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[IT뉴스][AI는 지금] "실험 대신 시뮬레이션"…메타, 뇌 기반 'AI 월드모델' 경쟁 본격화
온카뱅크관리자
조회:
14
2026-03-27 11:07:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">fMRI 없이 뇌 반응 예측…메타, 오픈소스 전략 앞세워 신경과학 AI 표준 경쟁 시동</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="3oo8EVYCv8"> <p contents-hash="34e90bee9e8d1236d043f6fcca85d1576c39ffea1bb5b155802629aceae71bcd" dmcf-pid="0gg6DfGhT4" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=장유미 기자)메타가 인간 뇌 활동을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 데이터 처리 중심이던 AI 경쟁이 인간 인지 구조를 모사하는 '뇌 기반 기술'로 확장되면서 산업 패러다임 전환의 신호탄이 될 것이란 분석이 나온다.</p> <p contents-hash="d0230199b13cc9d16beeceb8ae0f0f214d38372e8a2efa5ca4e13f25e2cee60e" dmcf-pid="phhjGgB3Cf" dmcf-ptype="general">메타는 27일 자사 공식 블로그를 통해 시각·청각·언어 자극에 따른 뇌 반응을 예측하는 기초 모델 '트라이브 v2(TRIBE v2, TRImodal Brain Encoder)'를 발표했다. 이 모델은 오디오·영상·텍스트를 동시에 처리하는 구조를 기반으로 자극에 따른 뇌 활동을 디지털 형태로 예측·재현하는 것이 특징이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7965375b91b03b9686531931f1ad151c0b23180a6540b2e99edc7da31eb59447" dmcf-pid="UllAHab0yV" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="메타 '트라이브 2' (이미지=메타 공식 블로그)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/ZDNetKorea/20260327110305154alcz.png" data-org-width="638" dmcf-mid="Fu9tQZcny6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/ZDNetKorea/20260327110305154alcz.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 메타 '트라이브 2' (이미지=메타 공식 블로그) </figcaption> </figure> <p contents-hash="0bf04534e02fdb88ec3efce69301c6732b2d3424f5f72202d6dbe8a8239339b2" dmcf-pid="uSScXNKph2" dmcf-ptype="general">'트라이브 v2'는 700명 이상의 피실험자와 500시간 이상의 기능적 자기공명영상(fMRI) 데이터를 학습했다. 이를 통해 약 7만 개 뇌 영역(voxel)의 반응을 정밀하게 예측할 수 있으며 학습하지 않은 자극에도 대응하는 '제로샷' 성능을 확보했다.</p> <p contents-hash="1e20c6a4cce1d885a6a00b1f0123dc5e8b22b12ebab85d2708c9014647fd4ad4" dmcf-pid="7vvkZj9Uv9" dmcf-ptype="general">이 모델은 개별 뇌 측정 데이터를 넘어 인간의 공통된 반응 패턴을 모델링했다는 점에서도 주목된다. 실제 fMRI 데이터가 노이즈에 영향을 받는 것과 달리 '트라이브 v2'는 집단 평균에 가까운 '표준화된 뇌 반응'을 생성할 수 있다.</p> <p contents-hash="0c0fccb6b2f3bf800a92d565de460e55a52549d4d9a7f57f4571271ea326b9a6" dmcf-pid="zTTE5A2uvK" dmcf-ptype="general">업계에선 이번 기술이 신경과학 연구 방식의 전환을 가져올 가능성에 주목하고 있다. 기존에는 실험마다 뇌 촬영이 필요했지만, 모델 기반 시뮬레이션을 통해 실험 과정을 대체할 수 있어 연구 효율성이 크게 개선될 수 있다는 분석이다.</p> <p contents-hash="726ef79098dfdb344c2ab6c134e28c3b2599b08a7dd94a58e31459461c507cbd" dmcf-pid="qyyD1cV7hb" dmcf-ptype="general">산업적 활용 범위도 넓다. 의료 분야에서는 신경 질환 진단과 신약 개발 과정에서 활용 가능성이 제기된다. 임상 이전 단계에서 뇌 반응을 예측하는 방식으로 개발 비용과 시간을 줄일 수 있기 때문이다. AI와 로보틱스 분야에서는 인간의 감각·인지 구조를 반영한 차세대 모델 설계로 이어질 수 있다는 전망이 나온다.</p> <p contents-hash="8fe13f0cf4368283a493a83298b515dcd8d63d09542de39cef05104a347c50ac" dmcf-pid="BWWwtkfzvB" dmcf-ptype="general">콘텐츠 산업에서도 변화가 예상된다. 이용자의 감정과 몰입도를 뇌 반응 수준에서 분석할 수 있게 되면서 콘텐츠 제작과 추천 방식이 한층 정교해질 수 있다.</p> <p contents-hash="6ac47de2b187418193af733e3ec77ab201f8c570121177d1d231def18568328f" dmcf-pid="bYYrFE4qhq" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 "이 모델은 단순한 응용 기술이 아니라 산업 전반의 의사결정 방식을 바꿀 수 있는 인프라 성격이 강하다"며 "콘텐츠, 의료, 로보틱스 모두에서 사람이 어떻게 반응하는지를 실험 없이 예측할 수 있다는 점에서 파급력이 클 것으로 보인다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="8963ad46f925dddeb207f89c569fdaf6ffe31e7f42d375b54f5d6ef772f2e266" dmcf-pid="KGGm3D8Bhz" dmcf-ptype="general">업계에선 이번 기술이 메타가 강조해온 '월드모델' 구현과도 맞닿아 있다는 분석을 내놨다. 외부 자극에 대한 인간의 인지 반응을 직접 모델링함으로써 단순 데이터 학습을 넘어 인간처럼 세상을 이해하고 예측하는 AI 구조에 한 발 더 다가섰다는 평가다. 특히 시각·청각·언어 정보를 통합해 공통 표현으로 처리한 뒤 이를 뇌 반응과 연결한 구조는 현실 세계를 내부적으로 시뮬레이션하는 월드모델의 핵심 요소를 반영한 것으로 분석됐다.</p> <p contents-hash="32d118973d6ff395f57142e19797be97a8dae0a7fc26665b0b47870f5363a9bc" dmcf-pid="9HHs0w6bS7" dmcf-ptype="general">이처럼 다양한 산업으로 확장 가능한 범용 모델이라는 점에서 메타는 논문과 코드, 모델 가중치를 공개하는 오픈소스 전략을 병행했다. 신경과학 기반 AI 생태계에서 기술 확산과 표준 선점을 동시에 노린 행보로 해석된다.</p> <p contents-hash="58079c1ed277986aa0ed30734be5b9f666488c046b9bbde5973ca8c69d0fc433" dmcf-pid="2uuY2TLxWu" dmcf-ptype="general">메타는 "트라이브 v2는 수개월이 걸리던 신경과학 실험을 수초 단위 계산으로 전환할 수 있는 기반 모델"이라며 "뇌 반응 시뮬레이션을 통해 연구와 의료, AI 개발 전반을 가속화할 것"이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="c90b2bd917770b2166e1721f61627eef1ddf544dc8f952e572ba7b987e108b2b" dmcf-pid="V77GVyoMCU" dmcf-ptype="general">장유미 기자(sweet@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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