메타, AI로 전체 동영상 추천 시스템 구축…서비스 내 AI 채팅 통합
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메타 플랫폼이 자사 모든 플랫폼에서 자사 전체 동영상을 추천할 수 있는 AI(인공지능) 시스템을 개발하고 있다고 밝혔다.
페이스북 책임자인 톰 앨리슨은 6일(현지시간) 2026년까지 메타의 기술 로드맵 중 하나는 틱톡과 비슷한 자사의 짧은 릴스 동영상과 전통적인 형태의 긴 동영상 모두를 구동할 수 있는 AI 추천 모델을 개발하는 것이라고 밝혔다.
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메타 플랫폼이 자사 모든 플랫폼에서 자사 전체 동영상을 추천할 수 있는 AI(인공지능) 시스템을 개발하고 있다고 밝혔다.
페이스북 책임자인 톰 앨리슨은 6일(현지시간) 2026년까지 메타의 기술 로드맵 중 하나는 틱톡과 비슷한 자사의 짧은 릴스 동영상과 전통적인 형태의 긴 동영상 모두를 구동할 수 있는 AI 추천 모델을 개발하는 것이라고 밝혔다.
그는 이날 모간스탠리 기술 콘퍼런스에서 메타의 기술 로드맵 1단계는 현재의 추천 시스템을 기존 컴퓨터 칩에서 GPU(그래픽 프로세싱 유닛)로 전환해 서비스의 전반적인 성능을 개선하는 것이라고 말했다.
또 메타 경영진은 거대한 AI 모델이 "많은 데이터와 채팅 같이 매우 일반적인 형태의 모든 활동들을 처리할 수 있다는 사실에 놀랐다"며 모든 서비스에 걸쳐 사용될 수 있는 거대한 추천 모델의 가능성을 보게 됐다고 설명했다. 이어 지난해 "이런 종류의 새 모델 아키텍처"를 구축해 릴스에 테스트했다고 밝혔다.
앨리슨은 이 모델 아키텍처가 핵심 페이스북 앱에서 "릴스 시청시간을 8~10% 늘리는데 도움이 됐다"며 이 모델이 "이전 모델보다 데이터를 훨씬 더 효율적으로 학습"한다는 사실이 입증됐다고 말했다. 그는 "이러한 모델을 정확한 종류의 하드웨어로 확장하는데 더 많은 투자를 집중했다"고 강조했다.
그는 메타가 현재 시스템의 아키텍처를 재구성하는 3단계에 있으며 기술을 검증해 여러 제품에 적용해보고 있다고 설명했다.
앨리슨은 "새로운 모델을 릴에만 적용하는 것이 아니라 전체 동영상 생태계에 적용하는 프로젝트를 진행 중"이라며 "이 프로젝트가 제대로 진행되면 추천 서비스는 좀더 매력적이고 관련성이 높아지며 사용자에 대한 반응도도 개선될 것"이라고 밝혔다.
이어 이 모델이 성공하면 "사용자가 릴스에서 관심 있는 콘텐츠를 보고 다시 피드로 돌아가면 유사한 콘텐츠가 더 많이 보여질 것"이라고 말했다.
메타는 또 좀더 정교한 채팅 도구를 핵심 피드에 통합시켜 "테일러 스위프트에 대한 추천 게시물"을 본 사람이 "버튼 하나만 클릭하고 '메타, 내가 지금 보고 있는 테일러 스위프트에 대해 더 자세히 알려줘'라고 말할 수 있는" 생성형 AI도 고려하고 있다고 설명했다.
메타는 AI 채팅 도구를 서비스 내에 통합하는 방안도 진행 중인데 예를들어 페이스북의 요리 그룹 회원이 디저트에 대해 질문하면 디지털 비서가 대답하는 방식이다.
권성희 기자 shkwon@mt.co.kr
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