인간의 마음속: AI가 우리의 생각을 읽을 수 있을까?

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Ksenia Gerey

11.08.2026

인간의 마음속: AI가 우리의 생각을 읽을 수 있을까? — AI는 무엇을 학습할 수 있을까?

AI는 이미 글을 쓰고, 코딩하고, 보고, 말할 수 있습니다. 다음 개척지는 훨씬 더 사적인 영역일 수 있습니다. 우리가 말하기 전에 무엇을 생각하는지 이해하는 것입니다. 연구자들은 뇌 활동을 단어로 바꾸는 기술을 발전시키고 있으며, 스타트업들은 "텔레파시"가 수년 내에 실용화될 수 있다고 보고 있습니다. 기계가 우리의 마음을 읽을 수 있게 되기까지 실제로 얼마나 가까워졌을까요?

이 기사는 원문을 번역한 것입니다. 당사 특파원이 작성한 원문은 여기에서 확인하실 수 있습니다.

OpenAI에서 "텔레파시"로

7월, Naomi Bashkansky는 OpenAI 를 떠나 수술 없이 뇌 활동을 언어로 변환할 수 있는 사고-텍스트 모델을 개발하는 스타트업 Conduit에 합류했습니다.

Bashkansky는 합류 소식을 알리며 "비침습적 신경 데이터로 학습한 텔레파시, 즉 사고-텍스트 모델을 개발하고 있습니다"라고 썼습니다. 그녀는 초기 사고-텍스트 도구가 2027년경 등장하고, 이후 10년 동안 더욱 강력한 뇌-AI 인터페이스가 개발될 것으로 전망합니다.

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하지만 우리는 모든 것을 저장했습니다 🙂.

"텔레파시"라는 단어는 공상과학처럼 들립니다. 하지만 연구자들이 수술 없이 뇌 활동을 점점 더 의미 있는 정보로 변환하는 방법을 알아가면서, 그 근본적인 아이디어는 점점 현실에 가까워지고 있습니다.

AI는 이미 뇌 활동을 단어로 바꾸고 있습니다

2023년, 오스틴 텍사스대학교 연구진은 기능적 자기공명영상(fMRI)과 AI 디코더를 사용해 사람들의 뇌 활동에서 연속적인 언어를 재구성했습니다. 이 시스템은 사람들이 들은 말의 의미뿐 아니라, 더 놀랍게도 머릿속으로 상상한 언어까지 복원할 수 있었습니다.

그 결과는 완벽한 녹취록과는 거리가 멀었습니다. 디코더는 누군가의 머릿속을 스쳐 지나가는 모든 단어를 추출한 것이 아니라 의미를 재구성했습니다. 이 차이는 중요합니다. 상상하거나 의도한 언어를 해독하는 것은 임의의 생각, 기억 또는 감정에 접근하는 것과 같지 않습니다.

이 기술은 이후 더욱 발전했습니다. Meta 가 6월 공개한 Brain2Qwerty v2는 참가자들이 타이핑하는 동안 수집한 MEG 기록을 문장으로 변환합니다. 9명이 참여한 테스트에서 시스템의 평균 단어 정확도는 61%였으며, 최고 성적을 낸 참가자는 78%를 기록했습니다.

뇌 임플란트 기술은 더 앞서 있습니다. 2025년 연구진은 이식된 미세전극 256개를 사용해 근위축성 측삭경화증(ALS) 환자가 말하려고 시도한 내용을 거의 즉시 음성으로 변환했습니다.

AI가 문제를 바꾼 이유

과학자들은 수십 년 동안 뇌 활동을 측정해 왔습니다. 달라진 점은 이를 해석하는 능력입니다.

뇌 신호는 매우 잡음이 많고, 생각은 개별 단어에 대응하는 깔끔한 순서로 생성되지 않습니다. 최신 딥러닝 모델은 기존의 디코딩 방식으로는 포착하기 어려웠던 신경 데이터의 패턴을 식별할 수 있습니다.

언어 모델은 또 다른 장점을 제공합니다. 신경 신호가 불완전하더라도 맥락을 활용해 어떤 단어와 문장이 가능한지 판단할 수 있습니다. 따라서 AI가 의미를 충분히 정확하게 재구성할 수 있게 된다면, 미래의 시스템은 신경 신호의 모든 세부 사항을 완벽하게 포착할 필요가 없을 수도 있습니다.

이것은 독심술이 아닙니다. 적어도 아직은Meta의 시스템을 사용하려면 MEG 스캐너가 필요하며, 소비자가 일상적으로 착용하고 돌아다닐 수 있는 장비와는 거리가 멉니다. 또한 학습을 위해 참가자별로 약 10시간의 뇌 기록이 필요했습니다.

텍사스대학교 실험은 또 다른 현실 점검의 계기를 제공합니다. 연구진은 디코딩에 참가자의 협조가 필요하다는 사실을 발견했습니다. 참가자는 다른 생각을 하는 것만으로도 시스템을 의도적으로 방해할 수 있었으며, 한 사람을 대상으로 학습한 디코더는 다른 사람에게 적용했을 때 성능이 크게 떨어졌습니다.

수석 연구자인 Jerry Tang은 오용 가능성에 대해서도 경고했습니다. 그는 "이 기술이 나쁜 목적으로 사용될 수 있다는 우려를 매우 गंभीर하게 받아들이고 있으며, 이를 방지하기 위해 노력해 왔습니다"라고 말했습니다.

키보드에서 뇌-AI로

더 현실적인 가능성은 제한 없는 독심술이 아닙니다. 인간의 의도와 컴퓨터 사이에 놓인 일부 단계를 없애는 것입니다.

오늘날 사람은 지시를 떠올리고, 그 생각을 말로 바꾼 다음, 그 말을 입력하거나 말해 AI 시스템에 전달합니다. 충분히 발전한 신경 인터페이스라면 뇌 활동에서 의도한 메시지를 직접 변환할 수 있을 것입니다.

당장 적용할 수 있는 분야는 의료입니다. 말하거나 움직일 수 있는 능력을 잃은 사람들은 세상과 더 자연스럽게 상호작용하는 방법을 되찾을 수 있습니다. Neuralink는 이미 마비 환자가 신경 신호를 통해 컴퓨터를 제어할 수 있도록 하는 이식형 뇌-컴퓨터 인터페이스를 시연했습니다.

Conduit가 내건 훨씬 더 어려운 목표는 수술 없이도 유용한 뇌-컴퓨터 통신이 가능해지는 것입니다. 비침습적 시스템이 더 작고 정확해지며 개인별 학습도 덜 필요로 하게 된다면, 이 기술은 의료 분야를 넘어 컴퓨터와 상호작용하는 또 다른 방식이 될 수 있습니다.

정신 프라이버시는 어떻게 될까?

뇌-AI 통신은 프라이버시 문제도 야기합니다. 검색 기록, 메시지, 위치 정보는 사람에 대해 방대한 정보를 드러내지만, 뇌 활동은 정보의 근원에 한 단계 더 가까이 있습니다.

신경 시스템은 결국 사용자가 영구적으로 저장할 의도가 전혀 없었던 의도나 단어까지 추론할 수 있습니다. 그 정보의 소유자는 누구일까요? 기업이 이를 AI 모델 학습에 사용할 수 있을까요? 어떤 상황에서 다른 사람이 이에 접근할 수 있을까요?

이러한 질문은 이미 입법자들의 관심을 받고 있습니다. 2024년 콜로라도주는 개인정보 보호법을 확대해 신경 데이터를 보호 대상 생물학적 데이터에 명시적으로 포함했으며, 이를 중추신경계 또는 말초신경계의 활동을 측정해 생성된 정보로 정의했습니다. 연구자들도 이 문제를 고민하고 있습니다. 텍사스대학교 연구팀은 뇌-컴퓨터 인터페이스가 "정신 프라이버시를 존중해야 한다"고 썼습니다.

AI가 실제로 우리의 마음을 읽게 될까?

처음 널리 사용될 뇌-AI 시스템은 공상과학 속 텔레파시와 비슷하지 않을 가능성이 큽니다. 누군가가 우연히 떠올리는 모든 생각을 드러내기보다는, 의도적으로 소통하려는 시도를 변환하는 방식에 가까울 것입니다.

하지만 키보드, 터치스크린, 음성 비서는 모두 같은 문제를 해결합니다. 인간의 의도를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 바꾸는 것입니다. AI가 결국 뇌에서 그 의도를 직접 해독하는 법을 배우게 된다면, 컴퓨팅의 다음 혁명은 기계가 무엇을 할 수 있는지에 관한 것이 아닐 수 있습니다. 기계에 지시하기 위해 우리가 얼마나 적게 해야 하는지에 관한 혁명일 수 있습니다.

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