메타의 AI 기술을 결코 얕봐서는 안 된다. 페이스북의 얼굴 인식부터 최근 서로 다른 언어권 사람들이 대화할 수 있는 실시간 음성 번역기 등 메타 역시 엄청난 생성 AI 기술을 보유하고 있다.

메타는 앞으로 생성 AI 기술을 어디에 적용하려고 하는 것일까. 그리고 얼마나 폭발력을 가질 수 있을까.

생성 AI 전쟁에 참전한 메타 2002년 최악의 한 해를 보낸 메타는 최근 생성 AI 붐을 계기로 재도약을 준비하고 있다.

2023년 2월 메타는 대규모 언어모델인 '라마'(LLaMA)를 공개했다. 오픈AI의 'GPT'처럼 텍스트를 학습해 사람이 말하고 쓰는 것과 유사한 문장을 생성할 수 있다. 메타는 라마를 필요와 목적에 따라 용량을 골라 사용할 수 있도록 4개의 모델로 내놓았다. 오픈AI의 GPT-3.5나 구글 람다와 비교하면 규모는 작지만, 더 많은 데이터를 학습해 성능을 고도화했다. 컴퓨팅 파워가 적게 소요되고 반응속도가 빠르다는 장점도 있다.

라마 출시를 계기로 메타 CEO 마크 저커버그는 생성 AI를 연일 강조하고 있다. 생성 AI 관련 전담 조직을 신설하고 생성 AI 기술을 메타 여러 플랫폼에 통합하겠다는 계획이다.

인스타그램 필터나 릴스 제작과 광고 도구에 생성 AI 기술이 적용되고, 왓츠앱이나 페이스북 메신저에 챗봇이 등장하게 될 것이라는 예측이 힘을 얻고 있다.


메타의 메타버스 야망은 어디로? 마크 저커버그는 2022년까지만 해도 메타버스에 대한 믿음이 굳건했다. 하지만 2022년 메타버스를 연구하는 리얼리티 랩의 적자가 137억 달러(약 18조 원)에 달하게 되면서 메타버스에 대한 언급은 슬그머니 줄어들었다. 직원과 투자자들이 회사의 방향에 확신을 가지지 못하고 비판의 목소리를 높이는 분위기도 메타버스를 고집하기 어려운 상황으로 몰고 갔다.

메타의 메타버스 플랫폼 '호라이즌 월드' 역시 2022년 말까지 월 활성 사용자 수 50만 명이 목표였지만 현재까지도 사용자 수는 20만 명을 넘지 못하고 있다.

VR 기기인 '퀘스트'의 판매 실적도 저조하다. 시장조사기관 IDC에 따르면 2022년 4분기 메타 헤드셋 출하량은 31만 대 수준으로, 1년 전의 450만 대에 비하면 90%나 쪼그라들었다.

이 같은 상황에서 저커버그가 돌파구로 선택한 것이 바로 생성 AI인 것이다.

메타가 그동안 축적해 온 AI 기술메타는 2013년 '페이스북 인공지능 연구소'라는 이름으로 시작해 현재 '메타 AI'라고 불리는 인공지능 연구소를 보유하고 있다. 사진, 영상인식에 탁월한 AI 모델인 CNN 알고리즘을 개발한 뉴욕대 컴퓨터공학과 얀 르쿤 교수를 영입하는 등 인공지능은 페이스북의 성공을 이끌 차세대 성장 동력으로 지목됐다.

실제로 페이스북에서 인기 있던 '친구 태그' 기능이 사진에서 얼굴을 인식하는 인공지능 알고리즘으로 구현한 것이다. 딥러닝 프레임워크에서는 구글의 텐서플로와 함께 메타가 개발한 파이토치가 양대 산맥이다. 테슬라의 '오토파일럿', 우버의 배차용 알고리즘 '파이로'가 파이토치를 활용해 개발됐다.

메타로 사명을 바꾸고 나서는 메타버스에서의 삶을 대비한 인공지능 기술에 주목했다.

2022년 1월 메타는 음성과 이미지, 텍스트를 라벨링 된 데이터 없이 스스로 학습할 수 있는 알고리즘 시스템을 구축했다. 마치 사람이 주변을 관찰하고 소리를 들으면서 학습하는 것처럼 인공지능이 학습할 수 있다. 이를 기반으로 같은 해 7월 200개 언어로 텍스트를 번역할 수 있는 인공지능을, 10월에는 구두로 대화하는 것을 거의 실시간으로 통역해주는 음성 번역 시스템을 개발했다.

또 이미지 생성 모델인 '메이크 어 씬'과 동영상 생성 모델 '메이크 어 비디오' 등 생성 AI 모델도 잇따라 발표하고 있다.

전 세계 20억 명이 사용하는 페이스북과 인스타그램에 매일 쌓이는 엄청난 데이터를 고려하면 메타의 인공지능 성능은 급속도로 고도화될 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 메타가 생성 AI를 가장 비즈니스 친화적으로 활용할 수 있는 회사라는 평가받는 이유다.

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