Meta AI는 메타 플랫폼(구 페이스북)의 연구 부서로, 인공지능 및 증강 현실 기술을 개발한다. 2025년 기준으로 멘로파크, 런던, 뉴욕, 파리, 시애틀, 피츠버그, 텔아비브, 몬트리올에 작업 공간을 유지하고 있다. 이 부서는 기계 학습 및 심층 학습에 대한 오픈소스 기여로 알려져 있으며, 여기에는 PyTorch 프레임워크와 Llama 계열의 대규모 언어 모델이 포함되고, 메타의 소셜 네트워킹 제품에 통합된 Meta AI 가상 비서로도 유명하다.
Meta AI의 기원은 2013년으로 거슬러 올라가며, 당시 페이스북은 Yann LeCun의 지휘 아래 Facebook AI Research(FAIR)를 설립했다. 이후 10년 동안 FAIR는 글로벌 연구 조직으로 성장하여 생성형 AI, 컴퓨터 비전, 자연어 처리와 같은 분야에서 영향력 있는 연구를 발표했다. 2025년, 메타는 AI 노력을 Meta Superintelligence Labs 아래로 재편성하여 FAIR, 대규모 언어 모델 개발 팀, 그리고 기타 AI 연구 및 제품 그룹을 통합했다.
역사
Meta AI는 2013년 Facebook AI Research(FAIR)로 설립되었다. 이 연구소는 2018년까지 Yann LeCun이 이끌었으며, 이후 Jérôme Pesenti가 그 뒤를 이었다. LeCun의 지휘 아래 FAIR는 자기 지도 학습 및 생성적 적대 신경망 분야의 선구적 연구와 문서 분류, 기계 번역, 컴퓨터 비전에 대한 기여로 유명해졌다.
2016년, FAIR는 효율적인 텍스트 분류와 단어 표현 학습을 위한 오픈소스 라이브러리인 fastText를 출시했다. FastText는 문자 n-gram에 기반한 방법을 도입하여 형태적으로 풍부한 언어에서 성능을 개선하고 표준 하드웨어에서 더 빠른 학습을 가능하게 했다.
2017년, FAIR는 Torch 라이브러리를 기반으로 구축된 오픈소스 기계 학습 프레임워크인 PyTorch를 출시했다. PyTorch의 동적 계산 그래프와 Python 우선 설계는 학술 연구와 산업 분야에서 널리 채택되게 했으며, TensorFlow와 함께 심층 학습의 지배적인 프레임워크 중 하나가 되었다.
2021년 페이스북이 메타 플랫폼으로 브랜드를 변경한 후, FAIR는 메타의 기초 AI 연구 팀으로 계속 운영되었다. 2023년, 메타는 회사의 Llama 모델을 기반으로 한 Meta AI 비서를 도입하고 이를 소셜 네트워킹 제품에 통합했다. 2025년, 메타는 인공지능 노력을 Meta Superintelligence Labs 아래로 재편성하여 FAIR, 대규모 언어 모델 개발 팀, 그리고 기타 AI 연구 및 제품 그룹을 통합했다.
가상 비서
Meta AI는 팀이 개발한 가상 비서의 이름이기도 하다. 이 비서는 페이스북, 인스타그램, 왓츠앱을 포함한 메타의 소셜 네트워킹 제품에 챗봇으로 통합되어 있으며, 독립형 앱으로도 제공된다. 선택적 유료 구독은 비서의 기능에 대한 더 높은 사용 한도를 제공한다.
이 가상 비서는 2세대 Ray-Ban Meta 스마트 안경에 사전 설치되었으며, 업데이트 후 안경 카메라의 입력을 통합할 수 있다. 또한 Quest 2 및 이후 버전의 머리 장착형 디스플레이(HMD)에서도 사용할 수 있다.
2024년 5월부터 이 챗봇은 원본 기사에 직접 연결하지 않고 다양한 매체의 뉴스를 요약해 왔으며, 여기에는 뉴스 링크가 플랫폼에서 금지된 캐나다도 포함된다. 보상이나 출처 표시 없이 뉴스 콘텐츠를 사용하는 것은 윤리적 및 법적 우려를 제기했으며, 특히 메타가 플랫폼에서 뉴스 가시성을 계속 줄이는 상황에서 더욱 그러하다.
연구
Meta AI의 연구는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, AI 인프라를 포함한 인공지능의 여러 분야에 걸쳐 있다. 이 부서는 학술 행사에서 광범위하게 발표하며 많은 도구와 모델을 오픈소스 소프트웨어로 공개한다.
자연어 처리
Meta AI의 연구 분야 중 하나는 기계 번역, 자연어 생성, 질문 응답을 포함한 자연어 처리이다. 2023년, Meta AI 팀은 실시간 음성 번역을 가능하게 하도록 설계된 Seamless라는 일련의 자연어 처리 모델을 출시했다. 2024년, Meta AI 연구원을 포함한 팀은 일반적으로 기계 번역이 지원되지 않는 언어에 대한 기계 번역 개발에 관한 논문을 발표했다. Nature 저널의 사설 기사는 이 논문에 대해 논평하며 기계 학습 기술의 개발과 적용에 언어 전문가를 참여시키는 것의 중요성을 강조했다.
#### Galactica
Galactica는 과학 텍스트 생성을 위해 설계된 대규모 언어 모델(LLM)이다. 2022년 11월 15일부터 3일 동안 사용 가능했으며, 인종 차별적이고 부정확한 콘텐츠를 생성한 이유로 철회되었다. 이 모델은 과학자들이 방대한 문헌을 탐색하도록 돕기 위한 것이었지만, 그럴듯하지만 부정확한 출력을 생성하는 경향이 공개적인 비판을 불러일으켰고 빠르게 제거되었다.
#### Llama
Llama는 2023년 2월에 출시된 LLM이다. 2026년 1월 기준으로 가장 최근 출시 버전은 Llama 4이다. Llama 계열은 오픈소스 라이선스로 공개되어 오픈AI 및 구글 딥마인드의 독점 모델에 대한 대안을 찾는 연구자와 스타트업에게 인기 있는 선택이 되었다. Llama 모델은 챗봇부터 코드 생성까지 다양한 응용 분야에 사용되었으며, 미세 조정된 변형 모델의 더 넓은 생태계를 촉진했다.
Muse
2026년 4월, Meta Superintelligence Labs는 Muse 계열의 첫 번째 모델인 Muse Spark를 도입했다. Muse Spark는 도구 사용, 시각적 추론, 다중 에이전트 워크플로우를 포함한 작업을 위해 설계된 다중 모드 추론 모델이다. 메타는 이후 이미지 및 비디오 생성과 이해에 초점을 맞춘 Muse Image 및 Muse Video를 포함한 전문 모델로 계열을 확장했다.
AI 인프라
메타는 인공지능 연구와 배포를 위한 대규모 컴퓨팅 인프라를 개발했다. 2022년, 자연어 처리와 컴퓨터 비전을 포함한 분야에서 대규모 모델을 학습하도록 설계된 GPU 기반 슈퍼컴퓨터인 AI Research SuperCluster(RSC)를 도입했다. RSC는 수천 개의 Nvidia GPU와 고대역폭 상호 연결로 구축되어 수천억 개의 매개변수를 가진 모델 학습을 지원했다.
메타는 또한 내부 워크로드를 위한 MTIA(Meta Training and Inference Accelerator) 계열의 맞춤형 AI 가속기를 개발하면서, 대규모 Nvidia GPU 클러스터를 계속 사용하고 있다. MTIA 칩은 메타의 특정 추천 및 순위 모델에 대한 추론과 학습을 최적화하도록 설계되어 타사 하드웨어에 대한 의존도를 줄인다.
논란
프랑스 언론 매체 Mediapart는 2022년 페이스북의 모회사가 불법적으로 해적 사이트 LibGen이 축적한 저작물을 AI 학습에 사용했다고 보도했다. 이 보도는 메타가 허가 없이 저작권이 있는 책과 학술 논문의 저장소인 LibGen에서 파생된 데이터 세트를 사용했다고 주장했다. 메타는 구체적인 세부 사항을 공개적으로 확인하거나 부인하지 않았지만, 이 사건은 대규모 언어 모델 학습에서 저작권 있는 자료의 사용에 대한 지속적인 논쟁을 부각시켰다.
같이 보기
참고 문헌
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외부 링크
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