인공지능으로 내 컴퓨터를 내 마음대로? 마이크로소프트 Fara-7B의 혁신

마이크로소프트가 공개한 AI 모델 Fara-7B는 인공지능 분야의 새로운 전환점입니다. 이 모델은 방대한 데이터를 클라우드로 올릴 필요 없이, 집이나 회사의 컴퓨터에서 직접 복잡한 작업을 처리할 수 있는 컴팩트한 플랫폼으로 등장했습니다. 오늘은 Fara-7B가 어떻게 우리 일상과 업무를 바꿔놓을지, 그리고 AI와 사용자 경험 사이에 어떠한 돌파구를 마련하는지 쉽고 재미있게 설명해드릴게요.

Fara-7B: 로컬에서 작동하는 똑똑한 AI 컴퓨터 에이전트

Fara-7B는 마이크로소프트가 만든 7억 개(7B)의 파라미터를 가진 소형 인공지능 모델로, 특별한 점은 브라우저 스크린샷을 읽고 직접 사용자 인터페이스를 제어한다는 것입니다. 텍스트만으로 대화하는 기존 챗봇과 달리, Fara-7B는 마치 ‘화면 속 인간’처럼 마우스와 키보드 동작을 예측해서 실행할 수 있습니다. 클릭 좌표를 바로 계산하고, 화면의 모든 변화를 감지하며, 실시간으로 행동을 결정해요.

이 덕분에 복잡한 웹페이지의 코드나 구조를 일일이 분석하지 않아도 되고, 모든 데이터가 내 PC에서만 움직이니 속도와 프라이버시가 동시에 보장됩니다. 클라우드로 보내지 않아도 되는 이점, 정말 큽니다!

데이터의 혁신: 합성 트레이닝과 Magentic-One 프레임워크

AI에게 작업 경로를 가르치는 건 사실 꽤 어려운 일입니다. 사람이 직접 일일이 클릭과 입력을 기록하면, 엄청난 시간과 노력이 들어가죠. 여기서 마이크로소프트는 독특한 접근을 했습니다. ‘합성 데이터 엔진(FaraGen)’으로 가상의 웹 탐험을 만들고, 여러 에이전트가 실제 웹 페이지에서 임무를 수행한 데이터를 자동으로 수집합니다.

이때 Magentic-One이라는 내부 프레임워크가 일종의 감독 역할을 하면서, 과제 설정부터 수행, 사용자 시뮬레이션까지 모두 체계적으로 관리합니다. 그리고 이 데이터를 여러 번 검증해서, AI가 헛다리 짚지 않도록 만듭니다. 무려 14만5천 건이 넘는 트레이닝 경로를 만들어 7만여 개의 사이트에서 사용했으니, 모델의 학습이 얼마나 치밀했는지 감이 오시죠?

효율성 vs. 대형 모델: Fara-7B의 벤치마크 결과

성능은 어떨까요? 마이크로소프트가 직접 테스트한 WebVoyager 등 여러 벤치마크에서 Fara-7B는 평균 16단계만에 작업을 끝냈습니다. 경쟁 모델들은 40단계를 넘나드는데, 그야말로 ‘작지만 강한’ 효율성을 보여준 것이죠.

성공률도 단연 눈에 띕니다. 대표적인 벤치마크(WebVoyager)에서 73.5%를 달성하며, 7B 크기의 기존 Computer Use Agent보다, 그리고 심지어 OpenAI의 GPT-4o보다도 뛰어난 결과를 보였습니다. 적은 리소스로 더 빠르고 저렴하게, 더 알차게 일을 해내는 셈입니다.

프라이버시와 안전: 위험 대비 기능도 업그레이드

물론, AI가 내 마음대로만 움직이면 위험할 수도 있겠죠? Fara-7B는 중요한 결정을 앞두고 사용자의 최종 승인을 반드시 요청합니다. 예를 들어 이메일을 실제로 보내거나, 결제창을 켜는 등 돌이킬 수 없는 행동에는 ‘잠깐! 이대로 진행할까요?’라는 확인 절차가 들어갑니다. 그리고 환각이나 잘못된 명령에 대한 대책도 지속적으로 강화 중이에요.

작동 자체가 내 컴퓨터에서 끝나니, 정보가 밖으로 나가서 새어나가거나 딜레이가 발생할 걱정도 줄어듭니다.

로컬 AI 에이전트의 시대: 기업과 일상에 주는 변화

Fara-7B의 등장은 단순한 기술 이상의 변화를 상징합니다. 이제 기업이나 일반 사용자는 AI의 뛰어난 자동화 기능을 클라우드에 의존하지 않고도 누릴 수 있게 됐어요. 민감한 업무, 개인 정보가 많은 작업, 빠른 데스크톱 자동화가 필요한 환경에서 ‘내 컴퓨터에서 직접’ AI가 조수 역할을 해주는 셈입니다.

아울러, 이런 소형 모델들이 성장할수록 하이브리드 AI 환경—즉, 프라이버시 중심의 로컬 에이전트와 대규모 클라우드 AI의 조합—이 더 활발해질 것으로 예상됩니다.

앞으로의 전망과 실용적 조언

Fara-7B는 이미 오픈소스로 공개되어, 누구나 Windows 11 장치에서 직접 실험해볼 수 있습니다. 앞으로 로컬 AI가 점점 더 다양한 분야로 확산될 텐데, 컴퓨터 자동화와 보안, 프라이버시가 중요한 업무를 담당하는 분들은 Fara-7B 같은 모델의 활용 방안을 꼭 고민해보세요.

작아도 강력한, ‘내 컴퓨터 내 AI 비서’ 시대를 미리 경험해보고 싶다면, 지금부터 직접 프로젝트를 시작해도 좋겠죠?

참고

[1] Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use - Microsoft Research

[2] Microsoft AI Releases Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use - MarkTechPost

[3] Microsoft’s Fara-7B brings AI agents to the PC with on-device automation - InfoWorld

[4] Microsoft unveils Fara-7B, a compact model for running AI-driven computer control locally - The Decoder