애플 인텔리전스, MS 코파일럿, 제미나이, 디파이, 캐릭터.ai
"What is the weather like today?"
2011년 10월 4일, 애플 본사에서 열린 아이폰 4S 발표 행사에서 스티브 잡스는 시리(Siri)에게 날씨를 물었다. 이후 알람 설정을 요청하고, 오늘 일정도 물었다. 시연이 있은 후로 14년이 흘렀다.
기술적으로 당시 시리는 음성 명령을 처리하는 기본적인 자연어 인식 및 검색 연동 위주였으나, 오늘날 시리는 머신러닝과 인공신경망 기반의 맥락적 대화 이해, 개인 맞춤형 예측 기능이 크게 강화되었다. 또한 초기 시리가 제한된 기능 수행만 가능했던 반면, 현재는 더욱 다양한 앱 및 서비스와 연계하여 복합적인 요청을 처리할 수 있다. 이론적으로는 말이다.
AI 어시스턴트는 우리 말로 AI 비서 또는 AI 음성 챗봇이라고도 부른다. 선두 주자로는 애플 인텔리전스, MS 코파일럿, 제미나이가 있다. 이들이 선두 주 자인 이유는 자신이 만든 기기 또는 운영체제에서 동작하기 때문이다.
애플 인텔리전스는 iOS, iPadOS, macOS에 내장된 개인화된 AI 시스템이 다. 최신 아이폰, 아이패드, 맥북에서 동작한다고 생각하면 된다. MS 코파일 럿은 Microsoft 365 앱에 통합되어 워드, 엑셀, 아웃룩 등에서 문서 생성, 데 이터 분석, 작업 자동화를 지원하는 AI다. 제미나이는 구글의 멀티모달 AI 플 랫폼으로, 40개 이상의 언어와 이미지·비디오 입력을 이해하며 광범위한 질 문에 대응할 수 있는 차세대 챗봇이다. 갤럭시 최신폰 시리즈에 기본 탑재되 었다.
챗봇은 초창기에 고객서비스센터에서 고객을 대응하는 용도로 주목을 받 았는데, 현재는 캐릭터 기반의 대화형 서비스, 반복 업무 자동화, 캐릭터 역 할 게임(놀이), 교육 등 다양한 분야에서 인터랙티브 스토리텔링을 제공하는 플랫폼으로 발전하고 있다.
최신 AI 도구 소식은 www.ai100.co.kr에서 확인할 수 있다.
차트를 보면서 안드로이드 사용자는 제미나이, 애플 사용자는 애플 인텔리전스에 관심이 많을 것이다. 극적인 위기와 변화를 겪고 있는 애플 인텔리전스를 다뤄본다.
애플 생태계를 기반으로 한 미완의 디바이스 멀티모달 AI
애플 인텔리전스(Apple Intelligence)는 iOS 18, iPadOS 18, macOS 세쿼이아(Sequoia)에 기본 탑재된 개인 맞춤형 AI 시스템으로, 텍스트 요약·작성 지원, 알림·메 일·메시지 요약, 이미지 배경 제거 같은 기능을 제공한다. 처음 WWDC 2024 에서 발표되었을 때 “Siri가 드디어 똑똑해진다”는 반응이 많았으나, 시연과 실제 출시된 결과물은 늘 다르니 너무 기대는 말자.
적어도 하이브리드 시리 이전에는 “오늘 날씨 알려줘”, “지금 몇 시야”, “십 분 후 타이머 맞춰줘” 정도는 제대로 수행했다. 그런데 ‘사용자 데이터를 사 용한 AI’와 ‘알람 맞춤 같은 기능을 담당하는 코드’를 각각 개발해 통합한 하 이브리드 AI 버전 시리가 이전에 되던 기능도 제대로 동작하지 않을 정도로 폭망했다. 그 결과 개발 책임자가 물러나고 새롭게 개발 중이다.
애플 인텔리전스는 온디바이스 모델과 클라우드 모델을 조합해 빠른 응답 속도와 강력한 개인정보 보호를 동시에 실현하는 것을 목표로 한다. 애플 생 태계 안에서 별도 가입이나 구독 없이 바로 쓸 수 있다는 점이 가장 큰 매력 이다. 어서 안정적인 기능을 제공하는 버전이 출시되길 기대해본다.
맥북에서는 텍스트 또는 음성으로 명령을 내릴 수 있다. 텍스트가 좀 더 정확 하다. 애플 인텔리전스는 macOS 15.1 이상이 설치되어 있고 M1 이상이 탑 재된 Mac 모델에서 사용할 수 있다. 활성화 방법은 다음과 같다.
❶ ‘Apple 메뉴’ ⇒ 시스템 설정을 선택 ⇒ Apple Intelligence 및 Siri 클릭
❷ Apple Intelligence 옆에 있는 버튼 클릭
충격적이게도 Mac이 한국어로 설정된 경우에는 애플 인텔리전스를 사용 할 수 없다. 한국어로 사용할 날은 좀 더 기다려야 한다. 그래서 아쉽게도 실 습은 여기서 강제 종료!
적지 않게 실망스러운 상황 같지만 꼭 그렇지만은 않다. 특정 분야, 특히 고객 대응을 하거나 한정된 목적으로 전문 지식을 전달하는 AI로서는 가치가 있다. 예를 들어 페라리 홈페이지에 챗봇을 붙인다면 고객은 이렇게 질문할 것이다.
페라리의 역사를 부탁해
페라리가 너무 먼 곳의 이야기 같다면 이건 어떤가?
100만원 이상 경비를 처리하려면 누구누구한테 재가를 받아야 해?
과거에는 팀장한테, 팀장이 재무팀에 문의를 했겠지만 이제는 챗봇에 문의해서 규정대로 처리할 수 있다. 이는 개발단에서 데이터베이스 접근 권한이나 질문문을 만들 때도 도움이 될 것이다. 챗봇의 활용 방안은 무궁무진하다.
실제로 그러한 챗봇을 만들어주는 에이전시가 많다. 혼자서 LMM을 사내용으로 설치하여 RAG로 학습할 필요가 없다(아마 개발자 인건비가 서비스 사용료보다 비쌀 거다).
더 많은 이야기는 책에서 만나보시길!
대부분의 글은 책에 있는 내용이다. 최대한 빨리 16부작을 업데이트하고자 노력하겠으나, 아마도 한두 달은 걸릴 것이다. 못참겠으면 구매!
교보문고 : https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000216681173
예스24 : https://www.yes24.com/product/goods/147079038