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AI 연구

AI, 뇌 스캔만으로 보고 있는 이미지 복원하는 디코더 개발

MIT Tech Review·2026-10-01영문 원문

요약

이스라엘 Weizmann Institute of Science의 마이클 이라니 연구팀이 fMRI 뇌 스캔 데이터로 사람이 보고 있는 이미지를 재구성하는 AI 디코더를 개발했다. 이미지의 구조와 내용을 각각 예측하는 두 갈래 구조와 확산 모델을 결합했으며, 뇌 활동을 예측하는 인코더와 함께 상호 학습시켜 정확도를 높였다. 새로운 피험자에게도 적은 보정 데이터만으로 적용 가능한 '범용 뇌 인코더'도 선보였다. 연구는 뉴욕에서 열린 인지계산신경과학 학회에서 발표됐으며, 잠금 증후군 환자 소통 지원 같은 치료적 가능성과 함께 동의 없이 생각을 읽어낼 수 있다는 윤리적 우려도 함께 제기됐다.

큐레이터 노트

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기존 기법은 신규 피험자의 뇌 반응 패턴을 학습시키는 데 약 40시간의 스캔이 필요했지만, 이번 디코더는 약 1시간 분량의 데이터만으로 적용 가능해 신경과학 연구의 진입장벽을 낮출 수 있다는 점이 눈에 띈다.

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이 일이 어디서 왔나

같은 날 MIT 테크놀로지 리뷰가 두 건으로 보도한 이 연구는 이스라엘 바이즈만 과학연구소 마이클 이라니 연구팀이 뇌 스캔으로 시각 이미지를 재구성하는 디코더를 뉴욕 인지계산신경과학 학회에서 발표한 내용이다. 2026년 9월 10일 KAIST가 뇌파로 의도를 읽어내는 BCI 기술 'NVA'를 발표한 데 이어, 뇌 신호를 AI로 해독하는 연구가 잇따라 공개되는 흐름 속에 놓인다. 두 보도 모두 치료적 활용 가능성과 함께 동의 없는 생각 읽기에 대한 과학자들의 우려를 함께 전했다는 점이 공통된다.

짚어야 할 점

  • 핵심은 신규 피험자에게 필요한 보정 스캔 시간이 약 40시간에서 약 1시간으로 줄었다는 점으로, 이는 연구 확장성뿐 아니라 실생활 적용 가능성까지 바꿀 수 있는 변화다.
  • KAIST의 NVA가 말이나 몸짓 없이도 의도를 읽어내는 기술이었던 것처럼, 이번 디코더도 당사자의 명시적 표현 없이 내면의 시각 경험에 접근한다는 점에서 같은 계열의 기술적 흐름으로 봐야 한다.
  • 두 보도 모두 락트인 환자 소통 지원이라는 치료적 기대와 동의 없는 생각 읽기라는 우려를 나란히 제시했는데, 이 우려가 구체적으로 어떤 안전장치로 이어지는지는 아직 제시되지 않았다.

아직 확인되지 않은 것

  • '범용 뇌 인코더'의 정확도가 기존 40시간 보정 방식과 비교해 어느 정도 수준인지 구체적 수치는 확인되지 않았다.
  • 동의 없는 생각 읽기 우려에 대해 연구팀이나 학회가 어떤 제도적·기술적 보호 장치를 제안했는지는 나오지 않았다.
  • 잠금 증후군 환자 등 실제 임상 대상에게 이 기술이 적용된 사례나 계획이 있는지는 확인되지 않았다.

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확산 모델
노이즈를 점진적으로 제거하는 과정을 학습해 무작위 노이즈로부터 이미지를 생성하는 생성 모델을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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