메타, 뇌 신호 읽어 텍스트로 변환: 비침습 BCI로 정확도 80% 달성

컴퓨터가 사람의 생각을 읽게 하려면 지금까지는 머리를 열고 대뇌 피질에 미세 전극을 직접 심는 침습 방식이 기본이었습니다.

하지만 메타가 최근 공개한 두 편의 연구 논문은 수술 없이 머리 바깥에서 뇌 신호를 측정하는 비침습 방식만으로도 AI를 통해 실시간 텍스트 변환이 가능하다는 점을 보여줍니다.

35명이 자판을 칠 때 뇌 신호를 읽은 AI

메타 연구진은 비침습 센서인 뇌자기도(MEG)와 뇌전도(EEG)를 활용했습니다.

35명의 타이피스트가 키보드로 문장을 입력하는 동안 두피에서 발생하는 미세한 뇌 자기장과 전기 신호를 측정했고, 이 데이터를 딥러닝 모델 'brain2qwerty'에 학습시켰습니다.

이 모델은 타이핑하는 순간 발생하는 뇌 신경 신호를 분석해 사용자가 어떤 글자를 입력하려는지 역으로 예측합니다.

MEG 센서를 사용한 실험에서 모델은 평균 문자 오류율 32%를 기록했습니다. 10글자 중 7~8글자를 정확하게 맞혀 약 80% 수준의 문자 정확도를 달성한 셈입니다.

특히 가장 결과가 좋았던 피험자의 경우, 학습 데이터에 전혀 없었던 완전히 새로운 전체 문장을 오차 없이 완벽하게 복원해 냈습니다.

함께 발표된 다른 논문에서는 생각이 실제 타이핑 행동으로 이어지는 과정에서 뇌의 신경 역학이 어떻게 계층적으로 작동하는지를 신경과학적으로 규명했습니다.

왜 중요한가

그동안 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 뉴럴링크처럼 정확도를 위해 뇌수술을 감수하거나, 비침습 기기를 쓰되 깜빡임 정도만 구분하는 수준에 머물러 있었습니다.

우리가 보기에 메타의 이번 연구가 영리한 점은 모호한 생각 자체 대신, 뇌에서 매우 뚜렷한 운동 패턴을 남기는 '타이핑' 동작을 해독 대상으로 삼았다는 부분입니다.

사용자 관점에서는 루게릭병이나 뇌졸중 등으로 언어 능력을 상실한 환자들이 뇌 감염 위험을 무릅쓰고 두개골을 열지 않아도 다시 소통할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 군사 작전이나 보안이 필요한 환경에서 음성 없이 명령을 전달하는 무소음 통신으로도 확장될 수 있습니다.

다만 MEG 장비는 아직 방 하나를 채울 정도로 크고 비싸 당장 일상에서 쓰기는 어렵습니다. 또한 외부에서 머리 신호를 읽는 기술이 발전할수록 생각과 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려도 나옵니다. 기술의 상용화 이전에 윤리와 데이터 규제에 대한 사회적 합의가 먼저 뒤따라야 할 시점입니다.