AI가 산을 뒤집어 그렸을 때, 내 약시는 누가 바로잡아줄까

AI가 그린 등산 지도에 주요 봉우리가 실제와 반대편에 찍혀 있었다. 등산객들은 엉뚱한 길로 접어들었고, 몇몇은 조난 위기까지 갔다는 소식을 neuromatch.social에서 봤다. 내비게이션 환각이 산길까지 덮친 순간이었다.

그 글을 읽고 문득 내 시야가 겹쳐 보였다. 나는 스물일곱, 개발자다. 하루 열두 시간 모니터 앞에서 코드를 쓰고, PR 리뷰를 하고, 배포 파이프라인을 들여다본다. 그런데 열 살 때부터 오른쪽 눈이 제 구실을 못했다. 약시(amblyopia). 안과에서는 "성인 되면 치료 안 된다"고 했다. 패치 붙이고 병원 다니는 건 초등학교 때 끝냈다. 그 뒤로는 그냥 '오른쪽 눈은 보조'라고 받아들이며 살았다.

그런데 요즘 따라 이상했다. 모니터 텍스트가 흐릿하게 겹쳐 보이고, 밤에는 가로등 불빛이 번져서 운전이 겁났다. 코드 리뷰 중에 변수명이 두 개로 보이니 git diff를 두 번 세 번 확인하게 됐다. 내비게이션이 산을 뒤집어 그린 것처럼, 내 뇌도 오른쪽 눈 신호를 자꾸 버리거나 잘못 융합하고 있는 게 아닐까.

병원 예약 대신 헤드셋을 썼다

지난달 말, Meta Quest 3를 중고로 들였다. 원래는 사이드 프로젝트용 Unity 테스트 환경이었는데, 스토어에서 Amblyotube라는 앱을 발견했다. 세븐스포츠(Seven Sportz)라는 곳에서 만든 시각 협응·주의력 훈련 소프트웨어다. 설명을 보니 양안에 서로 다른 영상을 실시간으로 제시하는 듀얼아이(이중 안구) 기술을 쓴다고 했다. 흥미가 당겼다. 병원 예약 잡고 패치 붙이고 적청 안경 쓰는 게 아니라, 그냥 헤드셋 쓰고 유튜브 보면 된다고?

설치하고 첫 실행. 메뉴에서 '오른쪽 눈이 약시'라고 선택했다. 이 선택이 틀리면 우세안(왼쪽)을 훈련시킨다고 경고창이 떴다. 신중하게 체크했다.

조건 프리셋은 '중등도(Moderate)' — 눈표 마지막 3~5줄을 못 읽는 수준. 자동으로 우세안 셰이더(Dominant Eye Shader)와 약시안 샤프너(Lazy Eye Sharpener) 기본값이 잡혔다. 내장된 LogMAR 비전 체크도 돌려봤다. 란돌트 C(고리 모양)가 가상 3미터 거리에 뜨고, 계단식 알고리즘으로 양안·단안 시력을 측정해 프로파일을 갱신해줬다. 내 오른쪽 눈 logMAR이 0.48, 왼쪽이 0.02. 차이가 크긴 컸다.

내가 직접 조절한 '디지털 패치'와 'AI 샤프너'

컨트롤 패널은 손 트래킹으로도, 컨트롤러로도 다 떠서 편했다. 제일 먼저 건드린 건 우세안 셰이더 블러다. 왼쪽 눈(우세안)에 가우시안 블러를 걸어 과도한 우세를 낮추는 건데, 100% 불투명이면 완전 디지털 패칭이다. 하지만 개발자 문서엔 "부분 투명도로 양안이 동시에 시각 정보를 처리하게 유도하는 게 목표"라고 적혀 있었다. 나는 블러 강도 60%, 대비 80%, 밝기 90%로 맞췄다. 왼쪽 눈이 살짝 흐려지니 오른쪽 눈이 자연스레 개입하기 시작했다.

약시안 AI 샤프너(MFBF 모드)는 더 인상적이었다. 비디오 프레임에서 사람 얼굴·몸을 실시간 감지해(Yolo 계열 경량 모델로 추정된다), 오른쪽 눈 뷰에만 선택적 샤프닝을 걸었다. 거기에 비주얼 액센트(Visual Accents) 옵션을 켜니:

• 하이라이트(Highlight): 형광 연두색 글로우가 인물 윤곽을 감쌌다.
• 아웃라인(Outline): 빨간 테두리가 실루엣을 따라갔다.
• 펄스(Pulse): 1.2Hz, 깊이 40%로 '숨 쉬듯' 밝아졌다 어두워졌다.

이게 MFBF(Monocular Fixation in a Binocular Field) 원리다. 양안이 동시에 열려 있는데, 약시안만 '보이는 정보'를 강화해 뇌가 무시하지 못하게 만드는 방식. 패치처럼 한쪽을 가리는 게 아니라, 두 눈이 협력하게 유도한다.

마젠타 큐와 웨지 오클루전 — 뇌가 융합을 연습하게 하기

가장 신기했던 건 마젠타 퓨전 큐(Magenta Focus Cue)다. 오른쪽 눈(약시안)엔 선명한 마젠타 핑크 원이, 왼쪽 눈엔 거의 안 보이는 회색 점이 뜨고, 이 원이 화면 위를 천천히 움직인다. 마젠타는 피부톤·녹색·파랑 배경 어디에서도 튀는 색이라 약시안이 자연스럽게 쫓아가게 된다. 뇌 입장에선 "어, 이 밝은 점은 오른쪽 눈에서만 보이네? 그럼 오른쪽 눈 신호도 중요하네?" 하고 융합 연습을 하게 되는 셈이다.

웨지 오클루전(Wedge Occlusion)도 켜봤다. 양안 시야 양쪽에 검은 쐐기 모양 마스크를 씌워, 각 눈이 서로 다른 장면을 보게 강제한다. 양안 경쟁(binocular rivalry)을 줄이고, 각 눈이 '자기 몫'을 받아들이게 하는 기법이다. 처음엔 어지러웠는데 10분쯤 지나니 뇌가 적응해서 입체감이 살아나는 게 느껴졌다.

AR 패스스루 룸뷰 — 내 방에서, 내 콘텐츠로

기본은 가상 룸인데, 룸뷰(Room View)로 바꾸니 내 실제 방이 배경으로 보였다. 패스스루 카메라로 현실 공간을 오버레이하고, 그 위에 훈련 레이어를 얹는 방식이다. 책상 위 키보드, 벽에 붙은 포스트잇, 창밖 나무까지 다 보이면서 마젠타 큐가 내 손 위를 지나간다. 이질감이 적어서 30분 넘게 해도 눈 피로가 덜했다.

콘텐츠는 유튜브 검색으로 바로 넣거나, 오프라인 카탈로그(만화, 다큐, 교육 영상)에서 골랐다. 나는 '코딩 라이브 스트리밍' 영상을 틀었다. 내가 좋아하는 콘텐츠로, 내가 선택한 난이도로, 내 방에서 훈련한다. 패치도, 적청 안경도, 병원 예약도 없다.

3주차 로그 — 숫자가 아니라 감각으로

권장 세션은 하루 30~40분, 최대 1시간. 나는 퇴근 후 35분씩, 주 5회 돌렸다. 3주 차 로그를 보자.

로그마르 재측정은 아직 안 했다. 숫자보다 '코드 리뷰할 때 변수명이 두 개로 안 보이는 것'이 내게는 더 확실한 지표다. 어제 밤 가로등 불빛이 번지지 않고 점으로 보였다. 17년 만에 오른쪽 눈이 '제 몫'을 하기 시작한 기분이다.

기술적 관점에서 본 설계 선택

개발자 시선에서 몇 가지가 눈에 띈다.

1. 런타임 추론 경량화: MFBF용 객체 감지(Yolo 계열)가 퀘스트 3 스냅드래곤 XR2 Gen 2에서 72fps 유지하며 돈다. 모델 양자화(INT8) + 테일러링된 헤드만 쓴 덕분일 거다.
2. 셰이더 파이프라인: 우세안 블러·대비·감마·불투명도를 단일 프래그먼트 셰이더에서 처리한다. 파라미터 변경 시 리컴파일 없이 유니폼만 갱신하니 지연이 없다.
3. 칼만 필터 적용 추정: 마젠타 큐 이동이 자연스러운 건 위치 스무딩(칼만 또는 지수 이동 평균)을 썼기 때문일 테다. 갑작스러운 점프가 없으니 안진(nystagmus) 유발 위험이 낮다.
4. 오프라인 카탈로그: 유튜브 API 의존도를 줄이고, 네트워크 없는 환경(지하철, 비행기)에서도 훈련 가능하게 한 건 UX적으로 영리한 선택.

아쉬운 점도 있다. 핸드 트래킹 전용 UI에서 슬라이더 드래그 정밀도가 컨트롤러보다 떨어진다. 미세 조정(블러 1% 단위)할 때 컨트롤러를 잡게 된다. 차기 버전에서 햅틱 피드백 연동이나 시선 트래킹(퀘스트 프로·3S 지원) 기반 파라미터 조정이 들어가면 좋겠다.

의료 기기가 아닌 '보조 도구'라는 점, 잊지 말자

앱 처음에 뜨는 디스크레이머 그대로다: Amblyotube는 보충적 시각 훈련·보조 도구이며, 의료적 치료나 전문가 처방을 대체하지 않는다. 나도 안과 정기 검진은 계속 받는다. 하지만 '성인 약시는 치료 안 된다'는 말만 듣고 손 놓고 있던 내게, 내가 내 시각 시스템을 직접 단련할 수 있는 인터페이스를 준 건 큰 의미다.

AI가 산을 뒤집어 그렸을 때, 우리는 지도 앱을 탓하기 전에 내 눈이 제 몫을 하는지 돌아봐야 한다. 내비게이션에 길 찾기를, 카메라에 물체 인식을, 병원에 시각 훈련을 아웃소싱하던 내가, 헤드셋 하나 쓰고 내가 선택한 콘텐츠로 내 뇌를 재훈련하고 있다. 아직 갈 길은 멀지만, 오른쪽 눈이 '보조'에서 '파트너'로 승격된 느낌이다.

당신도 혹시 '한쪽 눈은 그냥 보조'라고 생각하고 있지 않나. 퀘스트 헤드셋이 있다면 스토어에서 Amblyotube를 검색해보라. 패치도, 적청 안경도, 병원 예약도 없이, 오늘 밤부터 시작할 수 있다.

https://www.meta.com/en-gb/experiences/amblyotube/25906906972338493/