Google I/O 2023 Summary
검색을 재정의한 구글의 반격?
5월 10일(미국 현지 날짜)에 구글 개발자 콘퍼런스인 ‘Google I/O 2023’이 진행되었습니다. 시작부터 ‘Making AI helpful for everyone’을 문구를 전면에 드러내며 인공지능과 관련된 변화를 중점적으로 발표했습니다.
2016년 ‘모바일 퍼스트에서 AI 퍼스트로의 전환’을 외친 구글이 마이크로소프트와 OpenAI에 반격하기 위해 준비한 내용을 한번에 공개한 것처럼 느껴질 정도였습니다.
이번 글에서는 인공지능이 탑재된 구글의 제품 라인업과 업그레이드 된 기초 모델 PaLM2, 그리고 가장 주목해야 할 검색의 변화까지 주요 내용을 추려보았습니다.
검색의 변화 : 구글이 재정의한 검색은 무엇인가? 광고 BM을 얼마나 지속할 수 있을까?
대상 언어 확대 : 자체 LLM을 제대로 확보하지 못한 한국에 어떤 위협이 되는가?
MS와의 경쟁 : 생태계 경쟁에서 승자는 누가 될 것인가?
① Search Generative Experience (SGE)
이번 발표의 가장 핵심은 생성형 인공지능이 탑재된 구글 검색의 변화입니다. 주요 변화와 라이브를 통해 공개된 이미지를 살펴보고 어떤 의미가 있을지 살펴봅시다.
주요 변화
기존 구글 검색 시작 UI는 그대로이지만, 검색 결과를 보여줄 때 크롤링 된 url 링크보다 인공지능의 답변이 상단에 노출됨. 생성된 답변에는 연관 링크와 함께 각 문장의 출처가 함께 제공되며, 그 아래에 기존과 같은 검색 결과를 보여줌.
상단부터 구글 광고 → 인공지능 답변 → 검색 결과 순서로 보여지는 인터페이스임. 구글 광고를 최상단에 배치하며 광고 비즈니스 모델에 큰 타격이 없도록 배치한 것으로 보임.
생성된 질문을 읽고 다시 질문하고 싶다면, ‘Ask a follow-up’을 눌러서 프롬프트를 계속 날릴 수 있음. 이때도 어떤 질문을 해야할지 모르겠다면 Sidekick 기능(뒤에서 설명)으로 제공되는 예시 프롬프트를 클릭하면 됨.
관전 포인트
구글은 생성형 인공지능의 답변이 도움이 될 수 있지만, ‘사람은 다른 사람의 생각과 의견을 가치있게 여긴다’라는 점에서 기존 검색 방식에도 의미가 있다고 주장함. 만약 SGE 도입으로 인해 수익성이 급격히 좋아지거나 나빠졌을 때 구글이 어떻게 대응할지 판단하는 가치의 기준이 될 것 같음.
구글 쇼핑 기능을 생성된 답변에 연동하여 검색부터 구매까지 한 번에 할 수 있다고 강조하였음. 그렇다면 당장은 아니지만 추후에 인공지능의 답변 내용에도 광고 비즈니스 모델을 연동시킬 수 있을 것 같음(현재 구글 매출의 80% 가량이 광고 매출). 대신 인공지능의 답변에서 광고를 얼마나 포함시킬지 밸런스 측면에서 고민이 필요할 것임.
현재는 SGE 기능을 실험실에서 On/Off를 할 수 있는데, SGE를 켜놓은 사람이 더 많아지거나 기본으로 On 상태가 된다면 기존 검색 엔진 최적화(SEO)에서 상단 노출 경쟁이 더 치열해질 것으로 보임. 만약 인공지능 답변에 노출될 수 있는 최적화 방식이 있다면 이쪽 분야에도 새로운 기회가 생길수도 있음.
② PaLM2
2022년 4월에 공개된 PaLM의 다음 세대인 PaLM2가 공개되었습니다. 무엇보다도 헬스케어 분야에 특화된 정보를 학습시키고 RLHF 방식으로 강화시킨 Med-PaLM2와 보안 분야에 특화된 Sec-PaLM2를 보여주며 파인 튜닝 성능을 강조했습니다.
주요 특징
PaLM2의 매개변수는 5,400억 개로, 이는 GPT 3.5의 1,750억 개보다 3배 이상이며 메타의 라마 650억 개보다 8배 이상임.
100개 이상의 다국어 학습, 수학 및 추론 능력 향상, 코딩 가능 → PaLM2를 기반으로 하는 Bard 활용성 향상
4가지 모델 제품군 : (작음) Gecko < Otter < Bison < Unicorn (큼), Gecko의 경우 모바일 디바이스에서 작동할 정도로 작고 심지어 오프라인 상태로도 사용이 가능함
모델의 종류와 규모가 다양해지면 사용자가 구글의 VertaxAI 플랫폼을 통해 모델을 선택하고 파인튜닝하게 될 동기가 높아질 것이고 자연스럽게 구글의 인공지능 생태계를 형성하는 전략으로 해석 가능하다. 현재 개발 중인 차세대 멀티모달 모델인 Gemini도 PaLM2와 마찬가지로 다양한 크기와 기능으로 제공되어 여러 애플리케이션과 디바이스에 탑재할 계획이라고 한다.
Bard
대상 언어 확대 : 영어만 지원했으나 이제 180개 이상 국가에서 40개 이상의 언어로 서비스 제공. 그 중 한국어도 포함되어 네이버 카카오 등 국내산 모델과 경쟁할 것으로 보임.
코딩 : 20개 이상의 프로그래밍 언어에 대한 코드 생성, 디버깅, 설명 등이 가능해짐. Colab, Replit에 내보내기가 가능함.
다양한 도구 연결 : 구글 검색을 통해 텍스트와 이미지를 찾아오거나, 구글 렌즈를 통해 프롬프트에 입력된 이미지를 인식하고, 구글 맵을 통해 지도를 보여주는 등 다양한 툴을 연동시킴.
연동을 통한 워크플로우 강화 : Bard의 답변을 구글 독스, 구글 시트, 지메일 등 외부로 내보낼 수 있으며, Adobe Firefly, Spotify 등 외부 프로덕트와도 연동됨. 연동성을 높혔다는 점에서 ChatGPT Plugins의 전략과 유사함.
③ Duet AI for Google Workspace
적용 사례
Gmail : 프롬프트에 내용을 입력하면 메일 맥락에 맞게 답변을 생성해주는 ‘Help me write’ 기능이 추가 됨.
Google Docs : 프롬프트에 내용을 입력하면 본문을 생성해주는 ‘Help me write’ 기능이 추가 됨.
Google Sheets : 프롬프트에 내용을 입력하면 표를 생성해주는 ‘Help me organize’ 기능이 추가 됨.
Google Slides : 프롬프트에 내용을 입력하면 이미지를 생성해주는 ‘Help me visualize’ 기능과 슬라이드별 발표 대본을 작성해주는 기능이 추가 됨.
이외의 구글 제품군에 인공지능이 적용된 사례를 자세히 확인하고 싶다면 ‘Introducing Duet AI for Google Workspace’ 확인.
Duet AI for Google Workspace는 구글 드라이브에 저장된 파일이 기반인 반면, Microsoft 365 Copilot은 OneDrive를 기반으로 한다. 결국, 어떻게 하면 기존 사용자를 생태계에 온전히 유입시키고 새로운 사용자가 자사의 생태계를 선택하도록 유인하는 방향으로 경쟁이 생기지 않을까 싶다.
Sidekick 기능
문제점 : ‘질문에 대한 질문’, 즉 무엇을 프롬프트에 입력해서 물어볼지를 고민함. 프롬프트에 따라 작업 방향성이 바뀌는 것을 고려하면 맥락에 맞는 프롬프트를 잘 입력하는 것이 중요하지 않을까?
해결책 : 인공지능이 문서의 내용과 작업 맥락을 파악하여 다음 단계에 적합한 질문(프롬프트)를 여러 가지 추천해 주는 기능으로 Sidekick을 도입함. → Google Docs, Sheets, Slides에 적용되어 작업이 막혔을 때 다음 단계로 나아갈 수 있도록 도와줌.
이외에도 인공지능에 특화된 인프라를 통해 모델 운용 시 80% 빠르고 50% 저렴해졌다는 점과, 개인형 AI인 Project Tailwind, 인공지능 윤리와 책임에 대한 다양한 내용이 있었습니다. 자세한 내용이 궁금한 독자분은 유튜브에 올라온 구글 키노트를 보시길 추천드립니다.
OpenAI가 ChatGPT를 통해 인공지능의 실제적인 활용을 보여줬다면, Google은 검색을 재정의하며 인공지능 분야를 이끌기 위해 노력하며 선의의 경쟁을 통해 함께 성장하면 좋겠습니다.
재미있게 읽었습니다.
좋은 내용 빠르게 정리해주셔서 감사합니다 :)