AI 모델끼리 ‘생각’을 직접 주고받는다

AI 모델끼리 ‘생각’을 직접 주고받는다

 

1. AI 모델 간 통신이란 무엇인가

최근 인공지능(AI) 연구 분야에서 눈에 띄는 변화가 하나 있습니다. 바로 여러 AI 모델이 단독으로 동작하는 것이 아니라 서로 ‘주고받으며’ 학습하거나 결정을 보조하는 모델 간 통신(Multi-Agent Communication) 구조입니다. 예컨대, 하나의 언어모델(Agent)이 학습한 정보를 또 다른 언어모델이 받아 이해하고 행동하게 만드는 실험이 진행되고 있습니다.
이 과정에서 단순한 정보 전달을 넘어서, AI 모델끼리 언어적이지 않은 방식의 메시지(임베딩 벡터 등)를 교환하며 협동하거나 경쟁하는 능력이 나타나고 있습니다. 
즉, ‘AI가 생각한다’는 표현이 과장된 것일 수 있으나, ‘AI 모델들이 서로 정보를 주고받으며 기능을 확장하고 있다’는 점은 분명합니다.

AI 모델끼리 ‘생각’을 직접 주고받는다

2. 어떻게 가능한가 : 기술적 배경

모델 간 통신이 가능한 이유는 크게 두 가지입니다.

• 첫째, 오늘날 대형 언어모델(LLM)은 '임베딩(embedding)' 이라는 고차원 벡터 공간을 활용해 단어·문장·이미지 등을 수치화합니다. 이 수치 표현을 다른 모델이 해석하면 일종의 ‘공유 언어’가 됩니다.
• 둘째, 여러 모델이 협업-경쟁하는 멀티에이전트 학습(Multi-Agent Learning) 구조가 활성화중입니다. 모델이 서로 역할을 나눠서 학습하거나 피드백을 주고받는 방식이죠. 
  예를 들어, 한 모델이 ‘문제 정의’ 역할을 맡고, 다른 모델이 ‘해결안 생성’ 역할을 맡는 식으로 구성될 수 있습니다. 

이런 체계 하에서 모델 간에는 사람이 쓰는 언어 외에도 “이런 임베딩을 보내면 저 모델이 이렇게 이해하겠지”라는 암묵적 신호가 오가며, 결과적으로 더욱 정교한 협업이 가능해집니다.

 

3. 실제 연구 사례

스위스 제네바대(UNIGE) 연구팀은 하나의 AI가 학습한 작업을 언어로 기술하고, 이를 또 다른 AI가 이해해 동일 작업을 수행하게 하는 실험을 발표했습니다. 
또 한편에서는 AI 모델들이 15회 가량 상호작용하자 서로 간에 '공통의 룰(알파벳 한 글자 선택)'을 정하는 모습이 관찰되었습니다. 
이처럼 모델 간 ‘대화’ 혹은 ‘조정’의 가능성이 실제로 입증되면서 앞으로 AI가 독립적으로 복잡한 흐름을 처리할 수 있는 가능성이 제기되고 있습니다.

 

 

 

 

 

4. 왜 주목해야 하나

모델 간 통신이 확대되면 다음과 같은 변화가 예상됩니다.

• 자동화 범위 확대: 복수의 AI가 서로 역할을 나눠서 복잡한 문제를 처리하면 인간 개입이 줄어들 수 있습니다.
• 효율성 향상: 모델이 서로 학습을 공유하면 동일한 데이터를 반복 학습하는 비효율이 줄어듭니다.
• 새로운 리스크 생성: 그러나 반대로 ‘모델이 서로 배운 잘못된 관행’을 전파하거나 인간이 해석할 수 없는 방식으로 의사결정을 할 가능성도 있습니다. 
  이 점에서 단순히 기술 발전만이 아니라, 안전·윤리·책임의 관점이 함께 중요해졌습니다.

5. 기술적·윤리적 과제

모델 간 통신이 가능해졌지만, 여전히 해결해야 할 과제는 많습니다.

• 투명성 부족: 모델들이 교환하는 임베딩이나 내부 상태가 인간에게 해석 가능하도록 설계되지 않는다면 ‘블랙박스’화될 수 있습니다. 
• 책임 소재 불명확: 모델이 다른 모델로부터 학습한 잘못된 행동을 실행했을 때, 책임을 누구에게 물을지 명확하지 않습니다.
• 편향 전파 위험: 한 모델이 갖고 있는 편향이 다른 모델로 넘어가는 ‘숨은 전달 경로’가 확인되었습니다.
• 인간 통제권 약화: 여러 모델이 자율적으로 상호작용할 경우 인간이 그 흐름을 이해하거나 조정하기 어려워질 수 있습니다.

6. 향후 전망과 준비사항

모델 간 통신이 일상화되면 AI 시스템은 ‘단일 모델’이 아니라 ‘모델 네트워크’의 형태로 발전할 것입니다. 기업이나 연구기관은 다음 사항을 미리 준비할 필요가 있습니다.

• 모델 간 협업 구조 설계: 어떤 역할을 어느 모델이 맡을지 명확히 구성
• 로그·출처 기록 강화: 어떤 모델이 어떤 임베딩을 주고받았는지 기록하고 감시
• 인간-AI 협업 체계 구축: 여러 모델이 처리한 결과를 인간이 최종 점검할 수 있는 워크플로우 필수
• 윤리·안전 점검체계 마련: 모델 간 상호작용 단계부터 윤리·안전에 대한 평가를 설계

결론

AI 모델끼리 직접 ‘생각’이나 ‘의사’를 주고받는 것은 아직 인간의 사고 방식과 동일하다고 보기는 어렵습니다. 다만 우리가 사용하는 AI 그 자체가 복수 모델 간 통신을 통해 더 빠르고 복잡하게 움직이기 시작했다는 것은 분명합니다.
앞으로는 AI를 설계할 때 “이 모델이 어떻게 혼자 작동할지”뿐만 아니라 “이 모델이 다른 모델과 어떤 대화를 할지”까지 고려해야 하는 시대가 도래하고 있습니다. 우리가 그 변화에 맞춰 준비하지 않는다면, 기술이 우리를 추격하는 것이 아니라 우리가 기술을 쫓아야 하는 상황이 벌어질 수 있습니다.

 

Two artificial intelligences talk to each other

 

Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs

 

AI Agent Collaboration Models: How Different Specialized Agents Can Work Together — Arion Research LLC

 

FAQ

 

Q1. ‘AI 모델끼리 생각을 주고받는다’는 말은 무슨 뜻인가요?
이 표현은 인공지능(AI) 모델들이 서로 데이터를 교환하거나 결과를 주고받으며 협업하는 현상을 비유적으로 표현한 것입니다. 실제로 AI가 인간처럼 ‘생각’을 하는 것은 아니지만, 여러 모델이 정보를 해석하고 다시 가공해 전달하는 과정을 통해 마치 서로 대화하는 것처럼 보이는 현상이 나타납니다.

 

Q2. 기술적으로 어떻게 가능한가요?
오늘날의 AI 모델은 **임베딩(embedding)**이라 불리는 수치 표현을 사용합니다. 언어, 이미지, 소리 등을 숫자 벡터로 변환한 뒤, 이를 다른 모델이 해석할 수 있습니다. 이렇게 공통된 수치 표현을 사용하면 서로 다른 모델 간에도 일종의 ‘공통 언어’를 공유하게 되어, 정보 교환이 가능해집니다.

 

Q3. 이런 모델 간 협업은 어떤 구조에서 이루어지나요?
대부분 멀티에이전트 시스템(Multi-Agent System) 구조를 사용합니다. 각 AI가 ‘에이전트(Agent)’로서 역할을 분담해 일종의 팀처럼 움직이는 방식입니다.
예를 들어 한 모델은 데이터를 분석하고, 다른 모델은 분석 결과를 해석해 결정을 내리는 식입니다. 이처럼 역할 분화가 가능해지면 한 모델이 처리하기 어려운 복잡한 작업도 여러 모델이 협력하여 해결할 수 있습니다.

 

Q4. 실제로 연구된 사례가 있나요?
네. 스위스 제네바대 연구팀은 한 AI가 수행한 작업을 언어로 기술하고, 다른 AI가 이를 해석해 같은 작업을 재현하는 실험을 진행했습니다. 또 일부 연구에서는 여러 AI 모델이 서로 신호를 주고받으며 ‘공통의 규칙’을 스스로 정립하는 현상도 관찰되었습니다. 이러한 연구는 AI 간 협업이 단순한 데이터 교환을 넘어 학습과 적응까지 가능하다는 점을 보여줍니다.

 

Q5. 이런 협업 구조의 장점은 무엇인가요?

• 효율성 향상: 모델이 중복 학습을 줄이고, 필요한 정보를 서로 공유함으로써 학습 속도와 정확도를 높일 수 있습니다.
• 확장성 강화: 여러 모델이 역할을 나누기 때문에 복잡한 문제나 대규모 데이터를 다루기 용이합니다.
• 자동화 확대: 사람이 일일이 개입하지 않아도 모델 간 조율을 통해 자율적인 의사결정이 가능해집니다.

Q6. 하지만 위험 요소도 있지 않나요?
맞습니다. 주요 위험 요소는 다음과 같습니다.

1. 투명성 부족: 모델 간 교환되는 정보가 인간에게 해석되지 않으면 ‘블랙박스’가 될 수 있습니다.
2. 편향 전이: 한 모델의 오류나 편향이 다른 모델로 확산될 위험이 있습니다.
3. 책임 불분명: 모델 간 의사결정으로 인해 잘못된 결과가 발생했을 때, 책임 주체를 명확히 규정하기 어렵습니다.
4. 예측 불가능성: 여러 모델이 동시에 상호작용할 경우 인간이 예상하지 못한 결과가 나타날 수 있습니다.

Q7. AI 모델 간 통신이 우리 생활에 어떤 영향을 미칠까요?
이 기술은 업무 자동화, 고객 서비스, 의료 진단, 연구 분석 등 다양한 분야에서 효율을 크게 높일 수 있습니다.
예를 들어, 한 모델이 환자의 데이터를 정리하면 다른 모델이 진단 패턴을 찾아내는 식으로 협업이 가능합니다. 그러나 동시에, 잘못된 상호작용이 일어나면 오류가 체계적으로 확산될 가능성도 있으므로 신중한 관리가 필요합니다.

 

Q8. 인간은 이런 AI 간 통신 구조를 어떻게 통제해야 할까요?
가장 중요한 것은 모델 간 로그 기록과 모니터링 체계를 구축하는 것입니다.
각 모델이 주고받은 데이터와 명령을 기록하고, 그 흐름을 사람이 검증할 수 있어야 합니다. 또한, 의사결정의 최종 단계에는 반드시 인간의 검토가 포함되어야 합니다. 이를 통해 기술적 효율성과 사회적 신뢰성을 동시에 확보할 수 있습니다.

 

Q9. 기업이나 연구기관은 어떤 준비를 해야 하나요?

• 역할 기반 설계: 여러 모델이 어떤 기능을 수행할지 명확히 구분해야 합니다.
• 데이터 감사 체계: 교환된 데이터의 출처와 변형 과정을 추적해야 합니다.
• 윤리·안전 기준 수립: AI 간 협업에서 발생할 수 있는 편향, 프라이버시 침해 등을 예방할 규칙이 필요합니다.
  이런 체계를 갖추면 AI 모델 간 협업이 가져올 효율성은 유지하면서도 위험은 최소화할 수 있습니다.

Q10. 앞으로의 전망은 어떤가요?
AI 모델 간 통신은 앞으로 더욱 일반화될 것입니다. 단일 모델 중심에서 벗어나, ‘모델 네트워크(Network of Models)’ 개념이 중심이 될 가능성이 높습니다.
따라서 향후 AI 기술 발전의 핵심은 “모델이 얼마나 똑똑한가”가 아니라 “모델들이 얼마나 잘 협력하고 조율하는가”가 될 것입니다.
결국 미래의 AI는 혼자가 아니라 ‘팀으로 작동하는 인공지능’ 이 될 가능성이 큽니다.