메타, Muse 앱에 맞춤 공간 스페이스 공개

메타가 11월 6일(미국 시간) 개인 에이전트 앱 Muse 안에서 사용자가 말로 설명한 아이디어를 맞춤형 화면으로 만들어 주는 기능 스페이스를 공개했다. 휴가철 선물 목록이나 매일 하는 낱말 게임, 집수리 계획판처럼 원하는 것을 Muse에 설명하면 Muse가 그 공간을 직접 만든다. 메타는 발표문에서 "만든 스페이스는 모두 Muse의 일부가 되기 때문에 원하는 자리에 두고 언제든 다시 찾아올 수 있다"고 밝혔다. 같은 날 메타는 Muse와 메타 AI에 쓰이는 모델도 Muse Wonder로 훈련한 특화 버전으로 바꿨다.

스페이스는 처음 만든 모습에서 끝나지 않는다. 메타에 따르면 사용자는 스페이스를 쓰는 동안 빠진 요소를 더하거나 겉모습을 바꾸거나 작동 방식을 고치는 일을 계속 Muse에 맡길 수 있다. 앱 안에서 놓일 자리도 사용자가 정한다. 사이드바에 붙이거나 메인 탭으로 옮길 수 있고, 지금 필요 없는 것은 숨기며, 나타날 시점을 예약할 수도 있다. 메타가 든 예는 평일에는 주간 계획표를 앞에 두었다가 토요일이 되면 주말 계획으로 바꿔 끼우는 식이다.

메타가 제시한 활용 예시는 아홉 가지다. 인스타그램에 저장한 위시리스트와 마켓플레이스 판매 글, 구매자 메시지를 한 화면에 모으는 쇼핑 허브가 있고, 학교에서 온 이메일 가운데 아이와 관련된 행사를 찾아 캘린더에 넣는 학교 대시보드가 있다. 좋아하는 아티스트의 신곡과 공연을 따라가는 음악 트래커, 참석 회신 명단과 업체 청구서를 담는 결혼 준비판, 영화·음악·스포츠 팀 퀴즈 게임, 팟캐스트 아이디어와 자료와 대본을 모으는 제작실도 목록에 올랐다. 소규모 사업자를 위한 주문 현황판과 프리랜서용 고객 관리판, 항공권과 호텔과 일정을 날짜별로 엮는 여행 계획표까지 포함됐다.

핵심은 연결이다. 사용자가 쓰는 앱을 연결하면 스페이스가 배경에서 스스로 내용을 갱신해 새 공연 날짜나 가격 변동, 저축 진행 상황이 따로 묻지 않아도 화면에 뜬다고 메타는 설명했다. 사용자는 스페이스 안에서 항목을 체크하고 메모를 달고 내용을 고칠 수 있으며, 다시 들어오면 그 상태가 그대로 남아 있다. 스페이스는 발표 당일부터 Muse가 서비스되는 모든 곳에서 쓸 수 있다. 메타는 다른 사람과 스페이스를 공유해 함께 쓰는 방식도 검토하고 있다고 덧붙였다.

메탈은 메타가 프론티어 모델 Muse Wonder를 공개한 소식을 보도한 바 있다. 이번에 Muse와 메타 AI에 들어간 모델은 그 Muse Wonder를 써서 기존 모델을 다시 훈련한 특화 버전이다. 메타 AI 리서치 블로그는 Muse Wonder를 "지금까지 우리가 만든 가장 뛰어난 모델"이라고 부르며, 그 능력 일부를 더 많은 사람에게 가져가려고 Muse와 메타 AI 뒤의 모델을 개선했다고 밝혔다. 메타가 자체 개발한 개인 초지능 지수에서 현재 Muse 모델은 47%를 기록해 이전 모델의 38%보다 9%포인트 높았다.

이번 특화 모델에는 Muse Wonder에서 먼저 선보인 액티브 메모리와 액티브 포커스가 함께 들어갔다. 액티브 메모리는 중요한 내용을 기억하고 예전 정보가 다시 쓸모 있어지는 순간을 알아차리는 능력이다. 메타는 모델이 일시적인 정보와 영구적인 정보를 구분하고, 시간의 흐름을 따라 추론하며, 아직 유효한 정보와 낡은 정보를 가르도록 훈련했다고 설명했다. 메탈이 확인한 리서치 블로그의 액티브 메모리 평가 도표에서 핵심 맥락을 제대로 쓴 과제의 비율은 현재 모델 90%, 이전 모델 76%였다. 놓친 비율로 바꾸면 24%에서 10%로 줄어든 셈이고, 메타가 밝힌 핵심 정보 망각 2.4배 감소와 같은 값이다.

액티브 포커스는 예상치 못한 장애물을 만나도 목표를 향해 계속 일하게 하는 능력이다. 메타는 현실을 반영한 여러 병목 상황으로 모델을 훈련해 더 애쓰거나, 회복하거나, 다른 길을 찾도록 했다고 밝혔다. 리서치 블로그에 따르면 Muse에서 예상치 못한 문제가 생긴 일상 과제를 끝까지 해내는 성능이 67% 나아졌다. 모델은 여러 일을 동시에 처리하면서 사용자의 목표를 혼자 밀고 나갈 때와 실시간으로 함께 일할 때를 가리도록 배웠고, 작업 도중 들어오는 방향 수정과 추가 설명에도 헷갈리지 않고 맞춰 가도록 다듬어졌다. 메타 AI에서는 복잡한 문제를 단계로 나누고 더 날카로운 후속 질문을 던지며 대화 도중 방향이 바뀌어도 따라가는 쪽으로 같은 개선이 나타난다고 메타는 설명했다.

마크 저커버그(Mark Zuckerberg) 메타 최고경영자(CEO)는 같은 날 X에 "Muse와 메타 AI의 모델을 업그레이드해 Muse Wonder의 액티브 메모리와 액티브 포커스를 모두에게 가져왔다"고 썼다. 그는 "Muse에서 이 새 특화 모델은 핵심 정보를 잊을 가능성이 2.4배 낮고 스스로 바로잡아 일상 과제를 끝내는 능력이 67% 낫다"며 같은 말을 반복하거나 막다른 길에 부딪히는 일이 줄어든다고 덧붙였다. 이 글은 하루가 지나기 전에 조회수 40만 회를 넘겼고 좋아요는 4,490개가 달렸다.

보도에 따르면 말로 설명해 작은 앱을 만드는 도구는 이미 여러 곳에 나와 있다. 구글은 1년여 전 AI로 미니 앱을 만드는 Opal을 발표한 뒤 같은 기능을 구글 AI 스튜디오로 넓혔고, 리플릿 같은 업체도 사용자가 앱을 바이브 코딩으로 만들어 배포하게 한다. 메타의 차이는 만든 결과물을 별도 앱으로 내보내지 않고 Muse 안에 앱 속의 앱으로 붙여 두는 데 있다. 메타는 스페이스를 앱이나 미니 앱이라고 부르지 않고, 사용자의 관심사와 일과에 맞춰 짠 맞춤 경험이라고 소개했다.

콘텐츠 마케터의 눈으로 보면 이번 발표에서 눈여겨볼 대목은 예시 목록이 가리키는 데이터의 출처다. 쇼핑 허브는 인스타그램 저장 목록과 마켓플레이스 거래 메시지를, 학교 대시보드는 이메일과 캘린더를 끌어온다. 스페이스가 쓸모 있어질수록 사용자는 더 많은 앱을 Muse에 연결하게 되고, 그 연결이 배경에서 화면을 계속 갱신하는 구조다. 모델 쪽 발표가 기억과 목표 유지에 집중된 것도 같은 흐름에 있다. 다만 개인 초지능 지수와 액티브 메모리 평가는 메타가 직접 만든 시험이고, 리서치 블로그는 평가 과제의 수나 구성 방식을 밝히지 않았다. 사용자가 한 번 만든 스페이스를 며칠 뒤에도 다시 찾게 될지는 연결된 정보가 얼마나 정확하게 따라오고 모델이 맥락을 얼마나 오래 붙잡는지에 달려 있다.