KT, 서울대·카이스트 AI 연구 서비스 검증

KT가 서울대·한국과학기술원(KAIST)과 1년간 진행한 AI 핵심기술 공동연구 성과를 실제 모델과 플랫폼, 서비스에 적용하기 위한 검증에 들어간다. 통신사가 대학 연구 역량을 자체 AI 서비스 개발 과정에 연결하는 산학협력 모델을 넓히는 흐름이다.

KT는 30일 서울 서초구 KT우면연구센터에서 '서울대-KT-KAIST 산학 공동연구 최종 성과 워크숍'을 열었다고 밝혔다. 워크숍에는 KT와 서울대, KAIST 연구진 50여명이 참석해 최근 1년간 진행한 공동연구 결과와 KT 내부 활용 방안을 논의했다.

KT는 서울대와 △자율형 에이전트를 위한 상황 맥락 이해와 추론 △책임 있는 AI(RAI) 평가 기준과 신뢰성 개선 △한국적 데이터셋 확보와 행동 예측 모델 개발 △사용자 피드백 강화학습 프레임워크를 연구했다. 에이전트형 AI를 실제 서비스에 적용할 때 필요한 이해력, 신뢰성, 데이터 기반을 함께 다룬 것이다.

자율형 에이전트는 사용자의 지시를 받아 단순 답변에 그치지 않고 작업 순서를 계획하고 실행하는 AI를 뜻한다. 통상 서비스 현장에서는 이용자 맥락을 잘못 읽거나 책임 소재가 불분명해지는 문제가 생길 수 있어, 추론 성능과 신뢰성 평가 체계가 함께 필요하다.

KAIST와는 프롬프트 압축과 최적화 기술을 공동 연구했다. 프롬프트 압축은 거대언어모델(LLM)에 들어가는 입력 부담을 줄여 모델이 더 효율적으로 추론하도록 돕는 기술이다.

KT는 이 기술이 AI 모델과 에이전트 서비스의 추론 효율을 높이는 기반이 될 수 있다고 봤다. AI 서비스 사용량이 늘수록 입력 토큰과 연산 비용이 함께 커지는 만큼, 효율화 기술은 서비스 확장 과정에서 비용과 응답 속도를 좌우하는 요소로 꼽힌다.

이번 최종 성과 워크숍에서는 연구 성과를 KT 내부 기술 체계에 어떻게 넣을지가 주요 논의 대상이 됐다. KT는 공동연구에서 확보한 기술을 실제 모델과 플랫폼, 서비스에 적용하기 위한 검증과 내재화를 추진하고, 사업·기술 수요를 반영한 후속 과제도 발굴하기로 했다.

이재욱 서울대 AI연구원장은 "학문적 성과가 AI 기술 혁신과 산업 경쟁력 강화로 이어지는 산학협력 모델을 발전시키겠다"고 말했다. 대학 연구가 논문 단계에 머물지 않고 기업 서비스 적용 단계로 이어지는 구조를 강조한 발언이다.

김기응 KAIST 김재철AI대학원 교수는 "이번에 확보한 기술이 LLM 처리 효율을 높이고 산업 현장의 AI 활용을 확산하는 기반이 되길 기대한다"고 말했다. KT가 KAIST와 함께 다룬 프롬프트 압축·최적화 연구의 적용 방향을 짚은 것이다.

박재형 KT AX미래기술원장 상무는 "서울대·KAIST와 협력해 KT가 필요로 하는 핵심 AI 기술을 함께 완성했다"며 "연구 결과가 KT의 AI 경쟁력으로 이어지도록 산학 연구개발 협력 모델을 확대하겠다"고 말했다.

KT는 에이전틱 AI, 책임 있는 AI, 피지컬 AI, 토큰 효율화 분야로 연구개발 협력을 넓히겠다고 밝혔다. 본지는 앞서 KT의 AX 사업 매출이 금융권 AI 도입 수요와 KT클라우드 성장에 힘입어 22.3% 증가했다고 전했다. 이번 공동연구의 서비스 적용 성과와 사업 영향은 실제 검증 결과가 나온 뒤 드러날 것으로 보인다.