아이유노(Iyuno)가 오늘 대규모 콘텐츠 제작에서 일관성을 유지하는 핵심 과제를 해결하기 위해 설계된 자사 AI 플랫폼 CLOE의 기반 아키텍처에 대한 새로운 세부 내용을 공개했다.

AI 도구는 결과물을 빠르게 생성할 수 있지만 장편 콘텐츠 전반에 걸쳐 연속성을 유지하는 데 어려움을 겪는 경우가 많으며, 이로 인해 워크플로 전반에서 어조, 캐릭터, 서사의 불일치를 초래한다.

아이유노의 데이비드 리(David Lee) 최고경영자(CEO)는 "규모가 커질수록 콘텐츠에 대한 이해가 매번 초기화되면 일관성이 무너진다"면서 "우리는 이를 단순히 모델의 문제가 아니라 시스템 설계의 문제로 접근했다"고 말했다.

CLOE는 결과물을 생성하기 전에 콘텐츠를 해석하는 방식을 구조화하는 멀티에이전트 프레임워크를 기반으로 구축됐다. 이 시스템은 다음과 같은 세 가지 핵심 계층에서 작동한다.

• 감각 계층(Sensory layer): 대화, 시각 정보 및 오디오 전반의 입력 수집
• 융합 계층(Fusion layer): 이러한 입력을 연결하고 관계와 서사의 흐름 추적
• 메모리 계층(Memory layer): 이와 같은 이해를 지속적이고 재사용 가능한 지식 기반으로 저장

이러한 접근 방식을 통해 CLOE는 콘텐츠에 대한 연속적인 표현을 유지할 수 있으며, 자막, 더빙, 접근성 등 여러 워크플로가 동일한 기반 맥락을 활용할 수 있다.

리 CEO는 "글로벌 콘텐츠의 가장 큰 과제 중 하나는 모든 버전이 처음부터 다시 시작된다는 점으로, 각 팀은 동일한 이야기를 다시 이해해야 한다"며 "CLOE는 이러한 이해를 지속시켜 각 버전이 맥락을 다시 구축하는 대신 이미 확보된 맥락을 바탕으로 시작할 수 있도록 한다"고 말했다.

CLOE는 콘텐츠 라이프사이클 전반에서 점차 확대되는 모듈형 AI 기능, 즉 '스킬'을 지원하며, 각 기능은 모두 동일한 공유 기반을 토대로 작동한다.

아이유노는 글로벌 콘텐츠 워크플로 전반으로 배포 범위를 확대하는 동시에 플랫폼의 기능을 지속적으로 확장하고 있다.