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title: "뇌파 읽는 AI, 실패를 스스로 고친다…성공률 90%"
author: "VibeTimes"
published: "2026-10-25T06:39:37.793Z"
section: "technology"
tags: ["이상완", "한국", "대전 KAIST", "뇌파", "AI", "실패", "스스", "성공률"]
language: "ja"
url: "https://vibetimes.co.kr/ja/news/cmvngffkznt4fjxq93gqwguz8"
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# 뇌파 읽는 AI, 실패를 스스로 고친다…성공률 90%

사람이 속으로 '이게 아닌데'라고 생각하는 순간, 인공지능(AI)이 뇌파를 읽어 스스로 행동을 바로잡는다. 한국과학기술원(KAIST) 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀과 마이크로소프트(MS) 리서치가 5년간 공동연구 끝에 개발한 이 기술은 '신경 가치 정렬'(Neural Value Alignment·NVA)이라 이름 붙였다.

## 말하지 않아도 오류 신호 포착

이 기술의 바탕은 뇌와 컴퓨터를 직접 연결하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)다. 기존 BCI 연구가 무엇을 보고 듣는지, 어떤 동작을 하려는지 같은 직접적 의도를 풀어내는 데 집중했다면 NVA는 한 걸음 더 나아간다. 인공지능의 행동이 기대에서 벗어날 때 뇌가 무의식적으로 내보내는 오류 신호를 기계가 감지하는 방식이다. 핵심은 서로 다른 두 가지 예측 오류 신호를 가려내는 데 있다. 화재 현장에 투입된 로봇이 불을 끄라는 명령을 받고 엉뚱하게 인명 구조에 나서면 목표 자체가 어긋났다는 '보상 예측 오차'(RPE) 신호가 발생한다. 불은 끄되 소방호스 대신 소형 소화기를 들면 목표는 같고 방식만 다를 때 나오는 '상태 예측 오차'(SPE) 신호가 나타난다. 전자는 할 일 자체를 바꿔야 하고 후자는 실행 방식만 고치면 되는 만큼, 두 신호를 정확히 나눠야 인공지능이 무엇을 어떻게 고칠지 판단할 수 있다.

이상완 교수는 "가상 게임과 가상 주방 환경에서 실험을 진행했고 시뮬레이션에서 두 신호를 구분해 읽어내는 성공률이 90%에 달했다"고 설명했다. 그는 실제 일상생활에서는 성공률이 이보다 떨어질 수 있지만 오분류 가능성은 20% 이하로 추정된다고 덧붙였다. 연구팀은 NVA 기술의 활용처로 자율주행차가 운전자의 불편함을 뇌파로 알아채 주행 방식을 조정하거나, 물류 현장 자동화 로봇이 작업자의 선호를 파악해 작업 방식을 고치는 등 사람과 기계가 함께 일하는 현장을 제시했다. 상용화를 위해서는 다양한 환경에서 신호 인식 정확도 검증과 로봇·인공지능 시스템과의 연동 기술 고도화가 필요하다는 게 연구팀의 설명이다. 뇌파 측정 장비도 걸림돌이다. 예전에는 머리에 전극 수십 개를 붙이는 캡이 일반적이었고 지금은 머리띠나 이어폰 형태로 작아지고 있지만, 누구나 일상에서 쓸 만큼 보급되기에는 여전히 제약이 있다.

연구진이 그리는 최종 목표는 개인의 의도와 가치판단을 배워 '또 다른 나'처럼 움직이는 인공지능이다. 이 교수는 "AI가 사람이 무엇을 원하고 어떤 방식으로 일하고 싶은지 파악해 또 다른 나처럼 움직이게 하는 것"이라며 "인간의 가치판단을 그대로 이어받은 AI를 만드는 이 방식이 AI가 AI를 만들어내는 기존 증류 방식보다 통제를 벗어날 위험이 작아 더 안전하다"고 말했다.