풀-듀플렉스 AI 시스템 (Full-Duplex)
인간의 자연스러운 상호작용을 모방하는 AI 대화 방식. Thinking-Machines-Lab 연구 방향.
개념
현재 LLM 방식 (Half-Duplex / Tool-based):
- 사용자 request → AI response → 사용자 request → … (순차적)
- 사람이 말하는 동안 AI는 기다리고, AI가 답할 때 사람은 기다림
풀-듀플렉스 목표:
- 사람이 말하는 도중에 AI가 반응, 끼어들기, 시각 정보 동시 처리
- 인간 간 대화와 동일한 방식 — 말하면서 듣고, 보고, 생각하고, 반응
적용 시나리오
- 텍스트/이메일: 현재 LLM으로 충분 (비실시간)
- 물리적 환경 (자율주행, 로봇): 풀-듀플렉스 필수 — 세상이 기다려 주지 않음
- 대화형 협업: 회의, 실시간 코딩 어시스턴트 등
관련 연구
- 멀티모달리티: 텍스트+이미지+음성+시각의 통합 컨텍스트
- Continual Learning: 대화하며 지속 학습 → AGI-정의-비교에서의 AI 약점