MS연구소 "사람과 협력하는 AI 개발…뇌과학·사회과학서 답 찾아"

"인공지능(AI)이 사람과 함께 일하려면 그 사람이 무엇을 원하는지 알아야 합니다. 우리는 뇌파에서 그 단서를 찾고, 사회 문화와 가치관까지 이해해 AI가 사람을 더 잘 돕도록 노력하고 있습니다." 둥성 리 마이크로소프트 아시아연구소(MSRA) 수석 연구 매니저와 샤오위안 이 MSAR 연구원은 최근 서울 광화문 한국마이크로소프트 사옥에서 만나 이같이 밝혔다. 앞서 MSRA는 지난 20일 'MSRA 코리아 데이 2026'를 개최하고 연구 성과를 발표했다. 이날 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 비롯한 시각 AI, 에이전틱 미디어, 에이전트 최적화 분야 연구와 데모를 공유했다. MSRA는 마이크로소프트의 아시아 지역 연구 거점이다. AI를 비롯한 컴퓨팅 분야 기초·응용 연구를 수행한다. 언어·이미지를 이해하는 AI부터 사람과 협력하는 에이전트, 뇌과학·사회과학을 접목한 AI까지 연구한다. 현재 한국을 비롯한 아시아 대학·연구기관과 공동 연구와 인재 교류를 진행하고 있다. 리 수석 연구 매니저는 MSRA 상하이에서 AI와 뇌과학을 결합하는 연구를 이끌고 있다. 뇌 신호로 컴퓨터와 소통하는 뇌·컴퓨터 인터페이스(BCI)부터 뇌 정보 처리 방식을 활용해 AI 성능을 높이는 기술, 알츠하이머병·파킨슨병 등 신경퇴행성 질환 진단과 치료를 지원하는 AI까지 연구한다. 최근에는 AI 전문지식이 없는 의사도 업무에 필요한 AI 연구를 수행할 수 있도록 돕는 에이전트를 개발하고 있다. 샤오위안 이 연구원은 MSRA 소사이어털 AI 팀에서 근무하고 있다. 이 팀은 사회과학과 AI를 결합해 연구를 진행 중이다. 개인의 성격과 감정, 선호를 이해하는 AI 동반자부터 사회의 법률과 윤리, 문화에 맞게 행동하는 AI, 유해 정보와 개인정보 유출을 막는 안전 기술까지 다룬다. 뇌 신호로 사용자 의도 파악…해석 오류에도 적응하는 AI 리 수석 연구 매니저는 AI 역할이 특정 작업을 수행하는 도구에서 사람과 함께 일하는 협력자로 바뀌고 있다고 봤다. AI가 처리할 수 있는 업무가 늘어난 만큼 사람의 지시를 따르는 데서 나아가 사용자의 상태와 목표까지 이해해야 한다는 설명이다. 그는 "누군가와 협력하려면 상대가 무엇을 생각하고 기대하는지, 어떤 어려움을 겪고 있는지, 목표가 무엇인지를 이해해야 한다"며 "AI도 이런 정보를 이해할 수 있어야 한다"고 말했다. 리 매니저는 이를 위한 접근으로 뇌·컴퓨터 인터페이스(BCI)를 소개했다. BCI는 뇌에서 발생하는 신호를 읽어 컴퓨터에 전달하는 기술이다. 말이나 키보드 입력 외에 뇌 신호로도 컴퓨터와 소통할 수 있도록 한다. MSRA는 머리에 부착한 센서 등으로 측정하는 뇌파(EEG)를 여기에 활용하고 있다. 사람이 무언가를 보거나 움직임을 상상할 때 나타나는 뇌의 전기적 활동을 분석해 상태와 의도를 파악하는 방식이다. 대표 성과는 뇌파 분석에 거대언어모델(LLM)을 결합한 EEG 파운데이션 모델 개발이다. 사용자가 뇌파 데이터와 함께 "이 구간에서 발작이 발생했나"라고 질문하면 모델이 신호를 분석해 답한다. 복잡한 뇌파 데이터를 사람이 직접 살펴보는 대신 언어로 질문해 분석 결과를 확인할 수 있도록 한 것이다. 기존에는 발작 탐지나 수면 단계 분류 등 분석 목적에 따라 별도 모델을 개발하는 경우가 많았다. MSRA는 다양한 뇌파 데이터를 함께 학습시켜 하나의 모델로 여러 분석 작업을 수행하는 환경을 만들었다. 리 매니저는 이 모델을 여러 사람·장치에 적용하는 것을 주요 연구 과제로 봤다. 사람마다 뇌파 특성이 다르고 측정 장치에 따라 신호에 차이가 생겨, 한 사람의 데이터로 학습한 모델이 다른 사람에게는 정확하게 작동하지 않을 수 있기 때문이다. 리 수석 연구 매니저는 뇌파 분석이 곧 모든 사람 생각을 읽는다는 의미는 아니라고 강조했다. 그는 "발작 탐지나 수면 단계 분류는 정확도가 높은 편이지만, 사람이 머릿속에 떠올린 알파벳을 맞히는 작업은 아직 무작위로 추측하는 수준을 조금 웃도는 정도"라고 말했다. MSRA는 이런 한계를 고려해 한국과학기술원(KAIST) 손잡고 사람과 AI의 협력 방식을 연구하고 있다. 뇌파로 사람 의도를 추정하는 BCI에, 사람과 함께 작업하는 방법을 배우는 강화학습 모델을 결합하는 방식이다. 리 매니저는 "BCI가 사람 의도와 상태를 파악하는 역할을 맡는다면, 강화학습 모델은 이 정보를 활용해 사람과 협력하는 방법을 학습한다"고 설명했다. 이어 "이 방식은 뇌 신호 해석 정확도를 높이는 것이 목적"이라며 "AI가 사람 의도를 일부 잘못 파악하더라도 공동 작업을 수행을 통해 기능을 올릴 수 있다"고 말했다. 그러면서 "현재 BCI 기술은 아직 완벽하지 않아 사람 의도를 100% 정확하게 이해하지는 못한다"며 "BCI와 사람에게 적응하는 강화학습 모델을 결합해 사람과 AI가 함께 과제를 수행하도록 하고 있다"고 덧붙였다. 뇌파 데이터 확대가 관건…해외 대학과 수집 협력 리 수석 연구 매니저는 BCI 기술을 게임 등 일상에서 활용하려면 뇌파 데이터 규모를 확대해야 한다고 강조했다. 더 많은 데이터를 확보해 학습하는 것이 기술 발전의 중요한 조건이라는 설명이다. 그는 "현재 가장 큰 공개 EEG 데이터셋도 약 1만 시간 규모"라며 "데이터를 100~100 배 늘릴 수 있다면 더 많은 과제를 해결할 수 있을 것"이라고 말했다. MSRA는 직접 수집한 데이터와 대학·병원 등이 공개한 데이터를 모델 학습에 활용하고 있다. 최근 미국 템플대 병원이 연구 목적으로 공개한 1만 시간 이상의 뇌파 데이터를 연구에 사용했다. 이 연구소는 해외 대학과 공동으로 데이터를 확보하는 작업도 진행했다. 지난해 상하이교통대와 사람이 영상을 볼 때 나타나는 뇌파를 수집했다. 해당 신호로 시청 중인 영상을 재구성하는 연구를 수행했다. 리 매니저는 "사람이 무언가를 볼 때 뇌에 나타나는 신호로 그 사람이 보고 있는 것을 재구성할 수 있는지가 연구 질문이었다"며 "데이터를 수집하고 모델을 평가하는 작업을 거쳤다"고 설명했다. MSRA와 도쿄대는 사람이 보는 장면과 뇌파를 동시 기록하는 데이터를 수집했다. 카메라가 달린 안경으로 시야에 들어오는 장면을 촬영하면서 뇌파를 측정하고, 두 정보를 연결해 뇌 신호로 영상 내용을 이해하는 연구다. 리 매니저는 한국에서도 적합한 협력 연구자가 있다면 함께하고 싶다는 뜻을 밝혔다. 그는 "뇌파는 개인과 관련된 데이터인 만큼 국제 협력 과정에서 중요 요소"라며 "국가별 데이터 국외 이전 제한 등을 고려해야 한다"고 당부했다. "AI, 사람 사회 문화 맥락 이해 중요" 리 수석 연구 매니저가 뇌 신호로 개인의 의도를 파악하는 데 주목했다면, 샤오위안 이 연구원은 그 사람이 속한 사회 문화를 이해하는 것도 중요하다고 봤다. AI가 사용자 의도를 파악하더라도 문화적 맥락에 맞지 않게 반응하면 원활한 협력이 어렵다는 설명이다. 이 연구원은 현재 주요 AI 모델이 학습 데이터 등의 영향으로 서구 문화에 치우쳤다고 지적했다. 사용 언어뿐 아니라 답변에 담긴 가치 판단과 사회규범에도 이런 편향이 나타날 수 있다고 설명했다. 그는 "서구 이용자에게는 자연스러운 답변이나 상호작용이 다른 문화권에서는 공격적이거나 불쾌하게 받아들여질 수 있다"며 "AI가 현지 사회 일부에 도움 되도록 만드는 게 목표"라고 말했다. MSRA는 이런 문화적 차이를 AI에 반영하기 위해 한국과 일본, 싱가포르, 중국 등 동아시아 지역 문화와 가치에 관한 대규모 데이터를 구축했다. 각 지역 참여자에게서 선호 정보를 수집하고, 현지 사람들이 데이터에 설명을 덧붙이는 주석 작업에도 참여하도록 했다. 이 연구원에 따르면 한국은 해당 데이터 구축에 가장 크게 기여한 국가다. 여러 국가에서 모집한 주석 작업자 가운데 한국 참여자가 가장 많았으며, 대부분 한국 대학 학생이었다. 이 연구원은 "AI 에이전트가 많더라도 모두 같은 모델이라면 서로 다른 의견과 관점을 제시하기 어렵다"며 "국제 협력은 다양한 관점과 문화, 사고방식, 지식을 제공할 수 있다는 점에서 중요하다"고 강조했다.