멀티모달 AI란? 2025년을 위한 총 정리

멀티모달 AI란? 2025년을 위한 총 정리

(참조 자료: Multimodal AI: Complete overview 2025)

이제는 기술이 단순히 사람의 목소리나 텍스트만 인식하는 것뿐만 아니라, 표정이나 주변의 세밀한 요소까지 파악하는 세상에 살고 있습니다. 이것이 바로 멀티모달 AI로, 이는 이미지, 소리, 단어 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하는 기술을 말합니다. 이러한 기술 덕분에 인류는 기술과의 일상적인 상호작용을 친구와 대화하듯 쉽고 자연스럽게 할 수 있게 되었습니다.

멀티모달 AI의 여정은 2023년에 출시된 GPT-4에서 시작되었는데요, GPT-4는 텍스트와 이미지를 동시에 효과적으로 다룬 최초의 모델이었습니다. 최신 멀티모달 모델인 GPT-4o Vision은 한층 더 나아가, 매우 생생한 상호작용을 만들어내고 있습니다. 특히 지난 1년은 멀티모달 AI에게 있어 큰 도약의 시기로, 2024년 생성형 AI 트렌드 중 가장 주목받는 분야로 자리 잡았습니다.

멀티모달 AI 시장은 2023년 기준 약 12억 달러(USD 1.2 billion)로 평가되고 있으며, 2024년부터 2032년까지 연평균 30% 이상의 높은 성장률(CAGR)이 예상됩니다. 이는 멀티모달 기술이 앞으로 얼마나 뜨거운 분야가 될지 보여주는 지표입니다

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멀티모달 AI는 기업들이 각자의 니즈에 맞게 맞춤화하면서 비즈니스 필수 도구로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 예를 들어, 소매점에서는 스마트 쇼핑 어시스턴트가 고객이 관심을 가지는 상품을 직접 보고 반응해줍니다. 또한 고객 서비스 분야에서는 가상 어시스턴트가 고객의 말뿐 아니라 감정까지 파악할 수 있어 더욱 정교한 응대가 가능해집니다. 이러한 이유로 기업들은 멀티모달 생성형 AI를 비즈니스 운영에 적극적으로 도입하고 있습니다.

이 글에서는 멀티모달 AI가 무엇인지, 대형 멀티모달 모델이 어떻게 작동하고 학습되는지 살펴보겠습니다.

멀티모달 AI란?

멀티모달 AI는 이미지, 소리, 텍스트 등 여러 유형의 데이터를 동시에 처리하고 통합하는 인공지능의 한 종류입니다. 머신러닝에서 ‘모달리티’란 특정한 종류의 데이터를 의미하는데요,

이처럼 다양한 데이터 유형을 결합함으로써, 멀티모달 AI는 단일 데이터만 처리하는 기존 AI가 할 수 없는 복합적인 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 사진을 분석하고, 그 사진에 대한 음성 지시를 이해하며, 이에 대한 설명을 텍스트로 생성하는 것이 가능합니다. 이러한 특성 덕분에 멀티모달 AI는 고객 서비스부터 첨단 보안 시스템까지 다양한 분야에서 매우 유용하게 활용되고 있습니다.

멀티모달 AI vs. 유니모달(Unimodal) AI

멀티모달 AI와 유니모달(단일 모달) AI를 비교할 때, 핵심적인 차이는 데이터 처리 방식에 있습니다. 유니모달 AI 시스템은 한 번에 한 가지 유형의 데이터만 처리합니다. 예를 들어, 텍스트만 다루거나 이미지만 분석하는 식으로, 특정 영역에 특화되어 있지만 적용 범위에는 한계가 있습니다.

반면, 멀티모달 AI는 이미지, 텍스트, 음성 등 여러 유형의 데이터를 동시에 처리하고 통합할 수 있습니다. 이 덕분에 더 복잡한 상황을 이해하고, 더 풍부하고 포괄적인 답변을 제공할 수 있는데요, 예를 들어, 멀티모달 AI는 사진을 분석하면서 동시에 사진에 대한 음성 설명을 이해하고, 이에 대해 텍스트로 응답할 수 있습니다. 이러한 능력은 인간이 시각, 청각 등 다양한 감각을 통해 세상을 인식하는 방식과 유사하며, 복잡한 맥락을 파악하는 데 큰 강점이 있습니다.

아래 표는 두 기술의 주요 차이점을 요약한 것입니다.

특성	유니모달 AI	멀티모달 AI
데이터 처리	한 가지 데이터 유형만 처리	여러 데이터 유형을 동시에 처리
맥락 이해	제한적	다양한 데이터 소스를 통한 풍부한 맥락 이해
적용 범위	특정 영역에 제한됨	다양한 영역에 적용 가능
구조	상대적으로 단순	복잡한 아키텍처와 데이터 통합 매커니즘 필요
성능	단일 작업에서 최적화	복합적 작업에서 우수한 성능

이처럼 멀티모달 AI는 더 자연스럽고 인간에 가까운 상호작용을 가능하게 하며, 앞으로 다양한 분야에서 혁신을 이끌 핵심 기술로 주목받고 있습니다.

멀티모달 AI가 어떻게 작동되는가?

보통 멀티모달 AI 시스템은 세 가지 구성 요소를 포함합니다:

입력 모듈(Input module): 입력 모듈은 여러 개의 유니모달 신경망으로 구성됩니다. 각 네트워크는 서로 다른 유형의 데이터를 처리하며, 이들이 모여 입력 모듈을 만듭니다.
퓨전 모듈(Fusion module): 입력 모듈이 데이터를 수집한 후에는 퓨전 모듈이 그 역할을 이어받습니다. 이 모듈은 각 데이터 유형에서 들어오는 정보를 처리합니다.
출력 모듈(Output module): 이 마지막 구성 요소가 결과를 제공합니다.

본질적으로, 멀티모달 AI 시스템은 다양한 입력을 처리하기 위해 여러 단일 모드 네트워크를 사용하고, 이러한 입력을 통합하며, 들어오는 데이터의 특성에 따라 결과를 산출하게 됩니다.

멀티모달리티는 텍스트-이미지(text-to-image), 텍스트-오디오(text-to-audio), 오디오-이미지(audio-to-image), 그리고 이 모든 것들이 결합된 형태(+text-to-text) 등 여러 방식으로 표현될 수 있는데요, 주목할 점은, 본질적으로 멀티모달 모델은 고려하는 특정 모달리티에 관계없이 유사한 작동 원리를 공유한다는 것입니다. 이러한 유사성 때문에, 한 가지 모달리티 유형인 텍스트-이미지에 집중할 것이며, 이는 다른 모달리티에도 큰 그림을 일반화할 수 있습니다.

하지만 멀티모달리티는 실제로 어떻게 작동될까요? 본 글에서는 텍스트-이미지를 중심으로 자세히 살펴보겠습니다

텍스트-이미지 모델(Text-to-image models)

텍스트-이미지 변환 모델은 확산(diffusion) 과정으로 시작하며, 이 과정은 초기에 **가우시안 노이즈(Gaussian noise)**라고 불리는 무작위 패턴에서 이미지를 생성합니다. 초기 확산 모델의 일반적인 문제점은 방향성 부재였습니다. 이 모델들은 종종 명확한 초점 없이 어떤 이미지든 생성할 수 있었습니다.

이러한 모델을 더 유용하게 만들기 위해, 텍스트-이미지 기술은 텍스트 설명을 도입해 이미지 생성 과정을 유도합니다. 예를 들어 모델에 “개(dog)”라는 단어를 제공하면, 텍스트를 활용해 노이즈를 인식 가능한 개 이미지로 변환합니다.

핵심 원리는 다음과 같습니다: 텍스트와 이미지는 동일한 개념을 표현할 수 있습니다. 예를 들어 “개”라는 단어와 개 사진은 모두 동일한 개념을 가리킵니다.

작동 단계 요약

확산 과정 초기화: 가우시안 노이즈(무작위 패턴)에서 시작합니다.
텍스트 임베딩: 입력된 텍스트(예: “개”)를 벡터 형태로 변환해 의미를 추출합니다.
노이즈 유도: 텍스트 임베딩을 통해 노이즈를 점진적으로 목표 이미지 형태로 조정합니다.
이미지 생성: 최종적으로 텍스트와 의미적으로 일치하는 이미지를 출력합니다.

이 과정에서 텍스트는 노이즈를 방향성 있게 변형하는 가이드 역할을 하며, 이를 통해 모델은 무작위성이 아닌 의도된 결과를 생성할 수 있습니다.

텍스트-이미지 변환 기술은 텍스트와 이미지를 그 내재된 의미를 포착하는 수학적 벡터로 변환합니다. 이를 통해 모델이 텍스트를 이해하고 적절한 이미지와 매칭할 수 있게 됩니다.

텍스트-이미지 모델은 어떻게 학습되는가?

예를 들어, 이러한 모델을 훈련하는 데 사용되는 기술을 RLHF(대규모 사전 훈련 이후에 수행됨)라고 합니다.

시작해 보겠습니다. 이미지 각각에 캡션이 연결된 데이터셋이 있다고 가정해 보세요. 각 쌍(예: 개, 고양이, 기린)에 대해 텍스트와 이미지를 각각의 인코더로 처리합니다. 이는 각 이미지-캡션 쌍에 대한 한 쌍의 벡터를 생성하게 됩니다.

학습 과정은 이러한 벡터를 조정하여 동일한 개념을 나타낼 때 더 밀접하게 정렬되도록 하는 것입니다. 벡터 간의 거리를 측정하는 코사인 유사성이라는 방법을 사용해볼 텐데, 일치해야 하는 쌍에 대한 유사성을 극대화함으로써 동일한 개념에 대한 벡터가 공간 내에서 같은 방향을 가리키도록 보장합니다. 이는 방향에 모델 내에서 특정 의미를 부여하게 되죠.

반대로 일치하지 않아야 하는 쌍(예: 개 텍스트와 기린 이미지)에 대해서는 유사성을 최소화합니다. 데이터셋의 모든 조합에 대해 이 과정을 반복하며, 텍스트와 이미지를 동일한 개념적 공간에 효과적으로 매핑하도록 모델을 훈련시킵니다.

이 학습 과정이 바로 확산 모델이 작동하는 방식의 핵심입니다. 이미지를 생성할 때 모델은 입력 텍스트를 이 의미 공간에 임베딩하고, 텍스트 벡터를 시각적 벡터로 변환한 후 이 시각적 벡터를 디코딩하여 최종 이미지를 생성하게 됩니다.

오디오-이미지 모델(Audio-to-image models)

오디오를 이미지로 변환하는 것은 간단해 보일 수 있지만, 실제로는 상당히 복잡한 과정입니다. 현재 오디오를 이미지로 직접 변환하는 단일 모델은 존재하지 않는데요, 대신 이를 가능하게 하기 위해 세 가지 멀티모달 모델을 포함하는 일련의 단계를 사용하게 됩니다.

먼저, 오디오 입력으로 시작합니다. 예를 들어, 누군가가 장면을 묘사하는 것입니다. 이 오디오는 직접 이미지로 변환되지 않습니다. 대신, 먼저 텍스트로 변환되는데, 이는 텍스트가 서로 다른 형태의 데이터를 연결하는 보편적인 매체 역할을 하기 때문입니다. 이는 텍스트가 전달할 수 있는 명확성과 세부 사항 때문이며, 이는 다음 단계에 중요합니다.

일단 텍스트를 얻으면, 이를 이미지 생성 과정을 안내하는 데 사용합니다. 모델이 텍스트 또는 이미지를 출력할지 여부를 정확히 어떻게 결정하는지에 대한 과정은 아직 완전히 투명하지 않으며, 세부 사항은 널리 공유되지 않았습니다.

그러나 모델이 학습 단계에서 이미지와 텍스트를 모두 출력하도록 훈련되는 구성 요소가 있을 수 있습니다. 사용자는 이러한 출력물과 상호작용하며 자신의 니즈에 가장 잘 맞는 것을 선택합니다. 이러한 상호작용은 모델이 시간이 지남에 따라 다양한 시나리오에서 어떤 유형의 출력(텍스트 또는 이미지)이 기대되는지 학습하는 데 도움이 됩니다.

이 방법을 사용함으로써, 모델은 점차 사용자의 기대를 예측하고 충족시키는 데 더 능숙해지며, 가능한 한 정확하고 관련성 높은 이미지를 오디오 입력에서 생성하게 됩니다.

비즈니스의 멀티모달 AI 활용 사례

멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 다양한 유형의 데이터를 결합해 더 스마트한 의사결정을 내리며 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 기업들이 이 기술을 활용하는 주요 사례는 다음과 같습니다:

고객 서비스: 멀티모달 AI는 고객의 음성 톤, 표정, 작성된 단어를 분석해 감정과 의도를 더 잘 이해하도록 지원합니다. 이를 통해 개인화되고 효과적인 상호작용이 가능해지며, 고객 만족도가 향상됩니다. 예를 들어 Uniphore의 대화형 AI 플랫폼은 멀티모달 분석을 활용해 콜센터 성과와 고객 경험을 향상시켜 줍니다.
문서 변환/추출: 생성형 멀티모달 AI는 스캔한 이미지, PDF, 손글씨 메모 등 다양한 문서 유형을 구조화된 활용 가능한 데이터로 자동 변환시켜줍니다. 이 기술은 고급 OCR(광학 문자 인식)과 NLP(자연어 처리)를 결합해 텍스트를 변환할 뿐 아니라 문맥을 이해해 데이터의 유용성을 높여주는데요, Azure AI 문서 인텔리전스가 대표적인 예시로, 양식과 문서에서 정보를 추출하는 과정을 단순화해 인보이스, 영수증, 계약서 처리 효율성을 높여줍니다.
소매: 소매 분야에서는 멀티모달 AI가 고객의 이전 구매 기록, 브라우징 이력, 소셜 미디어 활동을 분석해 구매 가능성이 높은 제품을 추천하는 맞춤형 쇼핑 경험을 제공합니다. Amazon의 StyleSnap 기능은 컴퓨터 비전과 NLP를 활용해 업로드된 이미지를 기반으로 패션 아이템을 추천하는 사례가 대표적입니다.

보안: 보안 시스템은 멀티모달 AI를 통해 비디오와 오디오 데이터를 동시에 분석해 위협을 더 정확하게 탐지해주는데요, 비정상적인 행동과 스트레스 받은 목소리를 식별해 보안 사고에 대한 신속하고 정확한 대응을 가능하게 합니다.
제조: 제조 분야에서는 멀티모달 AI가 시각 및 센서 데이터를 활용해 장비를 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 기계 고장 가능성을 예측해 시기적절한 유지보수를 수행하고 생산 라인의 원활한 운영을 유지할 수 있습니다.

주요 멀티모달 AI 모델들

GPT-4o (OpenAI): 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오를 처리합니다. 대화 중 다양한 입력 유형을 자연스럽게 혼합해 맥락을 인지하는 상호작용을 가능하게 하는 데 뛰어납니다.
Claude 3 (Anthropic): 텍스트와 이미지를 처리하는 이 모델은 차트, 다이어그램, 사진과 같은 시각 정보를 인식하는 데 탁월한 성능을 보입니다.
Gemini (Google): Google DeepMind가 개발한 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 처리했으나, 이미지 생성 기능은 최근 타당한 이유로 일시 중단되었습니다.
DALL-E 3 (OpenAI): 텍스트-이미지 생성에 특화된 이 모델은 복잡한 텍스트 프롬프트를 해석해 특정 예술 스타일을 정확하게 포착하는 이미지를 생성합니다.
LLaVA (Large language and vision assistant): 시각과 언어 이해를 결합한 이 시스템은 오픈 소스로, 누구나 기여하거나 수정할 수 있습니다.
PaLM-E (Google): 시각 및 텍스트 데이터를 지속적인 관찰 정보(이미지, 상태 정보 등)와 결합하는 고급 언어 모델입니다.
ImageBind (Meta): 이미지, 텍스트, 오디오, 깊이, 열, IMU 데이터 등 6가지 모달리티를 처리하며 다각적 정보 연결 및 이해에 강점을 가집니다.
CLIP (OpenAI): 텍스트와 이미지를 연결하는 이 모델은 다양한 이미지 분류 작업을 특별한 훈련 없이 처리할 수 있는 제로샷 학습 능력으로 유명합니다.

멀디모달 AI의 리스크

스탠퍼드 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)의 보고서는 DALL-E와 같은 멀티모달 모델이 발전함에 따라 더 높은 품질의 기계 생성 콘텐츠를 생산할 수 있게 될 것이라고 예측하고 있습니다. 그러나 이는 부적절한 콘텐츠 사용을 용이하게 할 수 있다는 우려를 불러일으키게 되는데요, 예를 들어, 특정 정치 집단, 국가 또는 종교 공동체를 대상으로 한 오해의 소지가 있는 콘텐츠 제작에 악용될 수 있습니다. 유명인 딥페이크 영상을 본 적이 있나요? 이는 극도로 현실적이며 멀티모달 AI의 위험성이 얼마나 큰지 보여줍니다. 멀티모달 AI의 주요 위험 요소는 다음과 같습니다:

개인정보 보호 문제: 이 시스템은 음성, 이미지, 텍스트를 포함한 방대한 개인 데이터를 처리합니다. 이러한 심층적인 개인 정보 접근은 강력한 안전장치가 마련되지 않을 경우 중대한 프라이버시 문제를 초래합니다.
데이터의 오해석 위험: 멀티모달 AI는 다양한 출처의 정보를 종합하는 능력이 뛰어나지만 완벽하지는 않습니다. 결합된 데이터의 뉘앙스를 잘못 해석해 잘못된 또는 유해한 결과를 초래할 실제적인 위험이 존재합니다.
AI 모델의 편향성: 모든 AI와 마찬가지로 멀티모달 시스템은 훈련 데이터에 내재된 기존 편향을 재생산할 수 있습니다. 복잡한 데이터 처리로 인해 이러한 편향이 다양한 플랫폼에서 공정성과 형평성에 영향을 미칠 수 있습니다.
관리 복잡성 증가: 멀티모달 AI 시스템의 고도화된 특성은 단순한 유니모달 시스템보다 관리와 유지보수를 더 어렵게 만듭니다. 이 복잡성은 높은 운영 비용과 일관된 성능 유지의 어려움으로 이어질 수 있습니다.
기술 의존성: 멀티모달 AI의 정교함은 인간의 판단과 기술을 희생시키며 일상생활에서 기술에 대한 과도한 의존을 초래할 수 있습니다. 이 의존성은 의사결정 방식을 재구성해 독립성과 비판적 사고 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.

결론

멀티모달 AI에 대한 논의를 마무리하면서, 이 기술이 AI 산업의 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있다는 점을 알 수 있는데요, 이미지, 텍스트, 오디오와 같은 다양한 데이터 유형을 결합함으로써, 멀티모달 AI는 고객 서비스부터 소매, 보안에 이르기까지 상호작용을 더욱 직관적이고 개인의 니즈에 맞게 커스터마이징됩니다.

하지만 멀티모달리티에는 큰 책임이 따릅니다. 개인정보 보호, 잠재적인 데이터 오해석, 편향성에 유의하여 윤리적으로 이 기술을 활용해야 할 것입니다.

자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net