KT, 서울대·KAIST와 에이전틱AI-토큰 효율화 기술 확보
KT가 서울대, KAIST와 에이전틱 AI와 책임있는 AI(RAI), 대규모언어모델(LLM) 효율화 등 차세대 AI 기술을 공동 연구하고 실제 서비스 적용을 위한 기술 내재화에 들어간다. KT는 서울 서초구 KT우면연구센터에서 '서울대-KT-KAIST 산학 공동연구 최종 성과 워크숍'을 개최했다고 30일 밝혔다. 행사에는 KT와 서울대, KAIST 소속 연구진 50여 명이 참석해 지난 1년간 진행한 연구 결과를 공유하고 KT의 AI 기술과 서비스에 적용할 방안을 논의했다. 서울대와의 공동연구는 AI 에이전트의 성능과 신뢰도를 높이는 기술에 초점을 맞췄다. 자율형 에이전트가 주어진 상황과 맥락을 이해하고 추론하는 기술을 비롯해 RAI 평가 기준 수립과 신뢰성 향상 방안을 연구했다. 한국적 특성을 반영한 데이터셋 구축과 행동 예측 모델 개발도 진행했다. 사용자 피드백을 AI 학습 과정에 반영할 수 있는 강화학습 프레임워크도 주요 연구 과제에 포함됐다. KAIST와는 LLM의 연산 효율을 높이는 기술 개발에 집중했다. 긴 프롬프트를 압축하고 최적화해 AI 모델이 처리해야 할 입력량을 줄이는 기술을 연구했다. 이를 활용하면 모델의 입력 처리 부담을 낮추면서 AI 에이전트 서비스의 추론 효율을 높일 수 있다는 설명이다. KT는 산학 공동연구에서 확보한 기술을 연구 성과에 그치지 않고 자체 AI 모델과 플랫폼, 서비스로 연결한다는 계획이다. 기술 검증을 거쳐 내부 역량으로 확보하고 실제 사업과 서비스에서 활용할 수 있는 수준까지 고도화할 방침이다. 후속 공동연구도 확대한다. KT는 사업 현장과 기술 부문의 수요를 반영해 새로운 연구 과제를 발굴하고 에이전틱 AI와 RAI, 피지컬 AI, 토큰 효율화 등을 중심으로 서울대·KAIST와 연구개발 협력을 이어갈 계획이다. 이재욱 서울대학교 AI연구원장은 "이번 공동연구는 대학의 연구 역량을 산업 현장의 실제 기술 과제와 연결하고, 연구 성과의 활용 가능성을 함께 검증했다는 데 의미가 있다"며 "앞으로도 KT와의 협력을 통해 학문적 성과가 AI 기술 혁신과 산업 경쟁력 강화로 이어지는 산학협력 모델을 발전시켜 나가겠다"고 말했다. 김기응 KAIST 김재철AI대학원 교수는 "AI 기술의 경쟁력은 모델 성능뿐만 아니라 실제 환경에서의 효율성과 활용 가능성에 달려 있다"며 "이번 공동연구에서 확보한 기술이 대규모 언어모델의 처리 효율을 높이고 산업 현장의 AI 활용을 확산하는 기반이 되기를 기대한다"고 밝혔다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 "서울대·KAIST와의 협력으로 KT가 필요로 하는 핵심 AI 기술을 함께 완성했다"며 "이번 성과를 기반으로 대학과 함께 성장하는 연구개발 협력 모델을 확대하고, 연구 결과가 KT의 AI 경쟁력으로 이어지도록 지속 발전시키겠다"고 말했다.
