구글 생성형 AI 탑재한 메모 앱 ‘NotebookLM’ 리뷰

지난 7월 12일 출시된 구글 노트북LM(NotebookLM)은 메모 작성 소프트웨어다. 처음 이 제품을 접하게 되었을 땐 마이크로소프트의 원노트 같은 기능을 상상했지만, 직접 써보니 생각했던 것과 좀 달랐다. 노트북LM은 사용자가 지정한 문서를 더 잘 이해할 수 있도록 해주는 보조자 역할을 해주기 때문이다. 선택한 소스를 기반으로 사실을 요약, 복잡한 아이디어를 설명하며, 새로운 연관성을 브레인스토밍할 수 있는 가상 연구 보조자라고 볼 수 있다. 이번 글에서는 베타 테스터로 노트북LM을 사용해 보면서 느낀 점들을 공유하고자 한다.

(참고: 현재 노트북LM은 미국 내 거주하는 18세 이상의 고객을 대상으로 서비스를 제공하고 있다. 해외 출시 일정은 미정이다.)

노트북LM이란?

노트북LM(NotebookLM)은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)을 기반으로 한 생성형 AI 기능을 갖춘 메모 작성 앱이다. 사용자는 자신의 문서를 통해 이 AI 모델을 훈련할 수 있다. 

노트북LM은 AI 기반 조사를 통해 노트를 정리하고 상호 작용하는 데 도움을 준다. 지금은 프로토타입에 불과하지만 점차 발전할 것으로 보인다. 이제까지 구글에서 론칭한 서비스 중 상당수가 종료되었지만, 만약 노트북LM이 살아남는다면 Google Docs 기능 또는 모든 파일을 처리하고 이해할 수 있는 구글 드라이브 내부 도구로 활용될 가능성이 높다.

지난 몇 주 동안 노트북LM을 사용하여 앱의 기능을 테스트하고, AI 기반 연구 도구가 나에게 어떤 도움을 주는지 파악하려고 노력했다. 아직 올바른 답을 얻었는지 확신할 순 없다. 노트북LM은 아직 베타 서비스이기 때문이다. 그러나 내가 관심 있는 모든 것을 학습한 맞춤형 AI는 매우 강력한 도구가 될 것이라는 확신이 점점 커지고 있다.

노트북LM은 지금까지 시장에 나온 도구들과는 사뭇 다르다. 사용자가 제공한 소스를 해석하고, 제공한 정보만을 사용하여 분석하는 특수 언어 모델이기 때문이다.

OpenAI의 ChatGPT, 구글의 Bard는 광범위한 지식과 상호작용하여 일반적인 질문에 답변하는 일반적인 언어 모델이지만, 노트북LM은 일반적인 챗봇과 달리 사용자가 이미 가지고 있는 콘텐츠를 기반으로 하는 언어 모델이다.

노트북LM은 ChatGPT 또는 Bard와 유사하지만, 인터넷에 있는 정보를 기반으로 동작하지 않는다. 대신 구글 드라이브에 저장된 문서에 중점을 둔다. 텍스트 파일과 PDF를 조사하여 Summary를 생성하고 질문에 응답하는 방식이다. 선택한 문서에서만 집중하다 보니 조금 더 나에게 맞는 유용한 정보를 제공해 준다.

이를 활용해 로컬 컴퓨터나 구글 드라이브에서 다양한 문서를 업로드하여 노트북LM을 전문가로 만들 수 있다. 이 앱은 제공된 소스를 기반으로 질문에 답할 수 있으며, 최근 구글의 제미나이 업데이트를 통해 20개의 문서를 한 번에 분석하고 참조할 수 있게 됐다. 또한 제미나이 프로(Gemini Pro)를 적용해, 이후 멀티모달을 이용한 음성, 영상 등의 활용도 가능할 것으로 보인다. 

잠재적 활용 사례

구글에 따르면 노트북LM은 다양한 산업에서 일하는 사용자에게 도움을 줄 것이라고 한다. 이러한 맞춤형 AI 지원은 개별 사용자나 기업에 구체적인 지식을 제공하는 것을 목표로 한다.

만약 학생이라면 시험 준비를 위해 관련 정보를 업로드하면, AI 샘플 시험 문제를 출제할 수 있다. 과학자의 경우 이전 연구나 데이터를 업로드하고 질문할 수 있다. 노트북LM은 과학자가 제공한 정보 내에서 답변할 것이며, 내 옆에 연구자가 한 명 더 있는 듯한 느낌이다.

다만 노트북LM은 웹링크를 분석하거나 찾아볼 수 없는 등 몇 가지 제한 사항이 있다. 또한 사용자는 웹페이지의 PDF를 수동으로 저장/업로드하거나, 텍스트를 복사하여 Google Docs에 붙여 넣어야 하는 불편함이 있다.

일부 테스트에서는 앱이 항상 PDF의 전체 텍스트를 참조하지 못했으며, 때때로 중요한 정보를 생략했다. 구글은 노트북LM이 부정확한 응답을 제공할 수 있다고 경고했고, 사용자가 이 사실을 확인할 것을 권고하고 있다.

노트북LM 사용하기

노트북LM을 시작하려면 우선 새 프로젝트를 생성해야 한다. 현재 미국에 한해 서비스하고 있기 때문에, 테스트로는 프로젝트 구텐베르크에서 저작권이 완료된 이솝우화를 추가해 보았다. 현재는 Google Docs/Drive만 허용하고 있지만, 베타 테스트가 끝나면 다른 많은 유형의 파일도 가능할 것이다.

노트북LM의 주요 기능은 다음과 같다.

• 요약:노트북LM에 Google Doc을 추가하면 자동으로 개요를 생성하고, 주요 주제를 식별하며 관련 질문을 생성해 콘텐츠 이해력을 향상시킨다.
• 문의: 사용자는 업로드된 자료와 관련된 구체적인 질문을 통해 문서에 대해 더 깊이 알아볼 수 있다. 노트북LM은 콘텐츠에 대한 이해를 바탕으로 통찰력 있는 답변을 제공한다.
• 만들기: 질문 답변을 넘어, 노트북LM은 창의적인 아이디어를 생성하는 데 도움을 준다. 제공된 소스를 기반으로 사용자가 브레인스토밍하고 새로운 개념을 탐색할 수 있다.

이제 앞서 추가한 이솝우화 소스를 기반으로 테스트해보자.

먼저 이솝우화에 대해 내용을 요약해달라고 해보았다.

이에 이솝우화는 동물 캐릭터를 통해 인간의 행동과 본성에 관한 교훈을 전하고, 모든 연령대의 독자들에게 도움이 될 만한 윤리적 행동과 통찰력을 제공한다고 답변했다.

다음으로 당나귀가 어떻게 늑대에게서 탈출할 수 있었는지 질문해봤다.

당나귀가 늑대로부터 도망칠 수 있었던 것은 당나귀가 절름발이인 척 하며 늑대에게 가시를 제거해 달라고 부탁했고, 늑대가 가시를 찾으려는 순간 걷어차서 도망칠 수 있었다고 답변했다.

그리고 맘에 드는 답변에 대해 상단 핀을 통해 고정하면 아래 이미지처럼 답변을 노트로 저장할 수 있다. 별도의 노트 생성도 가능하다.

다음으론 이솝우화를 전부 읽기 힘들어서 어떤 이야기들이 있는지 질문해 보니, 이야기 목록을 정리해서 알려주었다.

추가로 ‘토끼와 거북이’를 현대에 맞게 다시 써달라고 했더니, 아래와 같이 실리콘밸리에서 코딩하는 이야기로 재작성해 주었다.

위 테스트에서도 알 수 있듯이 노트북LM은 사용자가 제공한 소스를 기반으로 답변해 주며, 문서와 상호 작용할 수 있는 새로운 방법을 제안하고 있다.

노트북LM의 가능성

AI 기반 제품의 경우 개인정보 보호가 가장 중요한 문제이자 관심사다. 구글에 따르면 노트북LM에 수집된 데이터는 새로운 AI 모델을 교육하는 데 사용되지 않고, 다른 사용자에게 공유되지 않을 것임을 보장한다고 한다. 그러나 노트북LM 기능을 개선하기 위해 사용될 수는 있다고 한다. (정말 안 쓰는 게 맞을까…?) 과연 ChatGPT나 Bard의 개인정보 유출 문제를 해결할 수 있을지는 좀 더 두고 봐야 할 것이다.

이처럼 구글이 다양한 혁신을 통해 생산성 AI 서비스를 만들고 있지만, AI 산업의 경쟁 심화는 계속될 것으로 보인다. 마이크로소프트는 지난 5월 Microsoft 365 Copilot을 출시하여, 오피스 제품군에 생성형 AI를 통합했다. 예를 들어, 워드 문서를 엑셀로 피벗하거나, 파워포인트 슬라이드로 변환하여 프레젠테이션을 더 풍부하게 만들 수 있도록 했다. 이에 구글은 워크스페이스, 드라이브를 기반으로 생산성 서비스를 업데이트하고 있다.

구글은 정보의 홍수 속에서 여러 문서와 메모 간의 연결을 분석해, 명확하게 요약하고 이를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하기 위한 해결책을 마련했다. 사용자가 선택한 문서(소스)를 기반으로 개인화된 ‘가상 연구 보조원’을 만든 것이다. 노트북LM은 가상 연구보조원으로서 역할을 충실히 수행하고 있다. 물론 아직 실험 중이지만 AI가 어떻게 지식 기반 작업을 강화할 수 있는지 엿볼 수 있었고, 앞으로 더 큰 도움을 줄 것으로 예상된다.

마치며

노트북LM을 직접 써보며 느낀 점은 우리가 정보와 상호 작용하는 방식을 잠재적으로 바꿀 수 있는 유망한 도구라는 것이다. 나만의 맞춤형 AI 비서, 가상 연구보조원으로서 정보를 요약하고, 복잡한 아이디어를 설명해 주며, 새로운 콘텐츠를 만들 수 있도록 도와준다. 이 도구가 계속 발전한다면, 우리가 노트를 작성하고 정보를 관리하는 일들이 어떻게 변화할 수 있을지 기대해 봐도 좋겠다.

<참고>

https://notebooklm.google/

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