[2026년은 '실행하는 AI'의 해...이에 따른 4가지 주요 연구 트렌드는]

 최근 인공지능(AI) 연구 분야에서는 ▲자기 학습(Self-learning) ▲월드 모델(World Model) ▲오케스트레이션(Orchestration) ▲정제(Refinement Loop) 기술이 주요 트렌드로 거론되고 있다.

 자기 학습은 모델이 변화하는 환경에 스스로 적응하고, 에이전트의 기억을 동적으로 조정해 효율을 높이는 기술이다. 이와 관련해 오픈AI가 미국 매사추세츠공과대(MIT)의 SEAL 팀을 흡수한 것으로 알려졌다. 해당 분야는 기존 사전 학습과 사후 학습을 넘어서는 새로운 연구 방향으로 분류된다.

 월드 모델은 AI가 텍스트 처리에 그치지 않고 물리적 환경을 이해하고 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 구글 딥마인드, 페이페이 리 교수가 설립한 월드 랩스, 얀 르쿤 전 메타 수석과학자가 출범시킨 AMI 랩 등이 이 분야 연구를 진행 중이다. 르쿤이 제안한 V-JEPA는 라벨링된 데이터 없이 환경을 이해하고, 예측 불가능한 사건과 현실 세계의 불확실성에 대응하는 것을 핵심 개념으로 한다.

 오케스트레이션은 다수의 모델과 도구, 에이전트를 조합해 복잡한 문제를 해결하는 기술로, 지난해부터 에이전트 연구의 핵심 요소로 언급돼 왔다. 구글과 MIT 연구진은 최근 다중 에이전트 시스템(MAS)의 성능 조건을 분석한 논문을 통해, 현 기술 수준에서는 에이전트 수를 3~4명으로 제한하는 것이 효율적이라는 결과를 제시했다. 엔비디아는 다양한 모델과 도구를 통합하는 오케스트레이터 모델의 편향을 줄이기 위한 학습 기법을 공개했다.

 정제는 대형언어모델(LLM)이 생성한 답변을 내부적으로 검증·수정·비판하는 과정으로, 정확도를 높이기 위한 기술이다. 오픈AI와 구글은 이 방식을 활용해 국제수학올림피아드에서 금메달 성과를 거둔 것으로 알려졌다. 오픈AI는 이를 내부적으로 ‘범용 검증기(Universal Verifier)’라고 부르는 것으로 전해졌다. AI 일반지능(AGI) 벤치마크로 알려진 ARC 재단은 2025년을 ‘정제 루프의 해’로 규정했다.

 다만 정제 기술은 반복 추론으로 인해 높은 컴퓨팅 비용이 발생한다는 한계가 있다. 구글의 ‘제미나이 3 딥 싱크’는 제미나이 3 프로 대비 약 100배의 연산 비용이 드는 것으로 알려졌다. ARC는 정제 시스템 ‘포우에틱(Poetiq)’이 더 높은 정확도를 기록하면서도 비용을 절반 이하로 낮췄다고 밝혔다.

 산업 측면에서는 AI 기업들이 일반 소비자용 서비스 확대와 함께 B2B 시장을 핵심 수익원으로 삼고 있는 것으로 나타났다. 디 인포메이션은 미라 무라티가 설립한 싱킹 머신즈 랩(TML)이 구글에 인수될 가능성을 전망했으며, 일론 머스크 최고경영자(CEO)의 xAI가 테슬라와 합병될 수 있다는 관측도 제기됐다.

 전문가들은 에이전트 기술이 개념 검증 단계를 넘어 실질적인 성과를 요구받는 국면에 진입했다고 보고 있다. 이에 따라 기업들은 고성능 모델 도입과 함께 정확성, 최신성, 비용 효율성을 관리하는 제어 시스템 구축을 주요 과제로 인식하고 있다.

기사출처: 2026년은 '실행하는 AI'의 해...이에 따른 4가지 주요 연구 트렌드는, AT TIMES, 2026.1.3.