메타가 학술지 사이언스(Science)에 공개한 연구 논문에 따르면, AI 에이전트 키케로는 전략 보드게임인 ‘디플로머시(Diplomacy)’를 성공적으로 플레이할 수 있는 최초의 AI다. 키케로는 인간 참여자 82명을 상대로 게임 40번을 진행했는데, 그 결과 한번 게임을 참여한 사람을 기준으로 상위 10%의 실력을 보여줬다. 메타는 키케로가 게임에서 학습한 능력을 자연어 처리(NLP), 전략적 추리와 같은 기술에 적용해 이후 똑똑한 가상 비서를 개발하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
디플로머시는 7명의 플레이어가 유럽 지도의 지배권을 놓고 다투는 게임이다. 게임 참여자는 외부 지원을 확보하기 위해 서로 협상해야하며, 다른 참가자들의 지원이 없으면 원하는 곳으로 움직일 수 없다.
메타에 따르면, 이런 게임은 AI 에이전트가 익히기 까다롭다. 상대방이 게임에서 이기려고 전략을 짜고 있는지 아니면 거짓말을 하는지 일일이 파악해야 하기 때문이다. AI는 게임을 하는 도중에 다른 플레이어와 협업 관계를 형성하기 위해 일정 수준의 공감 능력을 발휘해야 했는데, 기존에 AI 학습에 많이 사용되던 체스 같은 게임을 할 때는 할 필요 없는 능력이다.
그동안 AI 에이전트의 전략 게임 능력은 꾸준히 향상됐다. 1997년 IBM의 딥블루(Deep Blue) 소프트웨어가 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프를 물리친 데 이어, 2016년에는 딥마인드(DeepMind)의 알파고(AlphaGo)가 세계 정상급의 바둑기사 이세돌을 이겼다. 페이스북 역시 포커 게임에서 사람을 능가할 수 있는 또 다른 AI 에이전트를 개발했다.
키케로는 전략적 추리와 자연어처리(NLP)라는 2가지 요소를 기반으로 구축된다. 연구진의 설명에 따르면, 전략적 추리 엔진은 다른 플레이어의 수를 예측하고 그 정보를 활용하여 자신만의 전략을 수립하는 반면 자연어처리 엔진은 다른 플레이어와의 대화에서 메시지를 생성하고 반응을 분석하여 협상하고 합의에 이른다.
연구진은 AI 에이전트가 적절한 대화를 생성하도록 돕기 위해 인터넷의 텍스트를 대상으로 미리 훈련된 27억 개 매개변수의 자연어 생성 모델을 활용했으며, 웹디플로머시닷넷을 통해 게임을 4만번 넘게 진행하고, 그 과정에서 인간 참여자와 나눈 후 대화도 학습에 이용했다.
연구진은 블로그를 통해 “우리는 훈련 데이터 내 자동으로 주석을 다는 기법을 개발했다. 이에 따라 추론 시간에 에이전트와 그 대화 상대에게 원하는 구체적인 행동을 논의하도록 대화 생성을 통제할 수 있다”라고 밝혔다.
메타는 다른 연구자들이 키케로를 활용할 수 있도록 소스 코드를 오픈소스로 공개했다. 또한, 메타는 디플로머시 및 NLP 활용에 관심 있는 누구나 연구를 제안할 수 있도록 별도의 페이지를 마련했다. 제출 기한은 1월 23일까지다.
마이크로소프트, 구글, 아마존 등과 같은 대형 기술 기업은 더 똑똑한 가상 비서를 개발하기 위한 경쟁을 벌이고 있다. 이런 기술은 콜센터부터 감정 분석, 교육까지 다양하게 쓰인다. 포춘 비즈니스 인사이츠(Fortune Business Insights) 보고서에 따르면 가상 비서를 포함한 전 세계 자연어처리(NLP) 시장 규모는 2022년 264억 달러에서 2029년이면 1,618억 달러까지 커질 것으로 예상된다.
메타 연구진은 키케로가 디플로머시가 같은 게임을 성공적으로 플레이하고 높은 성능을 보인 만큼, 키케로가 다른 가상 비서를 대체할 수 있다고 기대하고 있다. 현재의 AI 비서는 날씨 알려주기와 같은 간단한 문답형 작업은 완수할 수 있지만, 새로운 기술을 가르칠 목적으로 장기적인 대화를 나눌 때는 키케로가 더 효용성이 높다는 이유에서다.
그러나 키케로도 추리 수준이 짧은 대화에만 가능하며, 오랫동안 대화를 할 경우 그 맥락을 이해하지 못할 수도 있다. 메타 연구진은 논문에서 “전략적 관점으로 볼 때 키케로는 순수하게 플레이어의 현재 행동을 보며 대화를 추론했다. 그 대화가 게임이 장기적으로 진행되는 동안 다른 플레이어와의 관계에 어떤 영향을 미칠지에 대한 모델 수립은 하지 않았다”라고 밝혔다.
editor@itworld.co.kr
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