[작성자:] neovis

Yelp AI 기술로 레스토랑 리뷰 혁신! 사용자 맞춤 리뷰 인사이트 제공

인공지능(AI)이 다양한 서비스에도 자연스럽게 녹아들어가고 있는데요, Yelp도 이러한 변화에 맞춰 최근 레스토랑 리뷰에 AI 기반의 인사이트를 도입하였습니다. 이번 글에서는 Yelp의 새로운 기능을 자세히 살펴보겠습니다.

Yelp AI 기반 리뷰 인사이트이란?

Yelp AI 기반 리뷰 인사이트 기능은 사용자가 남긴 리뷰를 여러 카테고리로 자동 분류해주는 기능입니다. 이러한 카테고리는 음식 품질, 서비스, 분위기 등으로 나뉘며, 각각 1부터 100까지의 감정 점수(sentiment score)를 가지고 있습니다. 이는 Yelp가 감성 분석 기술을 활용하여 사용자의 리뷰를 더욱 구조화하고 직관적으로 제공하기 위해 개발한 기능입니다.

이제 사용자는 앱에서 특정 카테고리를 선택하여 관련 리뷰를 하이라이트로 볼 수 있습니다. 이러한 기능은 iOS 기반의 레스토랑, 음식, 나이트라이프 비즈니스에서 처음 시작됩니다.

AI로 새로운 Yelp 체험 제공

Yelp는 이미 AI를 활용한 비즈니스 요약 정보를 리스트 상단에 표시하는 기능을 도입한 바 있습니다. 이제 Yelp AI 기반의 리뷰 인사이트를 활용해 비즈니스의 다양한 면모를 강조하고 있습니다. 이는 특히 식음료 산업의 비즈니스 운영에 큰 변화를 가져올 수 있습니다.

Craig Saldanha, Yelp의 제품 책임자는 “대규모 언어 모델(LLMs)을 활용하여 리뷰에서 주제를 식별하고 분류할 수 있습니다. 예를 들어 ‘음료가 빨리 나왔어요’라는 리뷰는 ‘서비스’ 하에 분류될 수 있습니다”라고 설명했습니다.

사용자 경험을 중시하는 UI/UX 개선

Yelp는 이번 업데이트를 통해 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)을 개선했습니다. 자동 재생 사용자 비디오, 트렌드 검색, 주변 인기 비즈니스 등 다양한 콘텐츠 형식을 피드에 추가하였습니다. 사용자가 특정 업적을 달성했을 때 받는 인식표도 리뷰와 함께 표시되며, 팁 관련 배지도 새롭게 추가되었습니다. 이러한 변화는 단순히 정보 검색을 넘어서, 사용자가 Yelp에서 개인화된 경험을 만끽할 수 있게 합니다.

비즈니스 사용자들을 위한 새로운 기능

비즈니스 사용자 측면에서도 Yelp는 큰 변화를 시도했습니다. Yelp는 Apple Maps와의 통합을 통해 사용자가 서비스 요청 버튼을 표시하는 기능을 추가했습니다. 또한, AI 기반 요약을 통해 작업 정보를 더 직관적으로 제공하는 인박스를 재디자인했습니다.

Yelp에 맞서는 Google의 움직임

Yelp AI 기반 리뷰 인사이트 기능 도입은 Google의 움직임과도 연결되어 있습니다. Google은 Google Maps에서 AI 기반의 요약 리뷰를 제공하며 Yelp와 유사한 기능을 구현하고 있습니다. 이는 오프라인 리뷰 시장에서 두 거대 기업이 AI 기술을 통해 치열한 경쟁을 벌이고 있음을 보여줍니다.

우리나라도 B2C 서비스들을 시작으로 유사한 기능들이 적용되고 있습니다. 고객 리뷰 요약뿐만 아니라 고객 문의에도 AI가 대신 답변을 달기도 합니다. 이처럼 AI 기술은 일상생활의 많은 부분을 바꾸어 놓을 수도 있답니다. AI를 강조하는 것이 아니라 자연스럽게 서비스를 사용하다보면 AI의 사용이 일상화되어 있지 않을까 생각해 봅니다. 많은 서비스가 고민하였던 개인화에 AI는 더욱더 가까이 다가갈 수 있도록 힌트를 주는 것 같습니다. 이런 부분을 한번 고민하면서 AI 시장의 변화를 살펴보면 또 다른 인사이트가 있을 것 같네요.

참고

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2024년 12월 24일
CES 2025 리포트 다운로드: 최신 기술 트렌드 분석

CES 2025 가이드 여덟 번째 CES 2025 리포트 다운로드: 최신 기술 트렌드 분석. CES 2025가 가까이 다가왔습니다. 이 시기가 되면 다양한 기관, 회사에서 CES 2025에 대한 전망, 전시 참관 후 리포트를 발행합니다. 이런 리포트들만 따로 읽어봐도 꽤 유의미한 인사이트를 얻을 수 있으니 아래 소개하는 리포트를 참고해 보세요. 본 페이지의 리포트 목록은 계속 업데이트 예정입니다.

한국 무역 협회: CES 2025로 살펴본 글로벌 기술 트렌드: 더 가까워진 AX and more (다운로드)

– 한국 무역 협회에서 발간한 CES 2025 리포트입니다. 전 세계 166개국, 수만 명의 참가자가 모인 CES 2025는 ‘AI 대전환(AX)’을 핵심 키워드로, 사용자를 중심으로 진화하는 AI 기술과 디지털 헬스, 지속가능성, 양자컴퓨팅 등 첨단 기술을 선보였습니다. AI 에이전트와 엣지 AI는 사용자와 물리적·심리적 거리를 줄이며 더 빠르고 효율적인 서비스를 제공하고, 디지털 치료제와 전자약 같은 의료기기는 AI와 결합해 개인 맞춤형 건강관리의 혁신을 보여줍니다. 또한, 양자컴퓨팅은 AI와 HPC의 미래를 책임질 유망 기술로, 고성능 배터리 연구 등 다양한 분야에서 주목받고 있습니다. 한국은 역대 최대 규모로 참가해 전체 혁신상의 절반 가까이를 차지하며 글로벌 기술 경쟁력을 입증했습니다. AI와 차세대 유망 기술에 대한 전략적 투자로 새로운 기회를 선점할 수 있기를 기대합니다.

아래 리포트 목록은 CES 2025 행사 전 프리뷰 성격의 리포트입니다.

삼정 KPMG : 미리보는 CES 트렌드 (다운로드)

– 화제가 될 기조연설을 예상하며, 지난 CES 2024에서 주목받은 기업과 다가올 CES 2025에서 주목받을 것으로 보이는 기업의 최신 동향을 담았습니다. 아울러 CES에서 부각될 트렌드를 키워드로 정리했습니다. 최근 발표된 CES 2025 최고혁신상 수상작을 들여다보며 많은 관심을 받고 있는 혁신 기술 또한 분석했습니다.

PwC : 미리보는 CES 2025 리포트 (사이트 방문)

– 삼일PwC경영연구원에서는 CES 전시 내용을 AI 연관 정도에 따라 Core(In-AI, AI 혁신의 핵심 아젠다), Escort(With-AI, AI의 산업 적용), Surpass(Beyond-AI, 기술 혁신의 미래)로 나누어 설명하고 있습니다. 더불어, 주요 관람 포인트와 관람 동선 등의 상세 정보를 제공하고 있답니다.

더밀크 : CES 필드가이드 (사이트 방문)

– CES 참석하는 미디어 사들 중에서 가장 활약이 돋보이는 곳입니다. 사전, 사후 리포트를 발행하는데 사전 필드가이드는 처음 가시는 분들께 다양한 정보를 제공하고 있습니다.
– 더밀크의 CES2025 필드가이드는 행사 전 준비 상황이나 행사 기간 중 현장에서 즉시 펼쳐보며 도움을 받을 수 있는 리포트입니다. 라스베이거스 현지 상황 정보부터 CES2025 플로어 정보, 놓치면 안 될 전시까지 총망라 되어 있습니다. 더밀크는 매년 CES를 앞두고 필드가이드를 발행해 왔으며 1만 명 이상이 받아보는 ‘사실상’ 공식 한글 가이드북입니다.

2025 CES Show Daily – VIP Edition (CTA, 2024)(LINK)

– CES를 주관하는 CTA에서 잡지 형식으로 CES2025에 대해서 소개한 자료입니다. 전체 동향과 산업별 CES 전시 트렌드, 주요 기업의 전략 등을 간단하게 확인할 수 있습니다.

CES는 매년 초에 반복하는 행사입니다만 한 해 동안 어떤 기술이 실제 비즈니스 현장에 영향을 미칠지 가늠해볼 수 있는 자리입니다. 미국 현장을 방문하던 그렇지 않던 다양한 CES 2025 리포트들을 통해서 그 흐름을 알아보시면 좋을 것 같습니다. 이 페이지는 새로운 CES 2025 리포트가 확인될 때마다 계속 업데이트할 예정입니다.

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2024년 12월 23일
AI 기반 채용, 기술로 인사채용의 난제를 해결하는 PIN의 혁신적 접근

최근 인공지능(AI)은 여러 산업 분야에서 도입하고 있습니다. 특히 인사채용 분야에서는 AI 기술을 활용해 채용 과정을 보다 효율적이고 효과적으로 변화시키며 실제 사례를 통해 그 효과성이 입증되고 있습니다. 이 가운데 AI 기반 채용 플랫폼 PIN은 변화의 최전선에서 활동하고 있습니다. 미국 스타트업인 PIN은 후보자 소싱과 참여를 자동화하여 채용 과정에서 흔히 문제로 여겨지는 비효율성을 해결해 나가고 있답니다.

PIN의 AI 기반 채용 기술: 전통적인 채용 도구를 능가합니다

본사가 뉴욕에 위치한 PIN은 단 40일 만에 플랫폼을 출시한 후, 이미 미국 내 600명 이상의 고객을 확보하며 빠르게 성장하고 있습니다. PIN은 AI 모델을 활용하여 구직자와 채용 공고를 정확히 매칭함으로써 채용 시간을 획기적으로 줄이고자 합니다. 일반적인 AI 도구는 사전 필터링된 후보자 풀을 검색하지만, PIN의 플랫폼은 1억 개 이상의 프로필을 동시에 분석하여 70%의 후보자 수용률을 달성하고 있습니다. 이를 통해 기존에 60일 이상 걸리던 채용 과정을 2주 내로 단축할 수 있게 되었습니다.

고객 맞춤형 AI 모델 통한 정밀한 매칭 역량

PIN의 CEO 겸 공동 창립자인 Steven Lu는 “우리는 기존 도구가 아닌, 독자적으로 개발한 AI 모델을 통해 리크루터가 정확히 찾고 있는 후보를 제공합니다.”라고 설명합니다. 이는 단순한 키워드 필터링을 넘어서 지능형 후보 매칭을 가능하게 합니다. PIN의 플랫폼은 AI 자동화를 통해 후보자 소싱, 참여, 일정 관리를 해결합니다. 기업은 직무 기술만 입력하면, 플랫폼이 자동으로 면접 일정을 조정합니다.

업계 강자로 부상하는 PIN의 비결

채용 기술 분야는 많은 기업 간의 치열한 경쟁이 있지만, PIN은 자체적으로 설계한 AI 모델을 사용하여 독특한 기술 접근법을 제시하며 차별화되고 있습니다. AI 기반의 정밀한 매칭 기술은 특히 빠르게 성장하는 기업들이 기술 인력을 빠르게 채용하는 데 있어 독보적인 가치를 제공합니다. PIN은 펀딩을 통해 AI 역량을 확장하고, 50개 이상의 채용 추적 시스템에서 인바운드 응용 프로그램 평가 기능을 추가할 계획입니다.

고객의 적극적인 지원과 시장 전망

AI 기반 채용 플랫폼 PIN의 초기 고객 유치 성과와 기술 접근 방식은 5천억 달러 규모의 인사채용 시장 내에서 변화를 일으킬 잠재력을 보여줍니다. PIN의 가장 큰 강점은 맞춤형 AI 모델을 활용한 정확한 매칭 능력입니다. 이는 AI 기술이 HR에서 실질적인 변화를 가능하게 한다는 점을 입증합니다. AI 기술이 HR 분야에 어떻게 실질적인 가치를 제공하며, 기업들이 PIN의 솔루션을 활용해 어떤 성과를 거두고 있는지 살펴보는 것도 흥미로울 것입니다.

경영진이 고려해야 할 AI 기술 도입

AI 기반 채용 솔루션을 평가하는 경영진과 기술 담당자들은 PIN이 제공하는 정밀 매칭과 차별화된 기술에 주목할 필요가 있습니다. 특히 급성장하는 기업들이 채용 과정을 최적화하기 위해 PIN의 혁신적인 접근법을 활용할 때, 이는 기업의 전반적인 경쟁력 향상에도 긍정적인 영향을 미칩니다.

PIN의 성공 사례는 HR 분야에서 AI의 가능성과 실용성을 보여주며, 앞으로의 발전 가능성에 대한 기대감을 갖게 합니다. AI 기술이 채용을 더 직관적이고 효율적으로 만들어주는 과정을 지켜보는 것은 매우 흥미롭습니다.

더 나아가는 AI와 채용의 미래

AI와 HR 기술의 결합은 앞으로도 더욱 강력해질 것입니다. PIN의 사례는 AI 기술이 전통적인 채용 방식을 개선하고, 새로운 기회를 창출하는 모습을 잘 보여줍니다. 이러한 혁신으로 기업은 우수한 인재를 효과적으로 발굴하고, 채용 시간을 단축하여 조직의 성과를 높일 수 있을 것입니다. AI 기반 채용 기술은 이제 미래의 이야기가 아닙니다. 그것은 현재의 업무 과정의 일환이며, 효율성과 정확성을 중시하는 현대 비즈니스 환경에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. PIN의 성공적인 시장 진입과 유망한 기술 발전은 인사 관리의 미래가 어디로 향할지에 대한 흥미로운 전망을 제공합니다.

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2024년 12월 23일
Top7 AI 벤더, 2025년 여러분의 선택은?
오늘은 2025년에 주목받는 AI 벤더들에 대해 알아보겠습니다. 이미 AI를 직접 활용하는 분들께서는 익히 알고 있는 글로벌 벤더들이지만 기업들이 AI를 도입할 때, 어느 벤더를 선택해야 할지를 참고해 보시면 좋을 것 같습니다.

AI 시장의 현황

AI 기술은 특히 생성 AI(Generative AI)와 대형 언어 모델(LLM)의 발전을 중심으로 빠르게 성장하고 있습니다. GAI Insights의 최근 보고서에 따르면, 많은 기업들이 AI의 잠재력을 인식하며 초기 실험 단계에서부터 본격적인 시스템 구축으로 나아가고 있다고 합니다.

주요 AI 벤더 7선

25개 이상의 벤더를 분석한 GAI Insights는 AI 시장의 선두주자 7개사를 선정했습니다. 이 일곱 기업은 다양한 산업에 적용할 수 있는 AI 솔루션을 제공하며 시장을 선도하고 있습니다.
1. OpenAI: OpenAI는 시장 점유율 65%로 선두에 있습니다. 광범위한 플랫폼과 콘텐츠 협력을 통해 AI 분야를 재정의하며, 특히 몰입형 콘텐츠와 칩 벤더와의 협력에서 두각을 나타내고 있습니다.
2. 아마존(Titan, Bedrock): 아마존은 벤더 중립적인 접근 방식으로 AI 배포를 위한 원스톱 솔루션을 제공합니다. AI 인프라 지원을 위한 Trainium과 Inferentia 같은 특화된 AI 칩도 개발했습니다.
3. Anthropic(Sonnet, Haiku, Opus): OpenAI의 강력한 경쟁자로, 긴 문맥 윈도우를 제공하는 AI 모델을 보유하고 있습니다. 코딩 작업에 강점을 보이며, AI의 안전성을 강조하고 있습니다.
1. Cohere(Command R): 기업 중심 모델과 다국어 지원 능력을 갖춘 Cohere는 개인 클라우드 및 온프레미스 배포를 지원합니다. 검색 및 검색 보강 생성(RAG)을 통해 내부 데이터를 활용하려는 기업에 매력적입니다.
2. CustomGPT: 노코드 솔루션을 제공하며 높은 정확성과 낮은 환각율을 자랑합니다. 직원 및 고객의 도구 사용에 대한 분석과 통찰을 제공합니다.
3. Meta(Llama): Meta는 다양한 규모의 전문 모델과 최첨단 모델을 보유하고 있으며, 복잡한 작업에 뛰어난 성능을 발휘하는 Llama 3 시리즈가 두드러집니다.
4. Microsoft(Azure, Phi-3): OpenAI의 도구를 활용하는 한편 자체 플랫폼을 개발하는 데 투자하고 있습니다. 독자적인 칩인 Maia 100과 Cobalt 100을 개발해 칩 의존도도 줄이고자 노력하고 있습니다.
2025년 AI 트렌드

GAI Insights는 2025년에는 AI를 활용하는 기업 비율이 5%에서 33%로 증가할 것으로 예측하고 있습니다. AI의 급격한 성장은 CIO와 CTO의 예산 우선순위에서도 알 수 있습니다. 대부분의 기업(90%)이 자체 LLM을 사용하고 있음을 보여주는 추세는 데이터 프라이버시와 제어, 규정 준수의 필요성 때문입니다.

AI는 데이터를 더 깊이 이해할 수 있는 능력을 제공하며, 스몰 모델의 등장과 성능 향상을 기대하게 합니다. 특히 Gemma, Phi-3, Llama 3.2 같은 소형 모델은 비용 효율성이 높고 안전한 선택으로 인식되고 있습니다.

AI 도입 시 고려할 점

AI 벤더 선택 시, 벤더 락인을 피하고 기업의 IT 스택 변화를 수용하는 것이 중요합니다. 초기에는 낮은 위험의 챗봇 파일럿을 통해 AI 경험을 쌓고, 현장 운영을 위한 온디바이스 AI 경험을 늘리는 것이 도움이 될 것입니다. AI 통합을 감독할 임원을 지정하고 프로젝트를 조정하는 것도 필수적입니다. 효과적으로 AI를 활용하려면 벤더 선택이 중요합니다.

참고

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2024년 12월 20일
소프트웨어 개발의 새로운 시대: 구글의 AI 코딩 어시스턴트 ‘Jules’

소프트웨어 개발 분야는 빠르게 변화하고 있으며, 그 변화를 이끄는 주역 중 하나가 인공지능(AI) 기술입니다. AI는 이제 단순한 보조 도구의 역할을 넘어 모든 개발 과정을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 이번에 이 분야에 구글이 출사표를 던졌는데요 구글의 AI 코딩 어시스턴트 ‘Jules’입니다. Jules는 소프트웨어 버그 수정부터 코드 변경 자동화까지 수많은 개발 작업을 간소화하며 개발자에게 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 이번 글에서는 Google의 새로운 AI 코딩 어시스턴트 ‘Jules’에 대해 살펴보겠습니다.

AI 코딩 Jules란 무엇인가?

Jules는 구글이 최근 발표한 인공지능 코딩 어시스턴트로, GitHub의 워크플로 시스템과 통합되어 개발자가 잠자는 동안에도 자율적으로 소프트웨어 버그를 수정하고 코드 변경을 준비할 수 있습니다. 이는 구글이 AI를 활용하여 코어 프로그래밍 업무를 자동화하려는 중요한 진전이라 할 수 있습니다.

Jules의 등장은 매우 시의적절합니다. 소프트웨어 개발 산업은 지속적인 인재 부족과 기술 부채 증가로 어려움을 겪고 있습니다. 이런 상황에서 자동화된 코딩 어시스턴트는 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것입니다. Gartner에 따르면 2028년까지 새로운 애플리케이션 개발의 75%에서 AI 보조 코딩이 사용될 것으로 예상됩니다.

AI 코딩 Jules의 작동 방식

Jules는 전통적 코딩 어시스턴트와 다르게, 단순히 수정 사항을 제안하는 것을 넘어 GitHub의 생태계 내에서 자율적인 에이전트 역할을 합니다. 코드베이스를 분석하고 포괄적인 수리 계획을 수립하며 다양한 파일에 대한 수정 작업을 동시에 진행합니다. 가장 중요한 점은 기존 개발자 워크플로와 원활하게 통합된다는 것입니다.

Google Lab의 제품 관리 이사인 Jaclyn Konzelmann은 기자 회견에서 “개발자들이 과정 전반에서 통제할 수 있다”고 설명했습니다. Jules는 조치를 취하기 전에 제안된 계획을 제시하며, 사용자는 코드 작성 과정을 모니터링할 수 있습니다. 시스템은 변경을 병합하기 전에 명시적인 승인을 요구함으로써 개발 과정의 감독을 유지합니다.

Google의 AI 에이전트 계획 속에서의 Jules

Jules는 단순한 코딩 어시스턴트를 넘어, 자율적인 AI 에이전트에 대한 Google의 더 큰 비전의 일부입니다. Google의 최신 대규모 언어 모델인 Gemini 2.0에 의해 구동되며, 코드 이해 및 생성에서 상당한 개선을 제공합니다.

Konzelmann은 기자 회견에서 “우리는 컴퓨터 사용을 위한 AI 에이전트의 전체적인 기능을 이해하는 초기 단계에 있다”며 신중한 접근이 필요하다고 강조했습니다.

AI 코딩이 개발자 직업에 대한 영향

Jules는 많은 개발자에게 그들의 직업의 미래에 대한 중요한 질문을 제기합니다. 그러나 초기 테스트 결과는 Jules가 인간 개발자를 대체하기보다는 생산성을 향상시키는 데 더 많은 가능성을 보이는 것으로 나타났습니다. Lawrence Berkeley National Laboratory의 연구자들은 Jules와 관련 Google AI 도구를 사용하여 분석 작업의 일부분을 몇 분 만에 완료하였으며, 이를 통해 더 복잡한 도전에 집중할 수 있었다고 합니다.

Jules의 재정적 영향 또한 상당할 수 있습니다. McKinsey에 따르면, 대규모 IT 프로젝트는 보통 예산을 45% 초과하며 예상보다 56% 더 적은 가치를 제공합니다. Jules는 루틴 버그 수정 및 유지 보수 작업을 자동화하여 이러한 비용을 크게 줄이는 동시에 개발 주기를 가속화할 수 있습니다.

AI-지원 개발의 미래

AI 코딩 Jules는 초기에는 신뢰할 수 있는 일부 테스터에게만 제공되며 2025년 초에 더 확대 배포 예정입니다. Google은 이미 Android Studio와 Chrome DevTools와 같은 개발 생태계 전반에 비슷한 기능을 통합할 계획을 발표했습니다.

Jules의 진정한 시험은 점점 더 복잡해지는 프로그래밍 문제를 처리하면서 코드 품질과 보안을 유지하는 능력에 있을 것입니다. 단순히 버그를 빠르게 해결하는 데 그치지 않고, 소프트웨어 개발에 접근하는 방식을 근본적으로 변화시킬 수도 있는 변화입니다.

CISQ에 따르면 코딩 품질이 저하되면 연간 2.84조 달러의 비용이 발생한다고 합니다. 따라서 Jules는 개발자 도구 이상을 나타낼 수도 있습니다. 이 AI와 인간 개발자가 진정한 파트너십을 이루어 소프트웨어 개발의 미래가 새로운 시대에 접어드는 것을 뜻할 수도 있습니다. AI 에이전트 중에서 개인적으로 가장 기대되는 부분이 개발에서의 변화입니다. 기존 마이크로소프트 깃허브 코파일럿이 보여주었던 개발자들의 생산성 향상을 넘어 구글 줄스가 보여줄 미래가 사뭇 기대됩니다.

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2024년 12월 19일
AI 에이전트 안전하게 개발하기 : 자율성과 안전장치, 그리고 함정들

이번 포스팅에서는 지난 번에 이어 AI 에이전트 개발에 대해 다른 관점을 살펴보겠습니다. 이미 AI의 다양한 응용이 우리 삶에 스며들고 있지만, 여러 가지 주의해야 할 점들이 있습니다. 특히, AI 에이전트가 자율적으로 작동할 때의 안전장치와 그와 관련된 숨은 함정들도 고려해야 하는데요, AI 에이전트 안전하게 개발히기 위해 기업과 개인들이 참고할 사항을 살펴보려합니다.

AI 에이전트의 자율성과 그 중요성

AI 에이전트란 인간의 개입 없이 스스로 학습하고 결정을 내리는 시스템을 의미합니다. 이러한 에이전트는 특히 대규모의 복잡한 데이터 처리와 의사결정에 유용하게 사용됩니다. 예를 들어, 엔터프라이즈 환경에서는 여러 부서 간의 의사소통을 원활히 하면서 생산성과 대응성을 높일 수 있습니다.

그러나 이러한 자율성은 때로는 약점으로 작용할 수 있습니다. 따라서, AI 에이전트 안전한 설계를 위해서는 반드시 적절한 방어 메커니즘을 고려해야 합니다.

AI 에이전트 안전장치

명확한 인간 개입 조건 설정

AI 에이전트가 인간의 확인이 필요한 행동을 수행할 때는, 사전에 정의된 규칙에 따라 행동해야 합니다. 예를 들어, 구매와 관련된 에이전트라면, 모든 구매는 반드시 인간에 의해 확인되고 승인되어야 합니다. 이러한 규칙은 시스템 내에서 명확하게 설정되어야 하며, 필요한 경우 외부 코드로 강제될 수도 있습니다.

AI 에이전트 안전장치와의 통합

AI 에이전트 안전장치는 위험하거나 비윤리적이며 규정을 준수하지 않는 행동을 확인하는 역할을 합니다. 이 에이전트는 모든 행동이나 특정 행동 요소가 안전한지 확인하고, 승인된 경우에만 진행을 허용하는 등의 역할을 합니다.

불확실성 측정

에이전트가 신뢰할 수 있는 출력을 선호하도록 함으로써, 시스템의 안정성을 높일 수 있습니다. 그러나 이러한 불확실성 측정은 시스템의 처리 속도를 느리게 하고 비용을 증가시킬 수 있는 점을 고려해야 합니다.

중지 버튼 제공

때로는 모든 자율 에이전트 기반 프로세스를 중지해야 할 필요가 있습니다. 이는 시스템 내에서 잘못된 행동을 감지했거나 고정할 필요가 있을 때 사용됩니다. 중요한 워크플로우와 프로세스에서는 이 중지가 전체 프로세스를 멈추거나 완전히 수동으로 전환되지 않도록 하는 결정적인 백업 작동 모드를 제공해야 합니다.

에이전트-기반 작업 명령 생성

모든 에이전트를 앱 및 API에 완전히 통합할 필요는 없습니다. 기본적으로 에이전트 네트워크의 일부 에이전트는 수동으로 조치를 위임하는 보고서나 작업 명령을 발행할 수 있습니다. 이는 에이전트 네트워크를 기민하게 운영하는 좋은 방법입니다.

테스트

AI기반의 시스템을 테스트할 때, 전통적인 소프트웨어와는 다른 방식의 테스트가 필요합니다. 각 에이전트가 입력의 중심 역할을 할 수 있기 때문에, 시스템의 일부분부터 테스트를 시작하여 전체 시스템의 신뢰성을 점검해야 합니다. 시스템의 작동과 약점을 드러내기 위해 생성적 AI를 활용해 테스트 케이스를 설정할 수도 있습니다.

세밀한 튜닝의 중요성

많은 사람들은 AI를 많이 사용할수록 더 좋아진다고 오해하지만, AI는 사전 트레이닝된 모델입니다. 하지만 세밀한 튜닝을 통해 특정한 작동 방식을 조정할 수 있습니다. 각 에이전트의 로그를 분석하고, 개선을 위한 선호 사항을 레이블링하여 튜닝 목적으로 사용합니다.

자주 발생하는 함정

무한루프 문제

AI 에이전트 시스템은 간혹 무한히 서로 대화하는 상황에 빠질 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 일정 시간 내에 작업이 완료되지 않으면 종료하는 타임아웃 메커니즘을 도입해야 합니다.

에이전트 과부하

하나의 에이전트에 과도한 작업을 기대하는 것은 현재의 LLM 기술로는 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 에이전트를 여러 개로 쪼개어 역할을 분배하는 ‘세분화’ 전략을 사용하는 것이 좋습니다.

단일 실패 지점

단일 에이전트가 타 에이전트들을 호출하여 작업을 완료하는 시스템은 복잡성을 초래할 수 있습니다. 대신, 파이프라인 형태로 각 에이전트가 할당된 작업을 수행한 후 다음으로 넘기는 것을 고려해야 합니다.

문맥 오버로드

각 에이전트가 자체 문맥을 유지하고, 새로운 요청 발생 시 문맥을 재설정하는 것이 중요합니다. 이는 에이전트의 혼란을 줄이고 효율성을 높이는 방법입니다.

결론적으로, AI 에이전트는 잘 설계되고 적절한 AI 에이전트 안전장치를 갖추었을 때 매우 효과적으로 작동할 수 있습니다. 이를 통해 기업의 프로세스를 자동화하고 개선하는 데 큰 기여를 할 수 있을 것입니다.

참고

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2024년 12월 18일
AI 에이전트 개발 가이드: 프로세스, 역할 및 연결의 캡처

최근 AI 기술이 급속도로 발전하면서 AI 에이전트의 역할과 필요성이 더욱 강조되고 있습니다. 특히, 기업 내 다양한 업무를 지원하고 업무 효율성을 극대화하기 위해 AI 에이전트를 활용하는 사례가 늘고 있습니다. 그렇다면, AI 에이전트 개발을 효과적으로 수행하고 운영하는 방법은 무엇일까요? 이번 블로그 포스트에서는 AI 에이전트 개발의 기초적인 시작점으로, 프로세스와 역할, 그리고 연결의 중요성을 탐구합니다.

AI 에이전트의 기본 구조

AI 에이전트란 무엇일까요? 기본적으로 AI 에이전트는 특정 업무를 수행하도록 설계된 소프트웨어 프로그램으로, 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 합니다. 이러한 모델은 적절한 도구를 활용해 코드를 생성하고, 생성된 코드를 컨테이너에서 실행하며, 결과를 관찰해 코드의 유용성을 높일 수 있습니다.

생성 AI 모델의 역할

생성 AI 모델은 입력 값을 통해 기대되는 출력을 예측하고 생성하는 과정이 포함됩니다. 예를 들어 코딩 과제를 주면, 모델은 해당 과제를 수행할 수 있는 코드를 생성합니다. 과제의 복잡성에 따라 생성된 코드가 바로 사용할 수 있는 형태로 제공될 수도 있습니다.

다중 에이전트 시스템의 필요성

여러 에이전트가 함께 작업하는 시스템을 다중 에이전트 시스템이라고 합니다. 이러한 시스템은 특정 업무를 효과적으로 수행할 수 있으며, 생산성 향상과 시스템의 강건성을 높일 수 있는 이점이 있습니다. 다중 AI 에이전트 개발을 위해서는 프로세스와 역할, 연결을 잘 설정하는 것이 중요합니다.

조직의 프로세스와 역할 파악하기

조직 내에서는 다양한 역할과 프로세스, 그리고 연결이 존재합니다. 이를 잘 파악하는 것이 AI 에이전트 개발의 첫걸음입니다. 일반적으로 조직도에서 시작할 수 있지만, 워크플로우를 살펴보는 것이 더 좋습니다. 이는 다양한 업무 흐름에 따라 사람들이 다르게 행동할 수 있기 때문입니다.

AI를 활용해 조직의 프로세스를 식별하거나, 자체 AI 모델을 구축할 수도 있습니다. 예를 들어, 특정 도메인 또는 회사 이름을 입력하면 에이전트 네트워크 정의를 생성해 주는 GPT 모델을 만들 수 있습니다. 이 네트워크는 각각의 에이전트의 역할과 책임이 명확하게 나타나게 됩니다.

에이전트 네트워크의 방향성

에이전트 네트워크는 방향성이 있는 비순환 그래프(DAG, Directed Acyclic Graph) 형태여야 합니다. 이는 에이전트가 다른 에이전트에 직접적이거나 간접적으로 영향을 받을 수 없도록 하여 쿼리가 꼬이는 현상을 방지합니다.

에이전트 정의 및 AI 에이전트 개발하기

다양한 에이전트 아키텍처가 존재합니다. 중앙 집중식 통신 포인트를 이용하는 블랙보드 아키텍처와 같은 다양한 접근 방식이 있습니다. 하지만, 각 에이전트가 책임을 존중하며 요청을 받을 때마다 독립적으로 처리할 수 있는 분산된 아키텍처를 선호합니다.

AAOSA(Adaptive Agent Oriented Software Architecture) 아키텍처

각 에이전트는 요청을 받으면 이를 처리할지 여부를 결정하고 필요한 작업을 수행하여 요청을 처리합니다. 필요시 다른 에이전트에게 도움을 요청하고, 그 응답을 종합해 최종 응답을 반환합니다. 이러한 방식은 초기 시리에 사용된 아키텍처로 알려진 AAOSA 아키텍처입니다.

AI 에이전트 개발 실제 적용 사례

이러한 에이전트 시스템은 다양한 분야에서 실제적으로 응용될 수 있습니다. 예를 들어, HR 에이전트 시나리오에서는 사용자가 HR과 관련된 정보를 입력하면, 시스템 내의 여러 에이전트가 협력하여 필요 정보를 제공할 수 있습니다.

HR 에이전트의 시나리오

사용자가 주요 변경 사항을 입력하면, 메인 검색 박스 에이전트가 정보를 수집하여 HR, 법률, 급여 및 복리 후생 에이전트와의 협력을 통해 종합적인 결과를 사용자에게 제공합니다. 이를 통해 사용자는 필요 정보를 한 번에 받을 수 있어 편리합니다.

결론

AI 에이전트를 구축하기 위한 과정은 복잡할 수 있지만, 제대로 구현할 경우 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다음 글에서는 다중 에이전트 시스템에서 필요한 안전장치 및 인간의 개입과 불확실성 검사를 포함한 추가적인 방법에 대해 알아보겠습니다. 그리고 다중 에이전트 시스템 구축 시 직면할 수 있는 과제 및 이를 어떻게 해결할 수 있는지에 관해 심도 있게 논의할 것입니다.

참고

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2024년 12월 18일
OpenAI의 ChatGPT 웹 검색 도구, 더 많은 사용자에게 제공

OpenAI가 더욱 향상된 AI 기반 웹 검색 도구를 ChatGPT 모든 사용자들에게 제공하기 시작했는데요. 이 글에서는 OpenAI의 AI 기반 웹 검색 도구가 무엇인지, 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.

ChatGPT 웹 검색의 등장

OpenAI는 ChatGPT를 통해 사용자들이 인공지능과 자연스럽게 대화할 수 있는 경험을 제공합니다. 기존 유료 사용자 대상에서 이번에 새롭게 모든 사용자들에게 추가된 기능인 ‘ChatGPT 웹 검색’은 그 기능을 한층 강화하여, 인터넷상의 정보를 직접 검색할 수 있게 해줍니다. 이 기술은 특히 즉각적인 정보 접근성이 중요한 현대 사회에서 많은 주목을 받고 있습니다.

새로운 기능은 ChatGPT 사용자들이 ‘웹 검색’ 아이콘을 클릭하여 사용할 수 있으며, 입력한 질문에 대한 요약된 답변과 관련 링크를 제공합니다. 이를 통해 스포츠 경기 결과, 최신 뉴스, 주식 시세 등 다양한 정보를 쉽게 찾아볼 수 있습니다.

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새 기능의 세부 사항

ChatGPT 웹 검색은 자동으로 질문을 분석하고, 이를 바탕으로 가장 적절한 검색 방법을 결정합니다. 사용자는 이 과정을 자동화하여 시간을 절약할 수 있으며, 필요에 따라 웹 검색 기능을 직접 활성화하여 더욱 세부적인 정보를 얻을 수 있습니다. 특히 이 기능은 OpenAI의 최신 모델인 GPT-4o로 강화되어 보다 정확하고 신속한 검색 결과를 제공합니다.

또한, 모바일 사용자들을 위한 최적화된 사용자 경험도 제공됩니다. iOS 사용자들은 이제 Apple Maps와 연동하여 비즈니스 정보를 확인할 수 있으며, 전화번호 같은 세부 정보를 쉽게 검색할 수 있습니다.

더불어 ChatGPT 웹 검색의 가장 큰 장점은 바로 편리함과 효율성입니다. 사용자는 다른 브라우저나 검색 엔진을 열지 않고도 ChatGPT 인터페이스 내에서 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있어 정보 검색, 학습, 업무 등 다양한 분야에서 시간을 절약할 수 있습니다.

물론, 모든 기술이 그렇듯이 이 기능도 몇 가지 주의해야 할 점이 있습니다. AI를 통한 자동화된 검색 과정에서 잘못된 정보를 제공할 가능성이 있습니다. 또한 개인 정보 보호와 관련된 이슈가 있을 수 있어, 사용자들의 신중한 접근이 필요합니다.

ChatGPT 웹 검색의 미래 전망

OpenAI는 파트너들의 피드백을 반영하여, 어떤 기사가 가장 관련성이 높은지, 기사 요약의 길이와 인용문을 어떻게 결정할 것인지에 대한 기준을 지속적으로 개선하고 있습니다. 이는 ChatGPT 웹 검색 도구의 미래를 밝히는 긍정적인 신호로 볼 수 있습니다.

미디어들 사이에서는 AI 기반 검색 도구가 웹 페이지로 유입되는 트래픽을 감소시킬 수 있다는 우려도 있습니다. 실제로 미디어 트래픽의 25%에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 연구 결과도 있습니다. 이를 해결하기 위해 OpenAI는 검색 과정에서의 정보 출처 표시를 강화하고, 미디어와의 협력 관계를 보다 긴밀히 유지하려는 노력을 기울이고 있습니다.

결론

OpenAI의 AI 기반 웹 검색 도구는 정보 탐색과 활용 방식에 혁신을 일으키고 있습니다. 사용자는 더욱 쉽고 빠르게 정보를 얻을 수 있으며, 더욱 풍부한 대화형 AI 경험을 누릴 수 있게 되었습니다. 다만, 이 과정에서 발생할 수 있는 잠재적인 문제들에 대해 주의를 기울이고, 적절한 안전장치를 마련하는 것이 중요합니다. 앞으로도 OpenAI는 ChatGPT의 기능을 끊임없이 발전시킬 예정이며, 이를 통해 사용자들은 더욱 향상된 AI 경험을 즐길 수 있을 것입니다. AI 기술이 우리의 일상에 깊숙이 자리 잡고 있는 만큼, 이에 대한 관심과 논의는 계속해서 이루어져야 합니다.

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2024년 12월 17일
유튜브 자동 더빙 기능: 지식 중심 콘텐츠의 새로운 가능성

유튜브는 지난 주 자동 더빙 기능을 더 많은 채널에 확대한다고 발표했습니다. 이 기능은 창작자가 비디오에 번역된 오디오 트랙을 추가할 수 있게 하여, 전 세계 시청자들이 콘텐츠에 더 쉽게 접근하고 이해할 수 있도록 돕습니다. 이번 글에서는 유튜브 자동 더빙 기능의 발전과 이로 인한 영향, 그리고 이 기술을 최대한 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

유튜브 자동 더빙 기능의 소개

유튜브는 작년 VidCon에서 처음 AI 기반의 자동 더빙 툴을 소개했습니다. 초기에는 제한된 창작자 그룹과 함께 테스트되었고, 현재는 수십만 개의 채널에 이 기능이 점진적으로 제공되고 있습니다. 주로 요리법이나 바느질 방법을 가르치는 비디오와 같은 지식 중심 콘텐츠에 중점을 두고 있으며, 앞으로 더 다양한 콘텐츠로 확장할 예정입니다.

이 기능이 창작자에게 주는 이점

자동 더빙 기능을 통해 창작자는 기존 방식대로 비디오를 업로드하면 언어가 자동으로 감지되어 여러 언어 버전으로 제공됩니다. 현재 지원되는 언어는 영어, 프랑스어, 독일어, 힌디어, 인도네시아어, 이탈리아어, 일본어, 포르투갈어 및 스페인어입니다.

사례 연구: 글로벌 인지도를 높이는 방법

예를 들어, 프랑스어로 요리법을 설명하는 프랑스 유튜버가 있다고 가정하겠습니다. 이 유튜버가 영어 사용자를 대상으로 채널의 범위를 넓히고 싶어도, 모든 비디오를 수동으로 번역하고 더빙하는 것은 많은 비용과 시간이 듭니다. 자동 더빙 기능을 활용하면 이 과정이 간소화되어 여러 언어로 쉽게 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

유튜브 자동 더빙 기능의 기술적 세부사항

유튜브 자동 더빙 기능은 구글의 Gemini 기술을 활용하여 사람의 음성을 모방합니다. 현재는 개발 초기 단계로, 모든 번역이 완벽하지 않을 수 있으며 때로는 더빙된 목소리가 원본 화자의 것을 정확히 반영하지 않을 수 있습니다.

유튜브 측은 “번역과 더빙의 정확성을 높이기 위해 최선을 다하고 있으나, 아직은 완벽하지 않을 수 있습니다. 지속적인 개선을 위해 인내심과 피드백에 감사드립니다”라고 강조했습니다.

앞으로의 개발 방향: Expressive Speech 업데이트

유튜브는 ‘Expressive Speech’라는 업데이트를 준비 중입니다. 이 업데이트는 창작자의 어조, 감정, 그리고 주변 환경의 분위기까지 복제할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 청중들에게 더 자연스럽고 몰입감 있는 경험을 제공하여, 시청자의 참여와 만족도를 높일 것입니다.

유튜브 자동 더빙 기능의 한계와 개선 가능성

자동 더빙이 모든 문제를 해결해주진 않습니다. 완전한 의미 전달을 위해 수작업으로 추가적인 편집이 필요할 수 있으며, 표현의 뉘앙스를 살리기 위한 세심한 조사가 필요할 수 있습니다. 그러나 지금의 AI 발전속도를 고려해보면 이 또한 일정 시간이 지나면 극복될 과제로 이해됩니다.

결론

유튜브의 자동 더빙 기능은 글로벌 시청자들에게 더욱 접근성 있는 콘텐츠를 제공하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이 새로운 기술을 제대로 활용한다면, 창작자의 콘텐츠가 더 많은 사람들에게 도달하여 채널의 성장을 도모할 수 있을 것입니다.

참고

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2024년 12월 17일
구글 프로젝트 마리너: 웹 사용을 혁신하는 AI 에이전트

오늘은 구글의 최신 AI 혁신인 프로젝트 마리너에 대해 소개하려고 합니다. 이 프로젝트는 우리가 매일 인터넷을 사용하는 방법을 더 효율적으로 바꾸기 위한 구글의 새로운 AI 에이전트입니다. 이 AI 에이전트는 사용자 대신 웹을 탐색하고 상호작용하는 기능을 제공합니다. 지금부터 이 놀라운 기술을 자세히 살펴보겠습니다.

프로젝트 마리너: 웹 상호작용의 새로운 패러다임

프로젝트 마리너는 웹에서 직접 행동할 수 있는 최초의 AI 에이전트입니다. 이 에이전트는 사용자의 크롬 브라우저를 제어해 화면 커서를 움직이고 버튼을 클릭하며 양식을 작성할 수 있습니다. DeepMind 부서가 설계한 이 AI는 웹 탐색 시 발생할 수 있는 비효율성을 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다. 다음의 유튜브 데모 영상을 우선 한번 보시지요.

사용 사례

이 AI 에이전트의 기능은 매우 인상적입니다. 예를 들어, “이 목록을 기반으로 식료품점에서 장바구니를 만들어 주세요”라는 명령을 통해 사용자는 실제로 온라인 쇼핑 과정을 자동화할 수 있습니다. 다만, 이 에이전트는 결제 과정에서 신용 카드 정보나 청구서 정보를 입력하지 않으며, 사용자 동의 없이 쿠키를 수락하거나 서비스 약관에 동의하지 않습니다.

기술적 배경

프로젝트 마리너는 구글의 Gemini 기술로 작동합니다. 이 에이전트는 사용자의 브라우저 화면을 스크린샷으로 찍어 Gemini 클라우드로 전송해 웹 페이지를 처리합니다. 그 후 필요한 명령을 사용자의 컴퓨터로 보내 웹 페이지를 탐색하게 됩니다. 그러나 이 과정이 다소 느릴 수 있으며, 사용자가 직접 과정을 지켜봐야 한다는 제한이 있습니다.

웹사이트 상호작용의 미래

프로젝트 마리너는 웹 사용 방식을 근본적으로 변화시킬 가능성이 있습니다. 현재 웹은 사람 중심으로 설계되어 있습니다. 그러나 이러한 AI 에이전트의 발전은 앞으로 사용자와 웹 간의 상호작용 방식을 크게 바꿀 것입니다. 사용자들이 웹사이트와 직접 상호작용하지 않을 수도 있으며, 대신 AI 시스템이 이를 대신할 수 있습니다.

다른 새로운 AI 에이전트 소개

구글은 프로젝트 마리너 외에도 여러 새로운 AI 에이전트를 발표했습니다. 그중 하나는 ‘딥 리서치(Deep Research)’로, 복잡한 주제를 탐구하고 다단계 연구 계획을 구축하는 데 도움을 줍니다. 또 다른 에이전트인 ‘줄스(Jules)’는 깃허브(GitHub) 워크플로우에 통합되어 개발자들이 코드 작업을 더 효율적으로 할 수 있도록 지원합니다. 이 부분은 다른 글을 통해 소개해 보겠습니다.

기술에 대한 기대와 우려

이러한 AI 에이전트의 발전은 다양한 기회를 제공하지만, 동시에 몇 가지 고려할 점도 있습니다. 웹페이지 소유자들은 지금까지 사용자의 직접적 방문을 중심으로 고려하였다면 사용자가 웹사이트에 방문하지 않고 AI 에이전트가 대리한다면 이는 웹사이트의 설계 및 운영 방식을 다시 고민해봐야 할 지점이 됩니다.

AI 기술이 발전하면할 수록 우리 삶의 많은 부분을 변화시킬 것으로 예상됩니다. 프로젝트 마리너와 같은 혁신적인 AI 에이전트는 우리의 일상 작업을 더욱 효율적으로 만들어 줄 것입니다. 이 과정에서 웹 상호작용은 새롭게 정의되고, 전혀 다른 사용 경험을 제공하게 될 것입니다. 추후 관련 소식이 나오면 계속해서 공유하도록 하겠습니다.

참고

AX 100배의 법칙
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2024년 12월 16일