메타(Meta)의 최근 6개월 AI 주요 동향 정리

1. 생성형 AI 개발 및 전략 발표

• 사용자 창작 도구 강화: 메타는 자사 앱 전반에 생성형 AI 기능을 도입하여 이용자의 창의적 표현을 도왔습니다. 2024년 Meta Connect 행사에서는 AI 스티커 기능을 시연했는데, 사용자가 입력한 텍스트 프롬프트로 맞춤형 스티커를 즉석 생성하는 기능입니다. 이는 메타의 Llama 2 모델과 이미지 생성 모델 Emu를 활용한 것으로, WhatsApp, Messenger, Instagram 및 Facebook 스토리에 적용되어 무한대에 가까운 스티커 옵션을 제공합니다about.fb.com. 또한 Instagram에서는 **이미지 편집 툴(Restyle, Backdrop)**을 선보여, 사용자가 자신의 사진을 다양한 스타일로 변환하거나 새로운 배경으로 합성하는 AI 이미지 생성 기능을 도입했습니다about.fb.com. 이러한 툴들은 사용자의 간단한 프롬프트를 바탕으로 사진을 새롭게 꾸며주며, 향후 이용자들이 친구들과 협업하여 AI로 이미지를 공동 제작(co-create)할 수 있는 기능도 추가되고 있습니다about.fb.com.

• 대화형 AI 및 콘텐츠 생성: 메타는 Meta AI 어시스턴트를 도입하여 WhatsApp, Messenger, Instagram 등의 채팅에서 생성형 AI를 직접 활용할 수 있게 했습니다about.fb.com. 예를 들어, 채팅 중에 사진을 공유하고 “이 꽃이 어떤 종류인지 알려줘”와 같이 물으면 Meta AI가 이미지를 이해하고 답변해줍니다about.fb.com. 뿐만 아니라 사용자가 “사진에서 내 배경을 무지개로 바꿔줘”처럼 요청하면, Meta AI가 해당 사진을 편집하여 새로운 이미지로 변환해 줍니다about.fb.com. 이러한 기능은 사용자가 앱 내에서 텍스트 프롬프트만으로 현실적인 이미지를 생성하거나 편집할 수 있게 함으로써, 메타가 생성형 AI를 일상적인 소셜 미디어 경험에 통합하려는 전략을 보여줍니다about.fb.comabout.fb.com.
• 광고 분야의 생성형 AI 활용: 메타는 광고주들을 위한 생성형 AI 도구도 적극 출시했습니다. 2024년 하반기 기준, 전 세계 400만 이상의 광고주가 메타의 이미지, 동영상, 텍스트 생성 AI 툴을 최소 하나 이상 활용했고, 이는 6개월 전에 약 100만 명 수준이던 사용자가 단기간에 급증한 것입니다marketingdive.com. 예를 들어 2024년 10월에 출시된 “이미지 애니메이션” 기능은 광고 동영상의 비율이나 배경을 자동 확장·변환해주는 생성 AI 도구로, 출시 몇 달 만에 수십만 광고주가 매달 활용하고 있습니다marketingdive.commarketingdive.com. 메타는 이러한 AI 기반 광고 크리에이티브의 효과도 발표했는데, 생성형 AI로 제작한 광고 캠페인은 클릭률(CTR)이 11% 높아지고 전환율도 7.6% 개선되는 등 유의미한 성과를 보였습니다about.fb.com. 그 결과 2024년 말 15백만 건 이상의 광고 소재가 메타의 생성 AI 도구로 제작되었으며about.fb.com, 광고 효율을 높이는 Advantage+ 등 AI 활용 자동화 캠페인도 빠르게 성장해 연간 200억 달러 이상의 매출을 창출하고 있습니다marketingdive.commarketingdive.com.
• 생성형 콘텐츠에 대한 책임 있는 접근: 메타는 생성형 AI의 남용이나 정보 왜곡을 막기 위해 투명성 조치도 병행하고 있습니다. 2024년부터 메타는 자사 플랫폼에 AI로 생성된 콘텐츠에 “AI 정보” 레이블을 부착하는 정책을 시행했습니다about.fb.com. 예를 들어, AI 도구로 만들어졌거나 편집된 이미지·동영상·오디오 콘텐츠를 감지하면 해당 게시물에 “AI로 생성됨”이라는 표시를 추가하여 이용자들이 이를 인지할 수 있게 한 것입니다about.fb.com. 2024년 9월에는 이 레이블 정책을 개선하여, AI 개입 정도에 따라 표기를 세분화했습니다. AI가 일부만 편집한 경우에는 게시물 메뉴 내에 조용히 표기하고, 전체를 생성한 경우에는 게시물에 명확히 “AI로 생성됨”을 표시하는 식으로 사용자 기대에 맞게 조정했습니다about.fb.com. 이러한 조치는 생성형 AI 확산 속에서 이용자 신뢰를 지키려는 메타의 책임 전략으로 평가됩니다.

2. 대형 언어 모델(LLM) 발표 및 LLaMA 오픈소스 전략

• Llama 3 세대의 진화: 메타는 최근 6개월간 자사 대형 언어 모델 LLaMA 시리즈를 빠르게 고도화했습니다. 2024년 8월에는 **Llama 3.1 (4050억 파라미터)**을 공개하며, 당시까지 가장 거대한 공개 LLM을 선보였습니다techcrunch.com. 이어 12월에는 Llama 3.3 (700억 파라미터) 모델을 출시했는데, 메타의 생성형 AI 부문 VP에 따르면 이 모델은 4050억 파라미터짜리 이전 모델과 동등한 성능을 내면서도 훨씬 경량/저비용으로 동작하는 효율성을 달성했습니다theverge.com. 한편, 2024년 9월 메타 개발자 콘퍼런스(Meta Connect 2024)에서 공개된 Llama 3.2는 메타 LLM 최초로 멀티모달 기능을 갖춘 것이 특징입니다. 파라미터 110억 및 900억 규모의 Llama 3.2 모델들은 이미지와 텍스트를 함께 이해할 수 있어, 차트나 그래프를 분석해 설명하거나 사진을 보고 묘사·객체 인식하는 작업을 수행합니다techcrunch.com. 예컨대 공원의 지도 이미지를 주고 “어디에서 지형이 가파르게 바뀌나요?”를 묻거나, 기업 매출 그래프를 보여주고 “가장 실적이 좋은 달이 언제인가요?” 물으면 시각 정보를 해석해 답변할 수 있습니다techcrunch.com. Llama 3.2 모델들은 또한 **약 128,000 토큰(수십만 단어)**에 이르는 초장문의 컨텍스트를 처리할 수 있어venturebeat.com, 복잡한 문서 요약이나 장시간 대화에도 활용될 수 있습니다. 메타는 이러한 모델들을 Hugging Face, MS Azure, AWS, 구글 클라우드 등 다양한 플랫폼에서 다운로드 및 사용 가능하게 공개했고techcrunch.comventurebeat.com, 자체 사이트(llama.com)에서도 제공하여 개발자들이 폭넓게 활용하도록 했습니다.
• “개방형 AI” 전략과 오픈소스: 메타는 LLM 분야에서 오픈소스 철학을 내세우며 경쟁사들과 차별화를 꾀하고 있습니다. Llama 시리즈는 연구 목적의 무료 제공을 시작으로, 상업적 사용까지 허용하는 개방형 라이선스로 배포되어 왔습니다. 그 결과 2024년 말 기준 Llama 모델들은 다운로드 3억 5천만 회를 넘기며 폭넓게 활용되었고, 줌(Zoom), AT&T, 골드만삭스와 같은 기업들도 채택할 정도로 영향력을 보였습니다techcrunch.com. 메타는 “모두가 AI의 혜택을 누리게 한다”는 명분 아래 모델을 공개하지만, 궁극적으로 메타의 AI가 표준으로 자리잡기를 바라고 있습니다techcrunch.com. 개방 전략을 통해 서드파티 개발자들이 Meta LLM을 자유롭게 개선·응용하도록 함으로써, 오픈소스 커뮤니티의 발전을 자사 모델에 흡수하고 경쟁사(OpenAI, Anthropic 등)의 가격 인하 압박을 유도하는 효과를 기대한 것입니다techcrunch.comtechcrunch.com. 다만 완전한 자유는 아니어서, 월 7억 명 이상 사용자 규모의 플랫폼에서 Llama를 활용하려면 메타의 별도 허가를 받아야 하는 등 일부 라이선스 제한을 두고 있습니다techcrunch.com (사실상 이 정도 초대형 플랫폼은 이미 자체 모델을 갖춘 경우가 많지만, 메타가 승인 절차에 대해선 구체적 언급을 피하고 있습니다). 이러한 “제한적 오픈소스” 전략에도 불구하고, 메타의 개방 노선은 개발자 친화적으로 받아들여져 Llama 생태계를 빠르게 확장시키는 데 기여하고 있습니다techcrunch.com.
• Llama 4 세대 등장: 2025년 초, 메타는 차세대 LLM인 Llama 4 시리즈를 발표하며 AI 역량을 한층 높였습니다. 2025년 4월 공개된 Llama 4 Scout와 Llama 4 Maverick은 메타 최초의 본격 멀티모달 LLM으로서, 텍스트는 물론 이미지, 음성, 비디오까지 처리 및 생성할 수 있는 모델들입니다reuters.com. 메타는 이들을 “지금까지 개발한 가장 진보된 모델”이자 “동급 최강의 멀티모달 모델”로 소개했으며reuters.com, 두 모델 모두를 오픈소스 소프트웨어로 공개했습니다reuters.com. 아울러 메타는 Llama 4 Behemoth라는 초대형 모델도 예고했는데, 이는 “자사 모델 중 가장 강력하며, 다른 신형 모델들의 교사(teacher) 역할을 할 것”이라고 언급되었습니다reuters.com. 한편 Llama 4 발표와 관련해, 개발 과정에서 모델의 추론·수리 능력이 기대에 못 미치고 음성 대화 능력이 OpenAI 등 경쟁사보다 떨어진다는 판단하에 공개가 수차례 지연되었다는 보도도 나왔습니다reuters.com. 이는 메타가 Llama 4의 품질을 업계 최고 수준으로 끌어올리기 위해 막판까지 조정을 거쳤음을 시사하며, 현 세대 최고 성능의 AI 모델을 목표로 기술적 완성도에 무게를 둔 행보로 해석됩니다. 결국 Llama 4의 출시로 메타는 개방성을 유지하면서도 GPT-4, Claude 2 등 유수의 모델들과 성능 경쟁을 이어갈 수 있는 발판을 마련한 것으로 평가됩니다.

3. AI 인프라 투자 및 데이터센터 전략

• 대규모 GPU 인프라 확충: 메타는 최신 AI 모델들을 뒷받침하기 위해 대규모 연산 인프라에 막대한 투자를 단행했습니다. 2024년 메타는 한 번에 24,576개의 GPU를 담은 초대형 AI 슈퍼클러스터 두 개를 구축했다고 발표했는데, 이 클러스터들은 Llama 3를 비롯한 현행 및 차기 대형 모델들의 훈련에 활용되고 있습니다engineering.fb.com. 특히 메타는 오픈 Compute 프로젝트의 Grand Teton 서버 디자인과 PyTorch 프레임워크 등 개방형 기술 스택을 활용해 이 거대 클러스터를 구축했다고 밝혔으며engineering.fb.com, 이를 통해 높은 비용 효율과 안정성을 구현했습니다. 나아가 메타는 2024년 말까지 NVIDIA H100 GPU를 35만 개 수준으로 확보하여, 자체 데이터센터의 AI 컴퓨팅 파워를 H100 GPU 약 60만 개 규모에 맞먹도록 증설한다는 야심 찬 인프라 로드맵을 공개했습니다engineering.fb.com. 이러한 투자 규모는 전례 없이 거대한 것으로, 마크 저커버그 메타 CEO도 “Llama 4를 훈련하려면 Llama 3의 10배에 달하는 컴퓨팅 파워가 필요할 것”이라며 미래 세대 모델 대비 선제적으로 인프라 용량을 확충하겠다는 의지를 밝혔습니다techcrunch.com. 메타의 AI 슈퍼컴퓨터 증설은 곧 AI 패권 경쟁이 곧 컴퓨팅 경쟁임을 보여주는 사례로, 메타가 향후 나올 초거대 모델들을 원활히 운영하기 위한 토대 마련에 총력을 기울이고 있음을 나타냅니다.
• 맞춤형 AI 칩 개발: 메타는 GPU 확보와 별개로, 독자적인 AI 반도체(가속기) 개발에도 집중하고 있습니다. 2024년 4월 메타는 차세대 자체 AI 가속기 칩(코드명 “Artemis”)의 상세를 공개했는데, 이는 Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) 2세대 버전으로서 메타가 사내에서 설계한 AI 전용 칩입니다reuters.com. 이 칩은 특히 Facebook과 Instagram에서 방대한 트래픽을 처리하는 피드 추천 알고리즘과 광고 순위 모델 등의 워크로드에 최적화되어 있습니다about.fb.com. 메타에 따르면 신형 MTIA는 1세대 대비 성능이 2배 이상 향상되었고 메모리 대역폭 및 용량도 대폭 늘어나, 메타의 딥러닝 추천 모델을 이전보다 훨씬 효율적으로 구동할 수 있습니다about.fb.com. 자체 칩 개발은 엔비디아 GPU 의존도 완화와 에너지 비용 절감을 위한 장기 전략으로 추진되고 있으며reuters.com, 메타는 이처럼 풀스택(Full-stack) 인프라를 직접 설계함으로써 자사 AI 서비스에 최적화된 성능을 추구하고 있습니다. 한편 이러한 커스텀 실리콘 전략 이외에도, 메타는 AI 인프라의 소프트웨어 최적화에도 막대한 투자를 지속해 동일 하드웨어에서 더 높은 효율을 끌어낼 계획입니다reuters.com.
• 데이터센터 투자 및 비용: AI 확장을 뒷받침하기 위한 메타의 **설비 투자(CapEx)**는 기록적인 수준으로 증가하고 있습니다. 2024년 2분기 메타의 자본 지출은 85억 달러로 전년 동기 대비 33% 증가했는데, 이는 주로 서버, 데이터센터 및 네트워크 인프라에 대한 투자 때문이라고 CFO가 밝혔습니다techcrunch.com. 이러한 투자 기조는 앞으로도 가속화되어, 메타는 2025년에 AI 인프라에 최대 650억 달러를 지출할 계획인 것으로 전해졌습니다reuters.com. 이 수치는 메타가 AI 경쟁에서 뒤처지지 않고 대규모 모델들을 운영하기 위해 설비 확장에 총력을 다하고 있음을 보여줍니다. 또한 메타는 인프라 구축에 있어 개방형 기술 생태계에도 기여하고 있습니다. 예를 들어 데이터센터 하드웨어 설계에 Open Compute Project의 Open Rack 표준을 적용하고 자사 설계를 업계에 공유함으로써, 전체 산업의 AI 인프라 발전을 촉진하고 있습니다engineering.fb.com. 이처럼 전용 AI 칩 개발에서부터 GPU 대량 확보, 오픈 소스 하드웨어 참여에 이르기까지 다각도로 추진되는 인프라 전략은, 메타의 서비스를 지탱하는 보이지 않는 기반을 미래 대비형으로 탈바꿈시키고 있습니다.

4. 플랫폼 전략, 개발 툴킷 및 개발자 지원

• Llama 전용 개발 툴과 지원: 메타는 자체 AI 모델을 플랫폼화하여 외부 개발자들이 쉽게 활용하고 맞춤화할 수 있도록 지원하고 있습니다. 예를 들어 Llama 3.2 공개와 함께 메타는 **“Llama Stack”**이라는 개발 툴킷을 선보였는데, 이는 Llama 모델들을 보다 손쉽게 **파인튜닝(fine-tune)**하고 배포할 수 있는 도구 모음입니다techcrunch.com. Llama Stack을 통해 개발자들은 10억, 30억, 110억, 900억 등 다양한 규모의 Llama 3.2 모델에 자신만의 데이터나 목적에 맞춰 미세조정을 가할 수 있습니다techcrunch.com. Llama 3 시리즈 모델들은 최대 10만 단어에 달하는 방대한 문맥도 처리 가능하기 때문에techcrunch.com, 이러한 툴킷을 활용하면 챗봇, 요약기, 창작 보조 등 다양한 애플리케이션에 특화된 AI를 제작할 수 있습니다. 메타가 Llama의 일부 가중치를 오픈소스로 공개하고(개발자들이 자유롭게 다운로드하여 로컬 실행) Azure, AWS 같은 클라우드에도 배포한 것도techcrunch.com, 개발자 친화적인 AI 플랫폼 전략의 일환입니다. 메타는 이 개방 정책이 커뮤니티 주도의 개선과 혁신을 불러와 궁극적으로 자사 AI의 품질 향상으로 이어진다고 보고 있습니다techcrunch.com.
• AI Studio와 서드파티 AI 생성: 2024년 말, 메타는 AI Studio라는 플랫폼을 미국 시장에 공개하여 개인 개발자와 크리에이터가 자신만의 AI 챗봇을 만들 수 있는 공간을 마련했습니다techcrunch.com. 초기 테스트를 거쳐 7월 말에 전면 롤아웃된 AI Studio를 통해, 특별한 코딩 지식이 없는 사용자도 제공된 템플릿이나 자신의 프롬프트만으로 개성 있는 AI 캐릭터를 만들어낼 수 있습니다techcrunch.comtechcrunch.com. 이렇게 생성한 AI 챗봇(소위 “AI”)은 Instagram, Messenger, WhatsApp 등 메타의 주요 앱과 웹에서 작동하도록 공유할 수 있어techcrunch.com, 예컨대 인스타그램 크리에이터는 자신의 AI 분신을 제작해 팬들의 질문에 대신 답하거나, 팔로워들과 1:1로 소통을 자동화하는 데 활용할 수 있습니다techcrunch.com. 메타 CEO 마크 저커버그도 이러한 **“AI 아바타”**가 크리에이터들의 팬 관리와 커뮤니티 확장에 큰 도움이 될 것으로 기대한다고 언급한 바 있습니다techcrunch.com. 더 나아가 메타는 향후 기업용 AI와 서드파티 개발자용 AI 출시를 지원할 것이며, AI 사용자가 직접 AI를 만드는 시대를 준비하고 있습니다about.fb.com. AI Studio 출시는 메타 플랫폼이 AI 생성과 소비가 선순환하는 생태계로 진화하려는 전략임을 보여주며, 외부 개발자의 참여를 통해 메타의 AI 역량을 스케일 업하려는 움직임으로 평가됩니다.
• 오픈소스 및 연구 지원: 메타는 개발자 지원 측면에서, 자사의 AI 연구 성과를 적극 오픈소스화하고 공유하는 행보도 이어가고 있습니다. 대표적인 예로, 메타는 PyTorch 딥러닝 프레임워크를 처음 개발하여 2018년 오픈소스로 공개했고 이후 PyTorch 재단을 통해 업계 표준으로 자리잡게 한 바 있습니다. 이러한 전통은 Llama 시리즈 공개로 이어졌으며, 이미지 생성 모델(예: Emu), 코드 생성 모델(Code Llama), 음성 합성 모델(Voicebox) 등 다양한 영역의 AI 모델과 툴킷을 공개하여 연구자와 개발자들이 활용하도록 했습니다about.fb.comtechcrunch.com. 메타 AI 연구 조직(FAIR)은 정기적으로 AI@Meta 블로그를 통해 최신 연구 결과와 오픈소스 라이브러리를 발표하고 있으며, 대규모 최적화 라이브러리, 확장 가능한 분산 학습 툴 등도 커뮤니티에 기여해 왔습니다. 또한 메타는 Open Compute Project(OCP) 등의 산업 협의체에서 하드웨어 설계 공유에도 앞장서, 소프트웨어뿐 아니라 하드웨어까지 개방형 혁신을 주도하고 있습니다engineering.fb.com. 이러한 노력은 개발자들에게 메타의 AI 기술을 투명하고 접근성 있게 제공함과 동시에, 전 세계 연구 커뮤니티의 집단지성을 자사 플랫폼으로 끌어들이는 플랫폼 전략으로 볼 수 있습니다. 요약하면, 메타는 AI 시대에 “개발자 중심” 철학을 취함으로써, 더 많은 개발자가 메타의 도구로 혁신을 만들어내도록 장려하고 있는 것입니다.

5. Instagram, WhatsApp, Facebook 등 앱에 적용된 AI 기술

• AI 비서의 전면 배치: 메타는 2024년 말부터 소셜 앱 전반에 AI 챗봇 비서를 도입하여 사용자 경험을 차별화하고 있습니다. Meta AI로 명명된 이 대화형 AI 어시스턴트는 현재 WhatsApp, Messenger, Instagram 등에서 베타 서비스로 제공되며, 사용자가 일상 언어로 질문하거나 대화하듯이 상호작용할 수 있습니다about.fb.com. 예를 들어 채팅창에 “근처 맛집 알려줘”라고 물으면 Meta AI가 인터넷 정보를 토대로 답을 주고, 대화 도중에 이미지 생성을 부탁하면 텍스트 프롬프트로 사실적인 그림도 만들어주는 등 다재다능한 비서 역할을 수행합니다about.fb.com. 이 AI 비서는 출시 초기 미국 등 일부 지역에서 제한적으로 제공되었으나 높은 호응을 얻으며 빠르게 확산되었습니다. 2024년 4분기 기준 Meta AI의 월간 활성사용자(MAU)는 약 7억 명에 달했고, 경영진은 2025년에 이를 10억 명 수준으로 끌어올릴 수 있을 것으로 전망했습니다marketingdive.com. 이는 메타의 방대한 사용자 기반에 AI 기능이 광범위하게 스며들고 있음을 의미하며, 회사가 차세대 소셜 상호작용의 한 축으로 AI를 적극 육성하고 있음을 보여줍니다.
• 소셜 미디어의 창작 및 소통에 AI 활용: Instagram과 Facebook에서는 사용자 콘텐츠 제작과 소통 강화를 위한 다양한 AI 기능이 도입되었습니다. 앞서 언급한 AI 스티커 기능은 사용자가 단어나 문장을 입력하면 그에 맞는 삽화를 AI가 스티커로 생성해주는 것으로, 채팅이나 스토리에서 새로운 표현 수단이 되고 있습니다about.fb.com. 또한 Instagram에는 **AI 이미지 생성 기능(Imagine)**이 추가되어, 이용자가 자신을 슈퍼히어로나 다른 상상 속 모습으로 변신시킨 프로필 사진을 만들어보거나, 피드 게시물 이미지를 보고 관련된 재미난 배경화면을 AI가 생성해주는 기능이 테스트되고 있습니다about.fb.com. 사용자가 스토리에 사진을 올릴 때 AI가 적절한 캡션 문구를 추천해주는 기능도 도입되어, 손쉽게 어울리는 문구를 붙일 수 있게 되었습니다about.fb.com. Messenger와 Instagram의 DM에서는 채팅방 디자인에 AI 테마를 적용하는 기능이 추가되어, 사용자가 원하는 테마를 프롬프트로 설명하면 AI가 채팅 배경을 꾸며줍니다about.fb.com. 나아가 Facebook과 Instagram 피드에는 사용자의 관심사나 최신 트렌드를 반영한 AI 생성 이미지 콘텐츠가 시험적으로 등장하고 있습니다about.fb.com. 이용자는 AI가 제안한 이미지를 보고 마음에 들지 않을 경우 **스와이프하여 새 이미지를 생성(Imagine)**하거나 프롬프트를 수정하면서 자신에게 맞는 콘텐츠를 실시간으로 만들어낼 수도 있습니다about.fb.com. 이러한 시도들은 소셜 미디어 경험을 개인화하는 새로운 방향으로, 이용자가 소비자이자 창작자가 되어 AI와 협업하는 형태의 커뮤니케이션을 보여줍니다.
• WhatsApp의 AI 기능과 프라이버시: 메타는 **WhatsApp(왓츠앱)**에도 AI 기능을 접목하면서, 강점인 종단간 암호화(E2EE) 프라이버시를 지키기 위한 기술적 대안을 함께 도입하고 있습니다. 2025년 4월 왓츠앱 팀은 **“프라이빗 프로세싱(Private Processing)”**이라는 새로운 기술을 발표했는데, 이는 사용자가 자신의 채팅 내용을 AI에게 요약 또는 분석시키고자 할 때 메타나 제3자가 내용을 볼 수 없도록 보장하는 솔루션입니다therecord.media. 구체적으로, 사용자가 원하면 특정 채팅 스레드를 AI로 **요약(Summarize)**하거나 답장 초안 추천 등을 받을 수 있는데, 이때 메시지 내용은 신뢰 실행 환경(TEE) 내의 격리된 공간에서 처리되어 메타 서버에도 평문이 노출되지 않도록 합니다therecord.mediatherecord.media. 다시 말해, 엔드투엔드 암호화는 유지하면서도 클라이언트 측에서 AI를 활용해 편의를 제공하는 방식입니다. 이 요약 기능은 사용자가 부재 중 쌓인 채팅방 메시지를 한꺼번에 개요를 볼 때 유용하며, 자동 응답 작성 지원은 글쓰기 능력을 보조하는 데 쓰일 수 있습니다therecord.media. 메타는 이러한 기능들이 전적으로 옵션이며, 사용자가 원치 않을 경우 채팅에서 AI 언급을 차단할 수 있도록 제어권을 제공한다고 강조했습니다engineering.fb.com. 또한 “메타나 왓츠앱이라 할지라도 이용자의 개인 메시지는 볼 수 없다”는 원칙을 재확인하며, AI 도입 이후에도 프라이버시 약속은 유효함을 강조했습니다therecord.media. 왓츠앱의 AI 활용은 대화 요약처럼 생산성 편의를 높이는 방향으로 나아가지만, 메타는 이용자 신뢰를 지키기 위해 기술적 보호장치를 병행하는 전략을 취하고 있습니다.
• 추천 시스템과 기타 기능 개선: AI는 메타의 핵심 서비스들인 Facebook/Instagram의 콘텐츠 추천 시스템과 안전 관리에도 광범위하게 적용되고 있습니다. 메타의 피드 정렬 알고리즘은 오래전부터 머신러닝에 기반해왔지만, 최근에는 대형 AI 모델과 강화된 인프라를 통해 개별 사용자 맞춤형으로 한층 정교한 추천을 수행합니다. 예를 들어 메타는 자체 개발한 AI 칩(MTIA)을 활용해 Facebook/Instagram의 랭킹 모델을 고속 처리함으로써, 사용자가 관심을 가질 만한 게시물, Reels 영상을 정확하게 골라내고 노출 효율을 극대화하고 있습니다reuters.com. 2024년 4분기 메타의 광고 사업에서 **노출당 비용(CPM)**이 1년 전보다 14% 상승한 것도, AI 기반 타게팅 정교화로 광고 효율이 개선된 결과로 해석됩니다marketingdive.com. 한편 안전 및 번역 측면에서도 AI가 활용되어, 메타는 일부 크리에이터 영상에 대해 AI 자동 더빙·자막 기능을 테스트했습니다. 이는 Reels 등의 동영상에서 사용자의 음성을 AI로 변환해 다른 언어로 더빙하고 입술 모양까지 합성하는 기술로, 초기에는 영어↔스페인어 변환을 소규모 테스트하여 다국어 사용자들도 콘텐츠를 이해할 수 있게 했습니다about.fb.com. 이러한 기능은 향후 언어 장벽을 허무는 AI 활용 사례로 확대될 수 있습니다. 이처럼 메타는 뉴스피드 콘텐츠 선정부터 다언어 지원, 콘텐츠 생성, 사용자 안전까지 폭넓은 영역에 AI를 적용하여, 자체 플랫폼의 경쟁력과 사용자 경험을 향상시키고 있습니다.