말과 글을 넘어: AI는 인간이 생각을 고속으로 교환할 수 있게 할 수 있는가?

인공지능, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 그리고 사람들 간의 직접적인 생각 교환에 관한 과학적 연구

과학 리뷰 논문 및 제안된 연구 프레임워크 | 2026년 11월

초록

오늘날의 현대 컴퓨터는 상상하기 어려운 속도로 정보를 교환하고 있다.

일반적인 Gigabit Ethernet 연결은 초당 10억 비트(1,000,000,000비트)의 데이터를 전송할 수 있다. 고급 컴퓨팅 및 데이터 센터 기술은 이보다 몇 배 더 빠르게 작동한다.

하지만 인간의 상황은 완전히 다르다.

오늘날에도 사람들은 주로 말, 글, 몸짓, 신체 움직임을 사용하여 자신의 생각, 아이디어, 의견, 감정을 다른 사람에게 전달한다.

인간의 뇌에서 엄청난 신경 정보 처리가 일어나지만, 그 정보를 의미 있는 방식으로 다른 사람에게 전달하는 우리의 능력은 비교적 매우 제한적이다.

이 상황은 중요한 과학적 질문을 제기한다.

인공지능과 신경 기술을 사용하여, 사람들이 말이나 글의 도움 없이 자신의 생각과 아이디어를 직접적이고 정확하며 고속으로 교환할 수 있을까?

이 글은 인간의 정보 전달 속도, 뇌의 신경 신호를 해석하는 기술, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 뇌에서 뇌로의 커뮤니케이션, 그리고 2026년 11월까지의 과학적 진전을 살펴본다.

또한 인공지능의 도움으로 인간의 생각과 의도를 고속으로 교환하기 위한 새로운 연구 프레임워크를 제안한다.

이 연구의 근본적인 목표는 단순히 더 많은 디지털 데이터를 전송하는 것이 아니다.

그 중심 목적은 한 사람이 표현하고자 하는 것의 진정한 의미를 더 적은 시간에, 더 높은 정확도로 다른 사람에게 전달하는 새로운 커뮤니케이션 방법의 과학적 실현 가능성을 탐구하는 것이다.

1. 서론: 인간 커뮤니케이션의 속도 장벽

현대 컴퓨터 네트워크에 연결된 두 대의 컴퓨터를 생각해 보자.

그들은 매우 많은 양의 정보를 전기 신호로 변환하고 몇 밀리초 안에 교환할 수 있다.

이제 복잡한 아이디어를 교환하는 두 사람을 생각해 보자.

첫 번째 사람은 마음속에 아이디어를 형성해야 한다.

그런 다음 그 아이디어를 언어로 변환해야 한다.

적절한 단어를 선택해야 한다.

그 단어들을 올바른 문장으로 배열해야 한다.

그제야 말하거나 쓸 수 있다.

마찬가지로, 두 번째 사람은 그 단어들을 듣거나 읽어야 한다. 그런 다음 그 의미를 이해하고 첫 번째 사람이 실제로 무엇을 말하려 했는지 파악해야 한다.

이 과정의 모든 단계에는 시간이 걸린다.

때로는 오해가 발생할 수 있다. 그러면 그 아이디어를 다시 설명해야 한다.

여기서 중요한 문제는 인간의 뇌가 느리게 작동한다는 것이 아니다.

오히려 인간의 뇌에서 일어나는 신경 정보 처리와 그 정보를 다른 사람에게 전달할 수 있는 속도 사이에 상당한 격차가 있다는 것이다.

2019년 Science Advances 저널에 발표된 Coupé 등의 연구는 17개 언어를 조사하여 인간의 구어 언어의 정보 전달 속도가 평균 약 초당 39비트라고 추정했다 [1].

또 다른 중요한 연구에서 Zheng과 Meister는 인간의 행동 정보 처리 속도를 약 초당 10비트로 추정했다. 그 연구는 2024년에 온라인으로 발표되었고 2025년에 Neuron 저널에 게재되었다 [2].

이 두 연구는 서로 다른 종류의 정보 처리를 측정한다. 따라서 두 숫자를 상호 교환적으로 사용할 수 없다.

또한 인간 뇌의 전체 신경 처리 능력에 대한 최종 측정값도 아니다.

그럼에도 불구하고, 이들은 인간의 의식적인 행동과 커뮤니케이션의 정보 속도가 많은 전자 시스템의 데이터 전송 속도보다 훨씬 낮다는 것을 보여준다.

이 차이가 우리의 새로운 연구의 기초를 형성한다.

2. 컴퓨터의 데이터 전송 속도와 인간의 커뮤니케이션 속도

컴퓨터는 정보를 디지털 형태로 변환하고 정의된 통신 프로토콜에 따라 교환한다.

예를 들어:

• 초당 1기가비트(1 Gbps) = 초당 1,000,000,000비트.

• 10 Gbps = 초당 100억 비트.

• 100 Gbps = 초당 1000억 비트.

• 800 Gbps = 초당 8000억 비트.

이 수치들은 컴퓨터 네트워크의 정보 전송 능력을 설명한다.

하지만 컴퓨터가 전송되는 정보의 진정한 의미를 얼마나 빨리 이해하는지에 대해서는 아무것도 말해주지 않는다.

인간의 커뮤니케이션은 완전히 다르다.

사람들 간의 교환에서 가장 중요한 것은 정보의 양뿐만 아니라 그 의미이다.

예를 들어, 한 사람은 매우 복잡한 결정을 몇 마디로 명확하게 표현할 수 있다.

다른 사람은 같은 아이디어를 설명하는 데 여러 단락이 필요할 수 있다.

따라서 컴퓨터의 데이터 전송 속도와 인간의 커뮤니케이션 속도를 비교할 때는 세심한 과학적 주의가 필요하다.

컴퓨터는 초당 10억 비트를 전송할 수 있다.

하지만 그것이 그 정보의 의미를 이해한다는 의미는 아니다.

동시에, 한 사람은 단 몇 마디로 다른 사람에게 깊은 아이디어를 전달할 수 있다.

따라서 우리 연구의 목표는 인간의 뇌를 기가비트 컴퓨터 네트워크로 바꾸는 것이 아니다.

오히려 우리의 목표는 의미 있는 생각과 아이디어가 올바르게 이해되는 방식으로 사람들 사이에서 교환될 수 있는 속도를 높이는 것이다.

이것이 이 연구의 가장 중요한 과학적 기초이다.

3. 과학이 지금까지 이룩한 진전

3.1 뇌-컴퓨터 인터페이스

뇌-컴퓨터 인터페이스(줄여서 BCI)는 인간 뇌의 신경 활동과 외부 컴퓨터 시스템 사이에 연결을 만드는 기술이다.

이 기술을 사용하면 뇌에서 얻은 신호를 컴퓨터로 분석할 수 있다.

뇌 활동을 기록하는 데는 두 가지 주요 접근 방식이 있다.

첫째, EEG와 같이 수술 없이 뇌의 전기적 활동을 기록하는 방법.

둘째, 수술을 통해 뇌에 이식된 전극을 사용하는 방법.

인공지능 모델은 이러한 신경 신호를 분석하고 사람이 수행하려는 동작, 표현하려는 단어 또는 커뮤니케이션 명령을 식별하려고 한다.

2023년 8월 Nature 저널에 발표된 Willett 등의 연구는 이 분야의 중요한 진전이었다.

그 연구는 사람이 말하려고 할 때 발생하는 신경 활동을 텍스트로 변환하는 기술을 만들었다.

참가자는 분당 약 62단어의 속도로 의사소통할 수 있었다.

단어 오류율은 50단어의 제한된 어휘로 9.1%, 125,000단어의 큰 어휘로 23.8%였다 [3].

이 연구는 사람이 말하려고 할 때 생성되는 뇌 신호가 비교적 빠르게 의사소통하는 데 사용될 수 있음을 증명했다.

하지만 이 시스템은 사람의 마음에 떠오르는 모든 생각을 자유롭게 읽을 수 있는 기술이 아니다.

그것은 말하려는 시도와 관련된 신경 활동을 식별한 것이다.

3.2 뇌 신호에서 직접 음성 생성하기

2025년에는 이 분야에서 더 주목할 만한 진전이 있었다.

Littlejohn 등은 인간 뇌의 신호를 80밀리초 간격으로 처리하고 인공지능의 도움으로 음성으로 변환하는 기술을 만들었다 [4].

또 다른 연구에서 Wairagkar 등은 뇌의 신경 신호를 사용하여 실시간으로 표현력 있는 합성 음성을 생성하는 방법을 설명했다.

그 연구의 참가자는 음성 억양과 같은 표현 요소를 어느 정도 제어할 수도 있었다 [5].

이것은 매우 중요한 진전이다.

인간의 커뮤니케이션은 단순한 단어의 교환이 아니다.

우리가 말하는 속도, 목소리의 톤, 감정 표현, 단어를 강조하는 방식은 모두 아이디어의 진정한 의미를 드러낸다.

이러한 연구들은 신경 신호로부터 자연스러운 인간의 음성을 재구성하는 것의 실현 가능성을 보여준다.

그럼에도 불구하고, 이들은 특정 연구 환경에서 사용되는 실험적 기술에 머물러 있다.

3.3 장기적인 실용적 사용: 2026년의 획기적인 연구

2026년 6월 Nature Medicine 저널에 발표된 연구는 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술의 실용적 사용에서 중요한 진전을 보여주었다.

Card 등의 이 연구에서, 심각한 운동 마비를 가진 사람이 이식된 인터페이스의 도움으로 오랜 기간 독립적으로 의사소통했다.

거의 2년 동안, 그는 집에서 3,800시간 이상 이 기술을 사용했다.

그것을 통해 약 196만 단어와 183,060개의 문장을 전달했다.

평균 의사소통 속도는 분당 약 56단어였다.

통제된 음성 테스트에서 단어 정확도는 99%를 초과했다. 하지만 일상적인 자연스러운 대화에서는 이 정확도가 항상 같지는 않았다 [6].

이 차이는 매우 중요하다.

기술이 실험실에서 잘 작동하는 것은 하나의 성과이다.

같은 기술이 사람들의 일상생활에서 오랜 기간 동안 안정적으로 작동하는 것은 또 다른 성과이다.

우리의 고속 인간 생각 교환 연구에서도 이 두 가지 측면은 별도로 입증되어야 한다.

3.4 정보가 인간의 뇌 사이에서 직접 교환될 수 있는가?

뇌에서 뇌로의 커뮤니케이션에 관해 과학계에는 몇 가지 초기 성공도 있었다.

BrainNet이라는 연구가 2019년에 발표되었다.

그 연구에서 세 사람이 뇌 신호를 사용하여 간단한 게임에 협력했다.

처음 두 참가자의 결정은 EEG 기술을 사용하여 기록되었다.

그 정보는 Transcranial Magnetic Stimulation(TMS)이라는 뇌 자극 방법을 통해 정의된 신호로 세 번째 참가자에게 전송되었다.

다섯 개의 그룹이 이 실험에 참여했다.

그들의 평균 수행 정확도는 81.25%로 기록되었다 [7].

이 연구는 신경 인터페이스를 통해 인간의 뇌 사이에서 특정 정보를 전송하는 것의 실현 가능성을 보여주었다.

하지만 전송된 것은 매우 단순한 결정뿐이었다.

복잡한 생각, 기억 또는 완전한 아이디어는 직접 전송되지 않았다.

따라서 단순한 이진 정보를 전송하는 것과 한 사람의 완전한 생각을 다른 사람에게 전송하는 것 사이에는 매우 큰 과학적 차이가 있다.

3.5 마음속에서 상상된 음성의 감지

2025년 8월 Cell 저널에 발표된 Kunz 등의 연구는 사람이 마음속으로 말하는 것을 상상할 때 발생하는 신경 활동이 부분적으로 식별될 수 있음을 보여주었다.

이 연구의 또 다른 중요한 측면은 정신적 프라이버시이다.

사람이 다른 사람과 공유하고 싶지 않은 사적인 내면의 음성이 기술을 통해 실수로 드러날 위험도 검토되었다.

또한 커뮤니케이션을 위해 의도적으로 만들어진 생각과 사적인 정신 활동을 구별하는 안전 방법도 테스트되었다 [8].

2026년 9월 Nature Neuroscience 저널에 발표된 또 다른 연구는 상상된 음성과 실제 발화된 음성의 신경 활동에서 몇 가지 공통 구조를 조사했다 [9].

이러한 발견은 미래에 사람들이 말하려고 시도조차 하지 않고 특정 정보를 전달할 수 있는 기회를 만들 수 있다.

하지만 현재의 기술이 사전 훈련이나 협력 없이 어떤 사람의 마음에 떠오르는 모든 생각을 정확하게 이해할 수 있다는 과학적 증거는 없다.

4. 제안된 새로운 연구 개념

인공지능의 도움을 받는 고속 인간 생각 교환

Artificial Intelligence-Assisted High-Speed Thought Communication

이 연구의 중심 목표:

뇌의 신경 신호에서 사람들이 자발적으로 전달하고자 하는 생각과 아이디어를 식별하고, 그것들을 효율적인 디지털 형태로 변환하고, 다른 사람에게 전송하고, 그 사람이 그 아이디어의 진정한 의미를 정확하게 이해할 수 있게 하는 기술의 실현 가능성을 탐구하는 것.

이 연구는 여러 과학 분야를 통합한다.

뇌-컴퓨터 인터페이스: 인간의 뇌에서 얻은 신호를 기록하고 분석하는 데 사용된다.

인공지능: 신경 신호의 패턴 감지, 언어 생성, 아이디어 이해, 오류 수정 등의 작업에 사용된다.

정보 이론: 정보가 얼마나 효율적이고 정확하게 전송될 수 있는지를 수학적으로 평가하는 데 도움이 된다.

안전한 디지털 네트워크: 생성된 정보를 다른 컴퓨터 시스템으로 안전하게 보내는 데 도움이 된다.

뇌 자극 및 신경 기술: 특정 정보를 수신자의 신경계에 직접 전달하는 미래의 가능성을 탐구하는 데 도움이 될 수 있다. 이를 위해서는 광범위한 의학적, 과학적 테스트가 필수적이다.

이 연구의 중요한 기회는 사람이 표현하고자 하는 것의 의미를, 말하고자 하는 모든 단어를 생성하고 전송할 필요 없이 전달하는 방법을 만드는 데 있을 수 있다.

예를 들어, 한 사람이 다음과 같이 생각한다고 가정해 보자:

"나는 이 계획에 동의합니다. 하지만 시행을 다음 주로 미루고 싶습니다."

미래의 기술은 이 생각에서 세 가지 중요한 요소를 식별하려 할 수 있다.

첫째, 계획에 대한 동의.

둘째, 즉시 시행하고 싶지 않다는 마음.

셋째, 다음 주로 미루려는 요청.

인공지능은 이러한 기본 의미를 식별하고 상대방이 이해할 수 있는 문장을 구성할 수 있다.

하지만 여기에는 중요한 과제가 있다.

인공지능이 생성하는 문장이 언어적으로 우아하기만 해서는 충분하지 않다.

그것은 첫 번째 사람이 실제로 전달하고자 했던 아이디어를 변경 없이 표현해야 한다.

이것이 Semantic Communication이라는 개념의 중요성이다.

5. 제안된 기술 프레임워크

이 연구를 구현하기 위한 초기 구조는 여섯 가지 주요 단계로 나눌 수 있다.

1단계: 뇌 신호 기록

한 사람이 완전한 동의하에 다른 사람에게 정보를 전달하기로 결정한다.

그 순간, 그 사람이 의도적으로 표현하려는 단어, 명령 또는 아이디어와 관련된 뇌 활동이 적절한 신경 인터페이스의 도움으로 기록된다.

초기 단계 연구에서는 EEG와 같은 비수술적 방법과 이미 발표된 연구 데이터를 사용할 수 있다.

2단계: 인공지능으로 생각 식별하기

기록된 뇌 신호는 머신러닝 모델에 의해 분석된다.

목표는 그 사람이 의도적으로 전달하려고 한 정보를 식별하는 것이다.

연구는 적은 수의 단어, 명령 또는 아이디어를 식별하는 것으로 시작해야 한다.

그 기본 기술의 정확도가 확인된 후에야 복잡한 생각을 이해하는 작업으로 진행해야 한다.

3단계: 생각을 의미 기반 데이터로 변환하기

식별된 정보는 인공지능의 도움으로 구조화된 디지털 형태로 변환된다.

여기에는 그 생각의 주요 아이디어, 그들 사이의 관계, 조건, 추정의 불확실성이 포함될 수 있다.

이를 통해 완전한 문장이 생성되기 전에도 정보의 기본 의미를 컴퓨터 시스템에서 표현할 수 있다.

4단계: 안전한 고속 정보 전송

생성된 데이터는 안전하고 암호화된 디지털 통신 채널을 통해 다른 시스템으로 전송된다.

이 단계에서 컴퓨터 네트워크의 속도는 큰 장벽일 필요가 없다.

오늘날의 컴퓨터 네트워크는 이미 매우 높은 속도로 정보를 전송할 수 있다.

오히려 뇌 신호를 정확하게 이해하고, 올바른 아이디어를 생성하고, 전체 과정에 걸리는 시간을 줄이는 것이 더 어려운 문제일 수 있다.

5단계: 수신자를 위한 메시지 재구성

인공지능은 수신된 정보를 다른 사람이 이해할 수 있는 형태로 변환한다.

그것은 텍스트, 음성 또는 다른 적절한 커뮤니케이션 형태일 수 있다.

수신자는 정보의 의미를 이해하고, 의심이 있으면 설명을 요청하고, 인공지능의 추정에 있는 불확실성을 알 수 있도록 해야 한다.

6단계: 메시지가 이해되었음을 확인하기

수신자가 그 아이디어를 올바르게 이해했는지 확인해야 한다.

필요한 경우 설명이나 수정을 요청할 수 있는 기능도 제공되어야 한다.

미래에 직접적인 뇌에서 뇌로의 커뮤니케이션을 만들려면 수신자의 신경계에 정보를 전달할 수 있는 별도의 기술도 개발되어야 한다.

여기서 중요한 구분에 주목해야 한다.

한 사람의 뇌 신호를 컴퓨터로 텍스트로 변환하고 다른 사람이 그것을 화면에서 읽는 것은 뇌-컴퓨터-인간 커뮤니케이션이다.

그것을 완전한 직접 뇌에서 뇌로의 커뮤니케이션이라고 부를 수는 없다.

이 구분은 연구의 모든 단계에서 명확하게 유지되어야 한다.

6. 이 연구의 중심 과학적 가설

이 연구의 중심 가설은 다음과 같이 제안된다.

인공지능의 도움으로 사람들이 의도적으로 전달하고자 하는 신경 정보를 식별하고 그 의미를 효율적인 디지털 형태로 변환함으로써, 특정 아이디어를 말이나 글에 비해 더 짧은 시간에, 수용 가능한 정확도를 유지하면서 다른 사람에게 전달할 수 있다.

이 가설은 과학적으로 검증할 수 있다.

이를 위해 같은 종류의 정보를 일반적인 말, 글, 인공지능에 연결된 신경 인터페이스를 통해 교환해 볼 수 있다.

가능한 한 같은 참가자와 같은 정보를 사용하여 결과를 비교해야 한다.

이 연구에서는 다음 측정이 중요하다.

1. 종단 간 지연(End-to-End Latency)

한 사람이 정보를 전달하기 시작한 시점부터 다른 사람이 그것을 올바르게 받아들일 때까지의 시간.

2. 유효 정보 전송률(Effective Information-Transfer Rate)

오류와 수정을 고려한 후, 초당 얼마나 많은 정보가 정확하게 전송되었는지를 나타내는 측정값.

3. 의미 충실도(Semantic Fidelity)

첫 번째 사람이 전달하고자 했던 아이디어와 두 번째 사람이 이해한 아이디어 사이의 의미 유사성.

4. 오류율(Error Rate)

잘못 식별된 단어, 아이디어, 관계, 결론의 양.

5. 수신자 이해(Receiver Comprehension)

정보를 받은 사람이 그 진정한 의미를 올바르게 이해했는지를 나타내는 측정값.

6. 사용자 노력(User Effort)

기술을 사용하는 데 필요한 주의력, 정신적 부담이나 피로, 훈련, 사용 용이성.

7. 프라이버시 보호(Privacy Protection)

사용자가 허가하지 않은 생각이나 정보가 실수로 공개되는지 모니터링하는 것.

기술의 네트워크 연결이 빠르다는 이유만으로 사람들 간의 커뮤니케이션이 빨라졌다고 말할 수 없다.

마찬가지로, 인공지능이 문장을 매우 빠르게 생성한다는 사실도 충분한 증거가 아니다.

완전한 인간 대 인간 커뮤니케이션 과정이 측정되어야 한다.

7. 제안된 실험 연구 계획

이 연구는 세 가지 주요 단계로 수행될 수 있다.

첫 번째 단계: 인간의 의도 식별

처음에는 사람들이 의도적으로 전달하고자 하는 몇 가지 특정 아이디어를 뇌 신호에서 식별할 수 있는지 조사해야 한다.

이미 발표된 EEG 데이터셋이나 적절한 동의와 허가를 받아 수행되는 새로운 연구를 사용할 수 있다.

예를 들어, 참가자들은 다음 아이디어 중 하나를 전달하려고 할 수 있다.

• 동의합니다.

• 동의하지 않습니다.

• 도움이 필요합니다.

• 추가 설명이 필요합니다.

머신러닝 모델을 사용하여 이러한 아이디어와 관련된 뇌 신호에 차이가 나타나는지 조사할 수 있다.

그런 다음 훈련에 사용되지 않은 데이터, 다른 테스트 세션, 독립적인 참가자를 사용하여 모델의 성능을 평가해야 한다.

이 단계의 중요한 질문:

뇌 신호에서 사람이 전달하고자 하는 아이디어를 신뢰할 수 있는 방식으로 식별할 수 있는가, 하는 것이다.

두 번째 단계: 인공지능의 도움을 받는 의미 전송

첫 번째 단계에서 식별된 정보를 인공지능의 도움으로 완전한 아이디어로 변환하는 시도를 할 수 있다.

여기서는 세 가지 측면을 비교해야 한다.

첫째, 발신자가 실제로 전달하고자 했던 아이디어.

둘째, 인공지능이 재구성한 아이디어.

셋째, 그 정보를 받은 사람이 이해한 의미.

이 세 가지가 얼마나 정확하게 일치하는지를 수학적 및 통계적 방법으로 조사해야 한다.

가장 중요한 것은, 아이디어가 인공지능에게 명확하지 않을 때, 잘못된 정보를 생성하는 대신 불확실성을 표현해야 한다는 것이다.

이 방법의 성능은 일반적인 타이핑, 음성 및 기타 커뮤니케이션 방법과 비교되어야 한다.

세 번째 단계: 사람들 간의 커뮤니케이션

세 번째 단계에서는 완전한 동의로 참여하는 두 사람 사이에서 정보 전송 실험을 수행할 수 있다.

첫 번째 사람이 뇌 신호를 통해 의도적으로 정보를 전달하려고 한다.

인공지능은 그 신호를 분석하고, 관련 정보를 식별하고, 안전하게 보낸다.

두 번째 사람은 그 정보를 받고 이해한다.

그런 다음 완전한 커뮤니케이션 과정의 속도, 정확도, 신뢰성이 측정된다.

수신자의 뇌에 직접 정보를 전달하는 것은 훨씬 더 발전된 별도의 연구 단계가 될 것이다.

그러한 시도에는 신경 전문 지식, 규제 승인, 의학적 안전, 엄격한 윤리적 통제가 필요하다.

따라서 초기 단계 연구에서는 인공지능이 사람들 간의 커뮤니케이션 성능을 향상시킬 수 있는지를 증명하는 데 우선순위를 두어야 한다.

8. 과학적 도전과 현재의 한계

이 연구에는 몇 가지 중요한 도전이 있다.

첫째, 모든 인간의 뇌가 단어와 아이디어를 같은 신경 패턴으로 표현하는 것은 아니다.

따라서 각 사람은 개별 훈련이나 모델 조정이 필요할 수 있다.

둘째, EEG와 같은 비수술적 방법으로 기록된 신호에는 높은 수준의 노이즈와 간섭이 포함될 수 있다.

뇌에 이식된 전극과 비교할 때, 특정 종류의 신경 활동을 세밀하게 감지하는 능력도 낮을 수 있다.

셋째, 말하려고 시도하는 것, 마음속으로 음성을 상상하는 것, 아이디어를 표현하려는 의도, 그리고 개인적으로 혼자 생각하는 것은 같은 종류의 신경 활동이 아니다.

이것들은 별도로 연구되어야 한다.

넷째, 대규모 언어 모델은 때때로 이용 가능한 정보를 바탕으로 사실이 아니지만 그럴듯해 보이는 문장을 생성할 수 있다.

인간의 생각 교환 기술에서 그러한 오류는 매우 큰 문제가 될 수 있다.

한 사람이 생각하지 않은 것을 생각했다고 다른 사람에게 말하는 것은 심각한 오해를 만들 수 있다.

다섯째, 과학 연구의 결과가 다른 연구자들에 의해 재현될 수 있는 것이 매우 중요하다.

2026년 Journal of Neural Engineering에 발표된 연구는 상상된 음성을 식별하는 연구들의 결과를 재현하는 데 많은 문제가 있음을 보여주었다.

그 연구에서 검토된 음성 상상 데이터셋 중에서, 적절한 통계적 유의성 임계값을 넘는 분류 정확도를 달성한 참가자는 36%에 불과했다 [10].

이는 이 분야에서 독립적인 검증, 투명한 연구 방법, 신뢰할 수 있는 테스트가 얼마나 중요한지를 보여준다.

마지막으로, 정보 전송 속도만이 유일한 도전이 아니다.

인간의 주의력, 기억력, 이해력, 사고 과정도 중요한 역할을 한다.

말할 필요성을 제거하는 것만으로는 복잡한 아이디어를 형성하거나 이해하는 데 필요한 시간이 완전히 사라지지 않는다.

현재의 과학적 증거를 바탕으로, 모든 종류의 인간 생각이 기가비트 속도로 직접 전송될 수 있다고 말할 수 없다.

디지털 데이터 전송 속도와 의미 있는 인간 생각의 전송 속도를 같은 것으로 취급하는 것은 과학적으로 잘못된 접근이다.

9. 프라이버시, 정보 보안 및 인권

인간 뇌의 신경 신호를 해석하는 기술은 매우 중요한 윤리적 책임도 만들어낸다.

일반적인 컴퓨터 시스템에서는 사람들이 직접 입력한 정보가 처리된다.

하지만 신경 인터페이스는 사람이 다른 사람과 공유하고 싶지 않은 사적인 정신 활동과 관련된 신호도 기록할 수 있다.

따라서 우리 연구의 가장 중요한 기본 원칙은 다음과 같아야 한다.

한 사람이 완전한 동의하에 의도적으로 공유하고자 하는 정보만이 식별되어 다른 사람에게 전송되어야 한다.

이 원칙을 실천하기 위해 여러 가지 안전 장치가 필요하다.

사용자는 커뮤니케이션을 시작하기 위한 명시적인 제어권을 가져야 한다.

가능한 한 신경 데이터는 사용자 자신의 장치에서 처리되어야 한다.

정보는 암호화된 형태로 전송되어야 한다.

권한이 없는 사람이 뇌 신호에 접근하는 것을 방지하기 위한 강력한 보안 시스템이 만들어져야 한다.

불필요한 신경 데이터를 장기간 저장하는 것을 피해야 한다.

사용자는 언제든지 정보 전송을 즉시 중지할 수 있는 기능을 가져야 한다.

또한 인공지능이 생성하는 아이디어는 사람의 마음에 있는 생각의 100% 확실한 기록이 아님을 명확히 해야 한다.

그것들은 신경 신호를 기반으로 생성된 추정이다.

2025년 11월, UNESCO는 신경 기술의 윤리적 사용에 관한 국제 권고를 채택했다 [11].

이 권고는 정신적 프라이버시, 인간의 존엄성, 신경 기술의 책임 있는 사용에 중요성을 부여한다.

우리 연구에서도 프라이버시와 윤리적 보호 장치는 기술 개발과 함께 진행되어야 한다.

10. 이 기술의 미래 응용

이 연구가 성공하면, 그 초기 혜택은 말과 신체 운동에 심각한 어려움을 겪는 사람들에게 닿을 수 있다.

특히 뇌-컴퓨터 인터페이스는 운동 마비와 특정 신경학적 상태로 인해 의사소통할 수 없는 사람들에게 새로운 기회를 만들 수 있다.

그러한 기술은 말이나 신체 움직임으로 의사소통하기 어려운 특별한 상황에서도 사용될 수 있다.

또한 장애인을 위한 컴퓨터 접근성을 향상시킬 수도 있다.

장기적으로 이 연구는 사람들과 인공지능 시스템 간의 커뮤니케이션을 더 효율적으로 만드는 데도 도움이 될 수 있다.

하지만 그러한 응용의 실제 혜택은 하나씩 과학적으로 입증되어야 한다.

직접적인 신경 커뮤니케이션이 모든 상황에서 일반적인 인간 대화보다 나을 것이라고 미리 가정할 수는 없다.

인간의 언어는 단순히 정보를 전송하는 느린 도구가 아니다.

그것은 생각하기, 추론하기, 감정 표현, 아이디어 명확화, 인간 관계 구축 등 많은 중요한 기능도 수행한다.

따라서 새로운 기술은 사람들의 커뮤니케이션 능력을 향상시켜야 하며, 인간 언어의 이러한 중요한 자질을 잃게 해서는 안 된다.

11. 이 연구의 과학적 기여와 앞으로의 길

이 연구는 모든 인간의 생각을 직접 전송하는 기술이 이미 만들어졌다는 가정 하에 제안되는 것이 아니다.

오히려 뇌 신호의 식별, 인공지능의 도움을 받는 아이디어의 의미 이해, 정보 전송 성능의 측정, 사람들의 진정한 이해의 평가를 통합하는 과학적 연구 프레임워크로 제안된다.

그 중요한 질문:

인간의 뇌 안에 전자 네트워크의 완전한 데이터 전송 능력을 만들 수 있는가가 아니다.

중요한 질문은 한 사람이 마음속에 아이디어를 형성하는 순간과 다른 사람이 그 아이디어를 올바르게 이해하는 순간 사이의 시간을 줄일 수 있는가 하는 것이다.

이를 위해 인공지능의 도움으로 만들어진 의미 기반 정보 표현이 일반적인 음성을 식별하는 신경 기술과 비교하여 추가적인 성능을 제공하는지 조사해야 한다.

기술이 성공적이라고 말하기 위해서는 인공지능이 우아한 문장을 생성하는 것만으로는 충분하지 않다.

그것은 정보 전송에 걸리는 시간을 줄여야 한다.

전송되는 아이디어의 진정한 의미를 보호해야 한다.

오류를 수용 가능한 수준으로 제어해야 한다.

다양한 사람들과 실제 환경에서 안정적으로 작동해야 한다.

이러한 조건들은 과학적 실험을 통해 입증되어야 한다.

연구는 또한 일부 접근 방식이 일반적인 커뮤니케이션보다 더 잘 작동하지 않을 수 있음을 받아들여야 한다.

과학 연구의 진정한 가치는 기대된 결과를 입증하는 데만 있지 않다.

그 가설이 옳은지 그른지를 신뢰할 수 있는 증거를 바탕으로 발견하는 데 있다.

12. 결론

지난 수십 년 동안 컴퓨터의 데이터 전송 기술은 엄청난 발전을 이루었다.

오늘날 세계 여러 지역에 위치한 컴퓨터들이 매우 많은 양의 정보를 고속으로 교환하고 있다.

하지만 사람들 간의 커뮤니케이션은 여전히 주로 말, 글, 기타 신체적 표현 형태에 의존하고 있다.

최근의 신경 연구는 뇌 신호로부터 음성을 재구성하고, 마음속에서 상상된 음성을 식별하고, 뇌 사이에서 정의된 정보를 전송하는 분야에서 주목할 만한 진전을 이루었다.

그럼에도 불구하고, 모든 종류의 인간 생각을 직접적이고 정확하며 고속으로 전송하는 기술은 아직 만들어지지 않았다.

그것은 해결해야 할 큰 과학적 도전으로 남아 있다.

미래에는 인공지능과 신경 기술의 통합이 사람들이 자신의 생각을 표현하는 데 필요한 시간을 줄이는 새로운 방법을 만들 수 있다.

이를 위한 실용적인 연구는 사람들이 의도적으로 전달하려는 신경 신호로부터 시작되어야 한다.

그런 다음 그것들을 정확하게 식별하는 모델을 구축해야 한다.

이어서 정보의 진정한 의미가 얼마나 정확하게 보호되는지 평가해야 한다.

마지막으로, 이 기술이 사람들 간의 커뮤니케이션 속도와 성능을 실제로 향상시키는지 과학적으로 입증해야 한다.

그 후에야 완전한 직접 뇌에서 뇌로의 커뮤니케이션과 같은 더 발전된 기술을 향해 나아갈 수 있다.

내 연구의 최종 목표

내 연구의 최종 목표는 한 사람이 마음속에 생각을 형성하는 속도와 다른 사람이 그 생각의 진정한 의미를 정확하게 이해하는 속도 사이의 격차를 가능한 한 줄이는 것이다.

이를 위해 내가 제안하는 접근 방식은 인공지능, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 신경과학, 정보 이론, 안전한 고속 통신 기술을 통합하여 연구하는 것이다.

우리의 목표는 단순히 더 많은 데이터를 고속으로 보내는 것이 아니다.

우리의 목표는 사람들의 생각과 아이디어를 그 진정한 의미를 바꾸지 않고, 안전하고 정확하게 최소한의 시간으로 전송할 수 있는 새로운 커뮤니케이션 방법의 과학적 기초를 구축하는 것이다.

참고 문헌

1. Coupé, C., Oh, Y. M., Dediu, D., & Pellegrino, F. (2019). Different languages, similar encoding efficiency: Comparable information rates across the human communicative niche. Science Advances, 5(9). https://doi.org/10.1126/sciadv.aaw2594
2. Zheng, J., & Meister, M. (2025). The unbearable slowness of being: Why do we live at 10 bits/s? Neuron, 113(2), 192–204. Published online: December 2024. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.11.008
3. Willett, F. R., et al. (2023). A high-performance speech neuroprosthesis. Nature, 620, 1031–1036. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06377-x
4. Littlejohn, K. T., et al. (2025). A streaming brain-to-voice neuroprosthesis to restore naturalistic communication. Nature Neuroscience, 28, 902–912. https://doi.org/10.1038/s41593-025-01905-6
5. Wairagkar, M., et al. (2025). An instantaneous voice-synthesis neuroprosthesis. Nature, 644, 145–152. https://doi.org/10.1038/s41586-025-09127-3
6. Card, N. S., et al. (2026). Long-term independent use of an intracortical brain–computer interface for speech and cursor control. Nature Medicine, 32, 2504–2510. https://doi.org/10.1038/s41591-026-04414-6
7. Jiang, L., et al. (2019). BrainNet: A Multi-Person Brain-to-Brain Interface for Direct Collaboration Between Brains. Scientific Reports, 9, Article 6115. https://doi.org/10.1038/s41598-019-41895-7
8. Kunz, E. M., et al. (2025). Inner speech in motor cortex and implications for speech neuroprostheses. Cell, 188(17), 4658–4673.e17. https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.06.015
9. Zhao, Z., et al. (2026). A neural architecture for imagined and overt speech motor dynamics. Nature Neuroscience. https://doi.org/10.1038/s41593-026-02456-0
10. Tates, A., Matran-Fernandez, A., Halder, S., & Daly, I. (2026). Decoding speech imagery or just noise?: A symptom of the replicability crisis. Journal of Neural Engineering, 23(5). https://doi.org/10.1088/1741-2552/aea294
11. UNESCO. (2025). Recommendation on the Ethics of Neurotechnology. https://www.unesco.org/en/node/86248

By Keshavan Thiagaraja

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