메타(Meta)가 수술 없이 뇌 활동을 텍스트로 해독하는 인공지능(AI) 연구 'Brain2Qwerty v2'를 공개했습니다. 이는 비침습적 뇌 기록만으로 실시간 문장 해독이 가능한 최고 성능의 종단간(end-to-end) 파이프라인으로, 뇌 수술을 필요로 하는 기존 기술 수준에 근접한 정확도를 달성하며 의사소통에 어려움을 겪는 환자들에게 새로운 가능성을 열었습니다.
Brain2Qwerty v2는 9명의 자원봉사자가 뇌자도(MEG) 장치를 착용하고 타이핑하는 동안 약 22,000개의 문장을 기록한 뇌 활동 데이터를 기반으로 훈련되었습니다. 이 시스템은 대규모 언어모델(LLM)을 신경 데이터에 미세조정(fine-tuning)하여 잡음이 많은 뇌 기록과 일관된 언어 사이의 간극을 메우며, 기존 비침습 방식의 8% 단어 정확도에 비해 61%라는 획기적인 개선을 이루었습니다. 특히, 가장 뛰어난 참가자의 경우 78%의 단어 정확도를 기록했으며, 절반 이상의 문장이 한 단어 이하의 오류로 해독되었습니다. 메타는 이 연구의 훈련 코드와 v1 데이터셋을 공개하여 신경과학 분야의 발전을 촉진하고 있습니다.
이 기술은 뇌 병변 등으로 인해 의사소통이 어려운 수백만 명의 사람들에게 큰 영향을 미칠 잠재력을 가지고 있습니다. 기존의 침습적(invasive) 방식은 높은 정확도를 보였지만 확장성이 어렵다는 한계가 있었습니다. Brain2Qwerty v2와 같은 비침습적(non-invasive) 접근 방식은 이러한 간극을 메워 더 많은 사람이 혜택을 받을 수 있도록 돕습니다. 데이터 규모가 커질수록 해독 정확도가 선형적으로 향상된다는 점은, 향후 데이터 확보를 통해 수술적 접근 방식과의 성능 격차를 더욱 줄일 수 있음을 시사하며, 이는 뇌 연구와 신경 질환 진단 및 치료에 있어 중요한 진전이 될 것입니다.