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구글 AI 자비스: 웹 브라우저를 넘어선 AI 비서 시대의 도래

우리집 고양이 토토에요 2024. 11. 10. 20:00

구글 AI 자비스: 웹 브라우저를 넘어선 AI 비서 시대의 도래

인공지능(AI) 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 그 중심에는 구글이 있습니다. 최근 구글은 프로젝트 자비스(Project Jarvis)라는 새로운 AI 실험을 통해 웹 브라우저를 넘어선 AI 비서 시대의 가능성을 제시했습니다.

 

마치 영화 아이언맨의 자비스처럼, 프로젝트 자비스는 단순히 질문에 답하거나 텍스트를 생성하는 것을 넘어 사용자의 컴퓨터를 직접 제어하고 작업을 수행하는 것을 목표로 합니다.

프로젝트 자비스란 무엇인가?

구글의 새로운 제미니 2.0 모델(Gemini 2.0 model)을 기반으로 구축된 프로젝트 자비스는 완전히 자율적인 컴퓨터 사용 에이전트로, 사용자가 직접 처리하는 작업, 예를 들어 리서치, 항공편 예약, 온라인 쇼핑, 가격 비교 등을 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

 

기존 모델과 달리 제미니 2.0은 트랜스포머(Transformer) 및 전문가 혼합(Mixture of Experts)과 같은 고급 아키텍처를 기반으로 합니다. 이를 통해 자비스는 최소한의 계산 노력으로 작업을 최적화하고 효율적인 실시간 웹 자동화를 위한 가장 관련성이 높은 경로를 선택할 수 있습니다.

자비스, 기존 챗봇과의 차별점은 무엇인가?

마이크로소프트의 코파일럿 비전(Co-pilot Vision)앤트로픽스의 클로 AI(Claw AI)와 같은 경쟁 AI 에이전트들은 텍스트 생성을 넘어 실제 작업 수행으로 영역을 확장하고 있습니다. 그러나 구글의 자비스는 크롬 브라우저 내에서 원활하게 실행되어 웹 환경과 상호 작용하고 제어할 수 있다는 점에서 차별화됩니다.

 

자비스의 핵심은 필드, 버튼, 탐색 링크와 같은 화면 요소를 시각적으로 이해하여 명령을 해석하는 능력입니다. 최대 200만 토큰의 강력한 컨텍스트 윈도우(Context Window)와 결합된 자비스는 사용자 명령을 이해할 뿐만 아니라 긴 대화 및 작업 기록을 유지하여 손쉽게 멀티태스킹을 수행할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 광범위한 데이터 세트 및 여러 웹 상호 작용에 걸쳐 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.

 

예를 들어, 항공편을 예약할 때 직접 검색, 비교 및 양식 작성을 수행하는 대신 자비스에게 선호도를 알려주면 모든 것을 처리할 수 있습니다. 모델은 스크린샷을 찍고, 옵션을 분석하고, 사용자를 대신하여 양식을 작성할 수 있습니다. 아직 테스트 단계이며 작업 간에 약간의 시간이 소요되지만, 궁극적인 목표는 여러 탭과 창을 관리하는 번거로움을 없애는 것입니다.

자비스가 가져올 변화와 미래

프로젝트 자비스는 챗봇을 넘어서는 새로운 AI 에이전트 시대의 시작을 알립니다. 텍스트 기반 비서 대신 화면을 읽고, 입력하고, 클릭하는 등 완전히 상호 작용하는 에이전트를 통해 디지털 작업을 단순화할 수 있습니다.

 

AI 기반 쇼핑 또한 자비스가 가져올 변화 중 하나입니다. 구글은 변형 쇼핑(Transform Shopping) 기능을 통해 검색을 보다 구체적이고 관련성 있게 만들고 있습니다. 예를 들어, 시애틀에서 "남성용 겨울 재킷"을 검색하면 구글은 시애틀의 강수량이 많다는 사실을 고려하여 방수 재킷을 제안합니다. 또한 AI 트라이온(AI Tryon) 기능을 통해 옷을 직접 입어보지 않고도 가상으로 착용해 볼 수 있습니다.

 

하지만 이러한 발전에는 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려도 따릅니다. 개인 브라우징 습관, 검색 기록, 심지어 신용 카드 정보까지 AI에 넘겨주는 것은 위험할 수 있습니다. 또한 AI 에이전트가 고급화됨에 따라 사용자의 제어 권한이 제한될 수 있으며, 해킹 시 심각한 보안 문제가 발생할 수 있습니다.

결론

구글의 프로젝트 자비스는 AI 비서 기술의 혁신적인 발전을 보여줍니다. 웹 자동화를 통해 사용자의 디지털 경험을 향상시키고 생산성을 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 동시에 개인 정보 보호, 보안, 제어 권한 등 해결해야 할 과제도 존재합니다. 앞으로 구글을 비롯한 여러 기업들이 이러한 과제를 어떻게 해결하고 AI 에이전트 기술을 발전시켜 나갈지 주목해야 할 것입니다.