메타(Meta)가 인간의 뇌 신호를 실시간으로 텍스트로 변환하는 차세대 인공지능(AI) 시스템 'Brain2Qwerty v2'를 공개하며 비침습 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술의 새로운 지평을 열었다. 이번 발표는 일론 머스크가 이끄는 뉴럴링크(Neuralink)나 샘 알트만이 후원하는 머지랩스(Merge Labs)와 달리, 두개골을 절개하거나 전극을 이식하지 않고도 생각만으로 문장을 입력할 수 있다는 점에서 글로벌 AI 업계의 비상한 관심을 모으고 있다.
메타가 발표한 자료에 따르면, Brain2Qwerty v2는 헬멧 형태의 자기뇌파검사(MEG) 스캐너를 통해 사용자의 뇌 활동을 기록한 뒤, 종단간(end-to-end) 딥러닝 모델이 이를 분석해 사용자가 입력하려는 문장을 재구성하는 방식으로 작동한다. 시스템 내부에는 트랜스포머(Transformer)와 합성곱 신경망(CNN), 그리고 신경 데이터에 맞춰 미세 조정된 대형 언어 모델(LLM)이 결합돼 있으며, 신호가 불완전하거나 왜곡되더라도 문맥을 기반으로 사용자가 의도한 단어를 추론한다.
연구진은 9명의 자원자가 각각 약 10시간씩 MEG 장비를 착용한 채 타이핑한 약 2만 2,000개 문장을 학습 데이터로 활용했다. 그 결과 Brain2Qwerty v2는 평균 단어 정확도 61%, 최상위 참가자 기준 78%라는 성과를 기록했다. 이는 기존 v1 모델이 보였던 32% 수준의 문자 오류율을 크게 개선한 수치로, 수술이 필요한 침습형 BCI에 근접하는 정확도다.
메타는 언어 장애나 운동 장애를 가진 환자, 뇌 손상으로 의사소통 능력을 잃은 이들의 재활을 핵심 활용처로 제시했다. 또한 신경과학 발전을 가속화하기 위해 v1과 v2의 학습 코드 전체를 오픈소스로 공개했으며, 협력 기관인 스페인 바스크 인지·뇌·언어 센터(BCBL)는 v1 데이터셋을 함께 배포한다고 밝혔다.
다만 상용화까지는 갈 길이 남아 있다. MEG 장비는 무게 약 500kg, 가격 200만 달러에 달해 일반 사용자에게는 비현실적이다. 그러나 비침습 방식으로 이 정도 정확도를 달성한 것은 BCI 역사상 가장 의미 있는 진전이라는 평가가 지배적이다. 메타가 AI와 신경과학의 경계를 허물며 차세대 휴먼 인터페이스 시장의 주도권을 다시 한번 노리고 있다는 분석이다.
