멀티모달 인공지능이란 텍스트, 이미지, 음성, 센서 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 처리하고, 이들 간의 관계를 파악하여 보다 정밀한 판단과 예측을 수행할 수 있는 인공지능 기술을 말한다.
단일 모달 기반의 AI가 한 가지 유형의 정보(예: 텍스트 또는 이미지)만을 처리하는 반면, 멀티모달 AI는 다양한 정보의 상호작용을 통해 인간과 유사한 수준의 종합적 이해를 지향한다.
멀티모달 AI는 각 데이터 유형에 특화된 인코더(예: 이미지 인코더, 음성 인코더, 언어 인코더)를 통해 정보를 벡터 형태로 변환한 뒤, 공통 임베딩 공간 또는 융합 계층에서 통합하여 해석한다.
이후 디코더 또는 분류기 등의 출력 모듈이 통합 정보를 기반으로 특정 작업(예: 질문 응답, 설명 생성, 의사결정 등)을 수행한다. 최근에는 Transformer 기반 구조가 이 과정을 효과적으로 구현하는 데 널리 사용된다.
인간은 주변 환경을 인지할 때 단일 감각에 의존하지 않는다. 예를 들어, 우리는 대화를 나누며 말소리뿐 아니라 표정, 손짓, 시선 등을 동시에 해석한다.
이처럼 멀티모달 AI 역시 다양한 정보 채널을 통합하여 상황을 파악하며, 더 자연스럽고 유기적인 상호작용을 가능케 한다.
인공지능이 인간 수준의 일반 지능(AGI)에 도달하기 위해서는 다양한 감각 자극을 해석하고 종합하는 능력이 핵심 요소로 작용한다. 이는 멀티모달 AI가 AGI의 기술적 기반 중 하나로 주목받는 이유이다.
GPT-4와 같은 최신 멀티모달 모델은 이미지 이해, 텍스트 생성, 대화 문맥 유지 등 복합 능력을 통합적으로 구현하며, 향후 AGI 실현의 전환점이 될 수 있다.