1. Gemini에 접속하고 GPT와 차이 경험하기

by Cozy canvas

Aug 1. 2025

1일차 학습 목표:

Gemini에 빠르고 정확하게 접속한다.

GPT 사용 경험을 바탕으로 Gemini의 인터페이스를 빠르게 탐색한다.

[핵심 목표]: Gemini 답변에 나타나는 '실시간에 준하는 검색 출처'를 통해 GPT와의 첫 번째 의미 있는 차이를 직접 발견하고 체감한다.

오늘의 학습 스텝:

많은 사람들은 이미 AI도구에 익숙하다. 오늘은 그 익숙함 속에서 제미나이 만의 특별함을 찾아내는 첫 여정을 시작 할 것이다.

STEP 1: Gemini 웹사이트 접속 및 간편 로그인

1. 웹 브라우저를 연다.

2. 주소창에 주소창에 gemini.google.com을 입력하고 이동한다.

3. Google 계정으로 로그인한다. (이미 Google 서비스에 로그인 되어 있다면 별도의 로그인 절차 없이 바로 제미나이 화면으로 진입할 수 있다. 이는 Google 생태계의 편리함 중에 하나이다. )

STEP 2: 익숙함 속의 차이점, 인터페이스 빠르게 스캔하기

1. 로그인 후 나타나는 제미나이의 대화창을 잠시 살펴 본다.

2. GPT와 비교하며 눈에 띄는 요소들을 확인한다.

새 대화 시작 버튼 (GPT의 NEW CHAT과 유사)

이전 대화 목록 (GPT와 마찬가지로 왼쪽에 세션 목록이 있음)

입력창 (텍스트를 입력 하는 곳)

TIP : 입력창 아래 보이는 아이콘들에 대한 간략한 설명

종이 클립 모양 아이콘 : 이 아이콘은 파일 첨부 기능을 나타낸다. 이 기능을 통해 이미지, PDF 등 다양한 파일을 Gemini에게 제공하고, 파일 내용을 분석하거나 파일에 대한 질문을 할 수 있다.

마이크 모양 아이콘 : 이 아이콘은 음성 입력 기능을 나타낸다. 타이핑 대신 목소리로 질문을 하거나 대화를 이어갈 수 있다. 이는 특히 모바일 환경에서 유용하다.

그 외 기타 아이콘: 때때로 모델 버전이나 설정에 따라 특정 기능(예: 이미지 생성 등)을 위한 추가 아이콘이 보일 수도 있다.

*Chat GPT에 익숙하므로, '설정', '활동 관리' 등은 일반적인 웹 서비스와 크게 다르지 않음을 직관적으로 파악할 수 있을 것이다. 오늘 학습 부분에서는 이 부분에 시간을 많이 할애하지 않는다.

STEP 3: '실시간 검색 출처' 발견하기 – Gemini의 첫 번째 핵심 차이점 체감

1. 새로운 대화를 시작한다. (왼쪽 상단의 '새 채팅' 버튼 클릭)

2. 대화창에 다음 질문을 입력하고 Enter를 누른다.

프롬프트 :
202X년 X월 X일자(오늘 날짜 입력) XXX관련하여 최신 정보를 정리해줘. (추가로 원하는 정보 입력). 그리고 출처 링크도 제시해줘.

3. 제미나이의 답변을 주의 깊게 확인한다.

4. [GPT와의 결정적 차이]: 답변 내용 아래 직접적인 웹사이트 출처 링크가 표시되는 것을 발견할 수 있다. 링크를 클릭하여 실제 정보가 어디서 나왔는지 확인해보자.

시사점: CHAT GPT는 학습 데이터를 기반으로 답변을 생성하며 정보 출처를 명확히 제시 하지 않는 경우가 있다. 특정 날짜를 지정하더라도 해당 날짜의 정보를 명확히 가져오지 않는 경우도 있다. 반면 제미나이는 GOOGLE 검색 엔진과 실시간으로 연동되어 답변을 생성하며 그 정보의 '근거'인 웹 출처를 명확하게 보여준다. 이는 정보의 투명성과 신뢰성을 크게 높여준다.

예시 화면

정보의 투명성과 신뢰성 - 왜 중요한가?(Hallucination과 AI의 거짓 대답)

오늘날 AI는 놀라운 속도로 발전하며 우리에게 편리함을 제공하고 있따. 하지만 모든 기술에는 양면이 존재하듯 AI역시 완벽하지 않으며 특히 그 중 하나가 바로 '환각(Hallucination)' 또는 거짓 대답 현상이다. 이는 AI가 때때로 사실이 아닌 정보를 마치 진실인 것처럼 유창하고 그럴듯하게 생성해내는 현상을 일컫는다.

1. AI의 환각(Hallucination), 왜 발생하는가?

AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동한다. 이 과정에서 다음과 같은 이유로 환각이 발생할 수 있다.

정보의 부족 또는 모호성 :
AI가 학습한 데이터 내에 특정 질문에 대한 충분하거나 명확한 정보가 없을 때 AI는 '그럴듯하게 보이는' 답변을 스스로 구성해 낸다. 이는 정보의 공백을 '추정'으로 채우는 과정에서 발생할 수 있다.

복잡한 추론 요구:
복잡하거나 다단계적인 추론을 요구하는 질문에 대하 AI가 논리적 연결고리를 제대로 찾지 못하고 잘못된 결론을 내릴 수 있다.

학습 데이터의 편향 또는 오류 :
AI가 학습한 데이터 자체가 편향되어 있거나 오류를 포함하고 있을 경우 AI는 그 편향이나 오류를 그대로 반영하거나 왜곡된 정보를 재생산할 수 있다.

모델의 내재적 한계 :
AI는 '이해'하는 것이 아니라 '패턴'을 학습하는 기계이기 때문에 인간처럼 문맥을 완벽히 이해하고 사실을 검증하는 능력이 부족하다. 때로는 확률적으로 가장 그럴듯한 답변을 선택하는 과정에서 사실과 다른 내용을 만들어 낼 수도 있다.

2. 환각이 가져오는 위험성 : 정보의 오염과 잘못된 의사결정

AI의 환각은 단순한 오류를 넘어 심각한 문제를 야기할 수도 있다.

잘못된 정보의 확산 :
AI가 생성한 거짓 정보가 아무런 검증 없이 유포 될 경우, 사회 전체의 정보 신뢰도를 떨어뜨리고 혼란을 가중 시킬 수 있다. 특히 전문성이 요구되는 분야 (의료, 법률, 금융 등)에서는 치명적인 결과를 초래 할 수 있다.

잘못 된 의사 결정 :
AI가 제공한 잘못된 정보를 바탕으로 개인이나 기업이 의사 결정을 내릴 경우 금전적 손실, 시간 낭비, 심지어는 법적 문제까지 발생 할 수 있다.

AI에 대한 불신 증가 :
사용자가 AI의 답변이 종종 틀리거나 거짓임을 인지하게 되면 AI도구 전반에 대한 신뢰가 무너지고 활용을 꺼리게 된다. 이는 AI기술 발전에도 부정적인 영향을 미친다.

3. 투명성과 신뢰성이 AI활용에 중요한 요소인 이유

이러한 환각 현상 때문에 정보의 투명성과 신뢰성이 AI 도구에서 극도로 중요해진다.

투명성(Transparency) : 정보 출처의 명확한 제시

제미나이가 답변 시 Google 검색 출처를 명확하게 제시하는 것은 이러한 투명성을 확보하는 핵심적인 방법이다.

사용자 검증 가능 : 출처가 명시되면 사용자는 AI가 제공한 정보가 어디에서 왔는지 직접 확인하고 교차 검증을 할 수 있다. 이는 AI 답변이 환각인지 아닌지 판단 할 수 있는 중요한 기준이 된다.

책임 소재의 명확화 : 정보의 출처가 분명하면 만약 잘못된 정보가 발생했을 때 그 근원을 추적하고 문제를 해결하기 용이해진다.

신뢰성(Reliability) : 검증된 정보를 기반으로 한 답변

투명한 출처는 AI가 검증된, 최신 정보를 기반으로 답변했다는 신뢰성을 부여한다. 단순히 '그럴듯한' 답변이 아니라 '사실에 기반한' 답변임을 알 수 있게 되는 것이다.

의사결정의 질 향상 : 신뢰할 수 있는 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 때 그 결정의 성공률이 높아지고 불확실성이 줄어든다.

제미나이는 Google 검색 엔진과의 실시간 연동을 통해 이러한 투명성과 신뢰성을 확보하려는 노력을 하고 있다. GPT-4o 역시 웹 브라우징 기능을 통해 최신 정보에 접근하지만 제미나이는 이 기능이 훨씬 더 매끄럽게 내제화되어 있으며, 답변의 출처를 사용자에게 적극적으로 제시함으로써 AI의 환각 위험을 줄이고 사용자가 스스로 정보를 검증할 수 있도록 돕는다.

STEP 4: 추가 질문으로 '실시간 정보'의 유연성 탐색

1. STEP 3에서 얻은 뉴스 중 하나를 선택하여 더 깊이 질문해보자.

프롬프트 예시:
방금 언급한 XXXX에 대해 좀 더 자세히 설명해 줄수 있어? 이 사실에 대한 최근 시장 동향은 어때?

2. 제미나이가 실시간 정보를 바탕으로 얼마나 빠르게 확장된 답변을 제공하는지 확인한다.

GPT사용자를 위한 심화 팁

CHAT GPT는 웹 브라우징 플러그인을 활성화 해야 최신 정보를 얻을 수 있고 그마저도 정보 출처가 불분명하거나 플러그인 작동 방식이 매끄럽지 않은 경우가 있다. 제미나이는 이 과장이 기본 기능으로 내제화 되어 있어 훨씬 자연스럽고 직관적이다. 굳이 '웹에서 찾아봐'라고 지시하지 않아도 최신 정보를 우선적으로 고려한다는 것이 GPT와 큰 차이점이다.