정보 유출없는 AI로 요약, 질문, 아이디어 ...구글, AI 기반 '노트북LM' 발표

두껍고 무겁고 방대한 도서나 서류는 그것을 마주한 사람에게 산이다. 처음부터 끝까지 제대로 읽고, 핵심과 요점을 도출해 본질을 꿰뚫어야 한다. 그래야 그다음으로 넘어갈 수 있는 까닭이다. 노트 필기를 잘하는 모범생이 공부를 잘할 수밖에 없고, 꼼꼼하고 간략하게 메모를 잘하는 직원은 누구에게나 업무 능력을 인정받는다. 

구글이 인공 지능 기반 메모 작성 도구인 '노트북LM(NotebookLM)'을 미국 지역 일부 소규모 사용자 그룹을 대상으로 출시했다. 노트북LM은 앞에서 언급한 바로 그런 일들을 인공 지능을 활용해 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 한 것으로, 구글이 올해 I/O 개발자 컨퍼런스에서 미리 소개했던 '프로젝트 테일윈드(Project Tailwind)'의 다른 이름이다.

구글의 '노트북LM'은 AI를 활용해 사용자가 제공한 문서를 기반으로 요약, 질문, 아이디어 생성 등의 작업을 수행하는 인공지능 기반의 메모다. (자료 : Google)

언어 모델(LM;Language Model)이라는 꼬리표를 이름에 붙인 것에서 알 수 있듯이, 노트북LM은 요즘 폭풍 성장하고 있는 생성 AI와 비슷하다. 다른 점이 있다면 기본적으로 활용하는 정보 출처의 우선순위가 다르다는 점이다. 생성 AI는 이전에 학습한 모든 내용을 기반으로 질문에 맞는 답변을 제시한다. 하지만 노트북LM은 사용자가 제공하는 문서를 기반으로 요청 사항을 처리한다. 

그러니까 구글 문서로 먼저 사용자가 가지고 있는 교재, 업무 문서, 계약서, 메모 내용 등을 제공하면, 이 자료를 기반으로 일반적인 생성 AI처럼 필요한 정보를 출력한다. 제공된 문서를 기반으로 방대한 내용에서 핵심을 요약하고, 복잡한 내용을 쉽게 설명하고, 질문을 통해 새로운 아이디어를 얻는 브레인스토밍을 하는 식이다. 

예를 들어 구글 문서를 통해 노트북LM에 자료를 제공하면, 이를 기반으로 주제나 질문 등이 자동으로 생성된다. 신경과학에 관한 과학 기사를 업로드하고 '도파민과 관련된 주요 용어집을 만들라'는 요청을 할 수도 있다. 실험실에서 근무하는 연구자라면 자신의 연구 노트를 업로드하고 실험 과정이나 각 실험 데이터에 대한 요약 정보 등을 만드는 것도 가능하다.

그렇다고 주어진 문서만 사용하는 것이 아니다. 사용자가 제공한 내용만으로는 충분한 정보를 제공할 수 없을 경우, 기존의 생성 AI처럼 스스로 학습했던 지식에서 답변을 가져오기도 한다. 하지만 어느 정도 범위에서 사용자 제공 자료와 스스로 학습한 자료를 적절하게 활용하는지는 아직 공개되지 않았다. 이 부분은 향후 사용자들의 피드백을 받아 수정과 보완을 거치며 다듬어갈 것으로 보인다. 

미국의 일부 사용자 그룹을 대상으로 실험실 형태의 서비스만 제공하는 것도 그런 이유 때문이다. 노트북LM은 구글 실험실(Google Labs)에서 구축하고 개발을 진행하고 있는 실험용 제품이다. 노트북LM은 '사용자와 함께 제품 구축'과 '책임감 있는 AI 개발'이라는 두 가지 목표를 염두에 두고 실험과 개발을 진행하고 있다. 

이러한 방침에 따라 노트북LM은 사용자가 제공한 소스 자료에만 접근할 수 있고, 파일과 인공 지능 간의 상호작용한 내용이 다른 사용자에게 표시되지 않도록 설계했다. 또한 새로운 AI 모델을 교육하기 위해 수집된 데이터를 사용하지 않는다. 노트북LM이 생성 AI가 폭발적인 관심을 끌면서 나타난 기밀 자료 유출 등의 문제를 해결하면서 문서 작업의 효율을 올릴 수 있는 대안이 될 수 있을지 주목해 볼만하다.

 

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