AI 기술로 지식 장벽 낮춘다 “복잡한 문서도 누구나 쉽게 이해하도록 요약”

△ NRLB 개요. (모듈 1) 기획자(Planner) 및 분야 전문가 에이전트(Domain Expert Agent)를 통한 초안 작성

(모듈 2) 독자(Reader), 체크리스트(Checklist), 분야 전문가(Domain Expert), 편집자(Editor) 에이전트와 피드백을 통해 수정·보완

어려운 법률 약관이나 의학 처방전 앞에서 '까막눈'이 된 듯한 경험, 누구나 한 번쯤은 있을 것이다. 정보가 넘쳐나지만 정작 나에게 필요한 정보는 암호문처럼 느껴지는 시대, 이 거대한 지식 장벽을 허물 해결책이 등장했다. 

고려대학교(총장 김동원) 컴퓨터학과 임희석 교수가 이끄는 NLP&AI 연구실과 HIAI 연구원이 복잡한 내용의 문서를 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 요약하는 기술을 개발했다. 

현대 사회에는 법률·의료·정책·과학 등 필수적인 전문 정보가 널리 공개되어 있음에도 불구하고, 어려운 용어와 복잡한 문장 구조 때문에 많은 사람이 실제 정보 활용에서 어려움을 겪고 있다. 

이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 사회적 포용성을 높이기 위한 AI 요약 프레임워크 ‘NRLB(No Reader Left Behind: Multi-Agent Summaries Everyone Can Understand)’를 개발했다. 이 기술은 방대한 양의 문서를 단순히 짧게 줄이는 것이 아니라 독자의 배경지식과 이해 수준을 고려해 누구나 이해하기 쉬운 형태로 정보를 재구성하는 것이 목표다. 

특히, AI 요약 기술에 미국의 ‘Plain Writing Act’ 법에서 강조하는 명확하고 이해하기 쉬운 공공 문서 작성 원칙을 접목했다. 또 멀티 에이전트 구조를 통해 독자의 관점에서 어려운 용어, 부족한 배경 설명, 이해하기 어려운 문장을 식별하고, 이용자 개인 맞춤형 배경 설명과 용어 정의를 함께 제공하는 방식이다. 

*Plain Writing Act: 미국 연방 정부가 국민에게 문서를 보낼 때 ‘누구나 읽고 바로 이해할 수 있는 쉬운 언어를 쓰라’고 강제한 법안으로, 2010년 제정됐다. 

이번 연구는 AI가 단순한 정보 처리 도구를 넘어 교육, 공공 행정, 과학 커뮤니케이션 등 사회 전반에서 포용적인 지식 전달 매개체로 활용될 수 있음을 보여준다는 점에서 의미가 크다. 특히 전문 지식에 대한 접근성이 개인의 학력, 배경지식, 언어 능력에 따라 달라질 수 있다는 문제를 AI 기술로 완화할 수 있다는 가능성을 제시했다.

임희석 교수는 “단순한 AI 모델의 성능 지표 경쟁을 넘어, 기술이 실제 인간의 삶에 어떻게 기여하고 정보 접근성을 높일 수 있을지에 대한 고민이 NRLB 연구로 이어졌다”며, “앞으로도 인간 중심의 AI 철학을 바탕으로 글로벌 학계와 산업계에 기여할 수 있는 연구를 지속해 나가겠다”고 밝혔다. 

본 연구 성과는 오는 7월 2일부터 7일까지 미국 샌디에고에서 열리는 자연어처리 분야 세계 최고 권위 학술대회인 ‘ACL 2026’ 메인 컨퍼런스에 채택됐다. 특히 임희석 교수가 이끄는 NLP&AI 연구실은 한 연구실에서 총 12편의 논문이 채택되는 세계적으로도 이례적인 성과를 올렸다. 

*논문명: No Reader Left Behind: Multi-Agent Summaries Everyone Can Understand

이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 과학기술사업화진흥원(2710096072), 정보통신기획평가원(RS-2024-00398115, 생성AI가 생성한 결과물의 진실성과 일관성 확보를 위한 기술 연구), (No. RS-2022-II220369, (4세부) 전문지식 대상 판단결과의 이유/근거를 설명가능한 전문가 의사결정 지원 인공지능 기술개발), AI스타펠로우십지원사업((IITP-2026-RS-2025-02304828)의 지원을 받아 수행됐다.

[연구진 사진]

△ (왼쪽부터) 고려대 컴퓨터학과 임희석 교수(교신저자), 컴퓨터학과 정지민 석박통합과정(제1저자)