 이식…'또 다른 나' 만든다
 연구진은 NVA 기술이 사람과 AI·로봇이 함께 작업하는 광범위한 분야에 활용될 수 있을 것으로 보고 있다.
 자율주행차가 운전자의 불편함을 뇌파로 감지해 주행 방식을 조정하거나, 물류 현장의 자동화 로봇이 작업자의 의도와 선호하는 정리 방식을 파악해 스스로 움직임을 수정하는 식이다.
 다만 실제 상용화를 위해서는 다양한 환경에서 신호 인식 정확도를 검증하고, 이를 로봇과 AI 시스템에 안정적으로 연동하는 기술을 고도화해야 한다.
 뇌파 측정 장비도 해결해야 할 과제다. 과거에는 머리에 수십개의 전극을 부착하는 캡 형태가 일반적이었지만 최근에는 머리띠나 이어폰 형태로 소형화되고 있다. 그럼에도 일상에서 누구나 사용할 만큼 장비를 보급하는 데는 여전히 제약이 있다.
 연구진이 궁극적으로 지향하는 것은 AI가 단순히 사람의 명령을 수행하는 도구를 넘어, 개인의 의도와 가치판단을 학습해 마치 '또 다른 나'처럼 행동하도록 만드는 것이다.
 이상완 교수는 이를 머신러닝의 '지식 증류'(Knowledge Distillation) 개념에 빗대 설명했다.
 지식 증류는 크고 복잡한 AI 모델이 학습한 지식을 작고 가벼운 모델에 전달하는 기술이다. 이를 인간과 AI의 관계로 확장하면 사람이 가진 성향과 선호, 가치판단을 특정 작업에 맞춰 AI에 옮겨 담는 과정이 된다.
 이상완 교수는 "AI가 사람이 무엇을 원하고 어떤 방식으로 일하고 싶은지를 파악해 또 다른 나처럼 움직이게 하는 것"이라며 "AI가 또 다른 AI를 만들어내는 기존 증류 방식보다, 인간의 가치판단을 그대로 이어받은 AI를 만드는 이 방식이 통제를 벗어날 위험이 작아 더 안전하다"고 봤다.
 뇌파에 담긴 개인 정보는 안전할까
 인간의 뇌 신호를 AI가 직접 해석하는 기술이 발전하면서 뇌 데이터의 수집과 활용을 둘러싼 개인정보 보호 문제도 새로운 쟁점으로 떠오르고 있다.
 이른바 '뇌 데이터 프라이버시'는 뇌 활동에서 추출할 수 있는 개인의 생각과 감정, 의도 등 민감한 신경정보가 당사자의 동의 없이 수집되거나 다른 목적으로 활용되지 않도록 보호해야 한다는 개념이다.
 유네스코는 지난해 11월 신경기술 윤리에 관한 국제 권고안을 채택하면서 신경기술이 개인의 정체성과 감정, 생각에 관한 정보를 드러낼 수 있다는 점을 들어 '정신적 프라이버시'와 뇌 데이터 보호의 중요성을 강조한 바 있다.
 다만 이상완 교수는 이번 연구에서 활용하는 신호의 특성상 개인정보 침해 위험은 상대적으로 제한적일 것으로 봤다.
 그는 "읽어내는 신호는 개인의 취향이 아니라 특정 작업을 수행하는 중간에 나오는 미스매치 신호인 만큼 유출되더라도 다른 목적으로 활용하기는 쉽지 않다"고 말했다.
 신호 해석에 필요한 처리 장치의 용량이 크지 않아 뇌파 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고 기기 내부에서 직접 처리할 수 있다는 점도 덧붙였다.
 MS 리서치는 뇌파를 활용한 인간과 AI의 상호작용 연구와 더불어 뇌전도(EEG) 등 생체신호 데이터를 학습한 파운데이션 모델 개발에도 힘을 쏟고 있다. 대규모 생체신호 데이터로 범용 AI 모델을 구축한 뒤 이를 의료 등 개별 분야의 응용 기술로 발전시키는 접근이다.
 실제 중국 간질 환자들의 뇌파 데이터를 활용해 모델을 시험한 결과, 진단 정확도가 현지 최고 수준 의사들의 판단과 같거나 더 높게 나타났다는 설명이다.
 이미란 전무는 "의사들도 뇌파 데이터만으로 환자 상태를 판단할 때 오류가 적지 않은데, EEG 모델이 의사들의 코파일럿 역할을 할 수 있음을 확인했다"며 "모델이 실제 병원에서 검증된 만큼 더 많은 의료 현장에서 활용할 수 있도록 오픈소스로 공개한 상태"라고 설명했다.
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 이미란 마이크로소프트(MS) 리서치 디렉터(전무) [마이크로소프트 제공. 재판매 및 DB 금지]
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 5년 공동연구 결실…한국과 MS의 연구 협력
 이번 NVA 기술은 MS 리서치가 세계 각국 연구진과 장기간 협력하는 공동연구 프로그램을 통해 탄생했다.
 MS 리서치는 매년 전 세계 연구팀으로부터 연구 제안을 받아 과제를 선정하고 정기적인 교류와 협업을 지원하고 있다. 한국 학계와의 협력은 20년 넘게 지속돼, 2006년 시작된 인턴십 프로그램은 올해 21기를 맞았으며 지금까지 500명 넘는 국내 연구 인재가 참여했다.
 과학기술정보통신부와는 2024년부터 2028년까지 5개년 파트너십을 운영하고 있으며, 올해는 28개 공동연구 과제에 참여할 인턴 31명을 선발했다.
 이 프로그램을 통해 발표된 논문은 누적 70편에 달한다. 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제머신러닝학회(ICML), 국제학습표현학회(ICLR), 컴퓨터비전및패턴인식학회(CVPR) 등 세계적인 학술대회에서도 연구 성과를 인정받았다.
 "인재 역량은 최상위권…성장시킬 인프라 부족"
 세계적 수준의 연구 성과와 인재 경쟁력에도 불구하고, 국내 AI 연구자들이 역량을 지속해서 발전시킬 수 있는 연구 기반은 충분하지 않다는 지적도 나왔다.
 특히 피지컬 AI 등 새로운 기술 분야의 경쟁이 본격화하는 상황에서 개별 연구자의 우수성에만 의존해서는 국가 차원의 연구 경쟁력을 확보하기 어렵다는 진단이다.
 이미란 전무는 "한국 연구자와 학생들의 역량은 아시아에서도 최상위권이지만, 이들을 계속 성장시킬 인프라가 부족하다"며 "인재 풀의 크기를 키우지 못하면 1명이 아니라 1천명, 1만명을 키울 기회를 놓치는 것"이라고 지적했다.
 단순히 연구 인력을 양성하는 데 그치지 않고 우수한 인재가 국내에서 연구를 이어가거나 해외에서 돌아올 수 있도록 연구 환경 자체를 강화해야 한다는 취지다.
 그는 "연구할 수 있는 좋은 환경만 있다면 많은 인재가 한국으로 돌아오고 싶어 한다"며 "좋은 인재들을 갖고 있는 연구소를 한국에 유치하는 것, 그 자체가 좋은 인프라를 만드는 길"이라고 부연했다.
 이미란 전무는 중국이 정부 차원의 지원과 생태계 투자를 바탕으로 연구 인프라를 빠르게 확충하고 있다는 점에도 주목했다.
 피지컬 AI가 차세대 기술 경쟁의 핵심으로 떠오른 만큼 한국 역시 우수한 인재를 보유하고 있다는 데 안주할 것이 아니라, 이들이 세계적인 연구 성과를 지속해서 창출할 수 있도록 정부와 산학계가 투자와 협력 기반을 강화해야 한다는 것이다.
 이상완 교수 역시 국제 공동연구가 개별 연구 성과를 넘어 국내 연구 생태계의 경쟁력을 높이는 기반이 될 수 있다고 평가했다.
 그는 "국제 공동연구를 통해 평생 함께할 연구 네트워크를 쌓을 수 있다"며 "이런 네트워크가 쌓이는 것 자체가 한국에 좋은 연구 생태계가 자리 잡는 데 중요한 밑거름이 될 것"이라고 강조했다.
 kwonhy@yna.co.kr
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