AI에 모델 그 이상이 필요한 이유: CLOE의 인간 지각 아키텍처를 들여다보다

아이유노가 CLOE의 멀티에이전트 아키텍처를 소개한 데 이어 플랫폼이 콘텐츠를 지속적으로 재사용 가능하게 이해하도록 지원하는, 인간에게 영감을 받은 시스템의 새로운 세부 내용을 9월 2일 공개했다.

"Understanding isn't created by a single model," said Iyuno CEO, David Lee. "It emerges when multiple perspectives are brought together into a shared contextual memory. That's what allows AI to move beyond processing content to truly understanding it."

CLOE는 콘텐츠를 각각 분리된 입력으로 처리하지 않고 사람들이 자연스럽게 이야기를 경험하는 방식을 모방하도록 설계됐다. 즉, 보고 듣고 읽는 정보를 결합한 뒤 그 신호들을 기억, 추론, 맥락을 통해 연결해 일관된 이해 하나로 통합한다.

데이비드 리(David Lee) 아이유노 CEO는 "사람은 대사만으로, 또는 시각 정보만으로 이야기를 이해하지 않는다"며 "우리는 자연스럽게 여러 감각 입력을 결합하고 이를 기억 및 추론과 연결하면서 시간이 지남에 따라 이해를 구축한다. CLOE는 바로 이와 같은 과정을 따르도록 설계됐다"고 말했다.

플랫폼의 기반에는 CLOE의 인간 감각 시스템(Human Sensory System)이 있다. 여기서 특화된 AI 에이전트들은 외형, 행동, 대사, 어조, 음악, 함축적 의미를 포함한 시각, 청각, 언어 입력을 각각 독립적으로 처리한다.

그 신호들은 이후 인지 통합(Cognitive Integration)을 통해 하나로 모인다. 이 과정에서 추가 에이전트들이 멀티모달 융합, 추론, 맥락 분석, 기억 형성을 수행한다. CLOE는 각 장면을 별개의 작업으로 다루지 않고 관계, 감정적 의도, 서사의 진행, 캐릭터의 연속성을 지속적으로 연결해 지속형 맥락 메모리(Context Memory) 하나로 구축한다.

그 결과 단순한 문자적 해석을 넘어, 스토리텔링을 이끄는 맥락과 관계, 창작 의도까지 포착하는 일관된 이해가 형성된다.

리 CEO는 "이해는 한 모델만으로 만들어지는 것이 아니다"라며 "여러 관점이 공유된 맥락 메모리 하나로 통합될 때 비로소 이해가 형성된다. 이것이 AI가 콘텐츠를 단순히 처리하는 수준을 넘어 진정으로 이해하는 단계로 나아갈 수 있게 하는 핵심"이라고 말했다.

이 지속형 맥락 메모리는 향후 워크플로에서 재사용할 수 있는 기반이 되며, AI 기능이 매번 맥락을 처음부터 재구성하는 대신 동일하고 일관된 이해를 바탕으로 작동할 수 있도록 한다.

향후 발표에서는 이러한 공유 맥락 기반이 현지화, 접근성, 크리에이티브 제작 및 기타 콘텐츠 워크플로 전반에서 CLOE Skills를 어떻게 구동하는지 소개할 예정이다.