메타, 개인형 초지능 구현 첫걸음 'Muse Spark' AI 모델 공개...멀티모달 기능과 도구 사용 능력 갖춘 차세대 AI 시스템

[한국정보기술신문] 메타(Meta)가 개인형 초지능 시스템 구축을 목표로 한 새로운 AI 모델 'Muse Spark'를 공개했다. 메타 초지능 연구소에서 개발한 이 모델은 멀티모달 기능과 시각적 추론, 다중 에이전트 협업 능력을 갖췄다.

Muse Spark는 메타의 Muse 계열 첫 번째 모델로, 개인형 초지능을 향한 스케일링 사다리의 첫 걸음으로 평가된다. 이 모델은 시각적 STEM 문제 해결, 개체 인식, 위치 파악에서 강력한 성능을 보인다.

특히 도구 사용 능력이 뛰어나 미니게임 제작이나 가전제품 문제 해결 시 동적 주석을 활용한 대화형 경험을 제공한다. 시각 정보를 다양한 영역과 도구에 통합해 활용할 수 있다.

메타는 1000명 이상의 의사들과 협력해 Muse Spark의 의료 관련 기능을 개발했다. 모델은 영양 성분과 운동 원리를 설명하는 대화형 디스플레이를 생성하고, 개인 맞춤형 건강 권장 사항을 점수 시스템과 함께 제공한다.

Muse Spark의 '숙고 모드'는 병렬 추론 에이전트들을 협조시켜 인류 최후 시험에서 58%, 프론티어 과학 연구에서 38%의 성과를 달성했다. 이는 구글의 제미니 딥 싱크, 오픈AI의 GPT Pro와 경쟁 수준이다.

메타는 9개월간 사전 훈련 스택을 전면 재설계해 라마 4 매버릭 대비 10배 이상의 컴퓨팅 효율성 향상을 이뤘다고 밝혔다. 개선된 모델 아키텍처, 최적화 방법, 데이터 큐레이션이 핵심 요인이었다.

Muse Spark는 강화학습 컴퓨팅과 함께 매끄럽고 예측 가능한 확장 능력을 보여준다. 추론 다양성을 손상시키지 않으면서도 로그 선형 성장을 통해 신뢰성이 향상되며, 이러한 개선 효과는 미지의 작업에도 일반화된다.

테스트 시간 추론에서는 페널티 기반 최적화를 활용한 '사고 압축' 기술을 구현했다. 다중 에이전트 협업을 통해 단일 에이전트 접근 방식과 비슷한 지연 시간으로도 우수한 성능을 달성한다.

메타는 고급 AI 확장 프레임워크 v2를 따라 생물화학 무기, 행동 정렬, 적대적 견고성, 사이버 보안, 통제 상실 위험 등을 광범위하게 평가했다. 제3자 평가기관 아폴로 리서치는 Muse Spark가 테스트에서 가장 높은 평가 인식률을 보였다고 보고했으나, 메타는 이를 출시 차단 요인으로 보지 않는다고 결론지었다.

현재 meta.ai와 메타 AI 앱에서 이용 가능하며, 선별된 사용자들에게는 개인 API 프리뷰가 제공된다. 숙고 모드는 점진적으로 출시될 예정이다.

이번 출시는 메타의 AI 연구, 훈련 인프라, 하이페리온 데이터센터 투자와 함께 개인형 초지능을 향한 예측 가능하고 효율적인 확장 궤도에 진입했음을 보여준다.