[Paper] AI4Reading: 다중 에이전트 협업 기반 중국어 오디오북 해석 시스템

Source: arXiv - 2512.23300v1

개요

이 논문은 AI4Reading을 소개한다. 이 다중‑에이전트 시스템은 대형 언어 모델(LLM)과 음성 합성을 결합하여 책의 중국어 오디오북‑스타일 해석을 자동으로 생성한다. 특화된 AI “에이전트” 팀을 조정함으로써, 저자들은 인간이 만든 분석의 깊이와 명료성을 유지하면서도 노동 집약적인 수작업 워크플로우를 줄이는 것을 목표로 한다.

Key Contributions

• 멀티‑에이전트 협업 프레임워크: 11개의 목적별 에이전트(주제 분석가, 사례 분석가, 편집자, 내레이터, 교정자 등)가 해석 파이프라인을 관리 가능한 병렬 작업으로 분할합니다.
• 콘텐츠 보존 + 이해도 트레이드‑오프: 시스템은 원본 자료를 충실히 재현하면서도 더 간단하고 청취자 친화적인 언어로 재구성하도록 명시적으로 최적화합니다.
• 내러티브 구조 강제: 편집 에이전트가 추출된 인사이트를 논리적 흐름으로 재구성하여 전문 팟캐스트 스크립트의 구조를 모방합니다.
• 엔드‑투‑엔드 프로토타입: LLM 기반 텍스트 생성과 최첨단 중국어 음성 합성을 통합하여 완전한 “읽어주기” 경험을 제공합니다.
• 인간 중심 평가: 전문가가 작성한 해석과 비교 연구를 통해 AI 생성 스크립트가 정확도와 가독성에서 더 높음을 보여줍니다(하지만 음성 품질은 아직 인간 내레이션에 뒤처집니다).

Methodology

1. Document Ingestion – 대상 책을 섹션으로 나누어 시스템에 입력합니다.
2. Topic Analyst Agent – LLM을 사용해 고수준 주제와 핵심 질문을 추출합니다.
3. Case Analyst Agent – 텍스트(또는 외부 지식 베이스)에서 각 주제를 설명하는 실제 사례를 검색합니다.
4. Content Drafting Agents – 여러 LLM 인스턴스가 추출된 자료를 간결하고 대화형 문장으로 재작성합니다.
5. Editor Agent – 초안을 재배열하고 전환 구문을 추가하며 일관된 서사 구조를 보장합니다.
6. Proofreader Agent – 사실 일관성, 중복성, 언어 유창성을 점검합니다.
7. Narrator Agent – 최종 스크립트를 중국어 신경망 TTS(텍스트‑투‑스피치) 엔진에 전달해 오디오 파일을 생성합니다.

모든 에이전트는 공유 “task board”(구조화된 JSON 형식)를 통해 통신하므로 비동기 실행과 손쉬운 디버깅이 가능합니다. 이 설계는 작은 편집 팀을 모델로 하지만 각 역할이 자동화되어 여러 책에 동시에 확장될 수 있습니다.

결과 및 발견

• 스크립트 품질: 인간 평가자들은 AI4Reading의 스크립트를 도메인 전문가가 작성한 것보다 더 간단하고 사실적으로 정확하다고 평가했으며, 핵심 의미를 잃지 않은 성공적인 추상화를 나타냅니다.
• 음성 품질: 생성된 오디오는 이해에 충분히 허용 가능하다고 판단되었지만, 전문 내레이터와 비교했을 때 여전히 부자연스러운 억양과 가끔씩 발생하는 발음 오류가 있었습니다.
• 효율성: 엔드‑투‑엔드 파이프라인은 수동 제작에 필요한 시간의 약 30 % 정도만에 전체 길이의 해석을 생성했으며, 명확한 생산성 향상을 보여줍니다.

실용적 시사점

• 빠른 콘텐츠 재활용: 출판사는 새로운 출판물에 대해 자동으로 동반 오디오 분석을 생성할 수 있어, 전체 편집 팀을 고용하지 않고도 접근성을 확대할 수 있습니다.
• 교육 플랫폼: e‑러닝 서비스는 AI 기반 오디오 요약으로 교과서를 풍부하게 만들어, 청각 자료를 선호하는 학습자를 돕습니다.
• 팟캐스트 자동화: 미디어 기업은 어떤 책이든 “AI‑호스트” 토론 에피소드를 신속히 제작하여, 틈새 주제에 대한 확장 가능한 콘텐츠 파이프라인을 구현할 수 있습니다.
• 현지화: 동일한 다중 에이전트 아키텍처를 다른 언어에 적용할 수 있어, 최소한의 인간 개입으로 크로스 마켓 오디오북 제작을 촉진합니다.

제한 사항 및 향후 작업

• 음성 자연스러움: 현재 TTS는 여전히 로봇 같은 억양을 생성한다; 저자들은 표현적 운율 모델을 통합하거나 전문 내레이터 데이터로 미세 조정하는 것을 제안한다.
• 도메인 지식 격차: 사례‑분석 에이전트가 원본 자료가 매우 전문적일 때 관련 없는 예시를 끌어오는 경우가 있다; 향후 버전에서는 도메인‑특화 검색 API를 도입할 수 있다.
• 평가 범위: 실험은 중국어 텍스트와 소규모 책 집합에 제한되었다; 보다 넓은 다국어 벤치마크와 대규모 사용자 연구가 필요하여 일반화 가능성을 검증해야 한다.

AI4Reading은 잘 조율된 LLM‑기반 에이전트 스위트가 방대한 텍스트를 청취자 친화적인 오디오 해석으로 전환할 수 있음을 보여주며, 더 빠르고 포용적인 출판 파이프라인의 문을 연다.

저자

• Minjiang Huang
• Jipeng Qiang
• Yi Zhu
• Chaowei Zhang
• Xiangyu Zhao
• Kui Yu

논문 정보

• arXiv ID: 2512.23300v1
• 분류: cs.CL
• 출판일: 2025년 12월 29일
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