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Google의 Gemini 2.0 AI는 에이전트의 발전을 통해 더욱 빠르고 스마트해질 것을 약속합니다.

Google의 Gemini 2.0은 다중 모드 출력, 장기적인 컨텍스트 이해, 기본 도구 사용과 같은 고급 기능을 제공합니다. 이 에이전트 AI 모델이 경쟁사를 능가하고 차세대 AI 물결을 이끌 수 있을까요?

Google은 오랫동안 속도에 집착해 왔습니다. 검색 결과를 반환하는 데 걸리는 시간이든 제품을 시장에 출시하는 데 걸리는 시간이든 Google은 항상 서두르고 있었습니다. 이러한 접근 방식은 회사에 큰 도움이 되었습니다. 더욱 빠르고 포괄적인 검색 결과로 인해 Google은 시장의 선두에 올랐습니다.

그러나 빠른 제품 출시로 인해 오랜 기간 공개 베타 버전이 출시되고 제품이 실패하거나 단종되었습니다. Google의 모든 실패를 목록으로 정리한 Killed by Google이라는 웹사이트도 있습니다. 그 목록은 놀라울 정도로 광범위하지만 회사는 Gmail 및 Adsense와 같은 승자도 출시했습니다. 이러한 제품은 회사의 검색 수준을 뛰어넘는 수준으로 급상승하는 데 도움이 되었습니다.

따라서 지난 한 해 동안 AI 혁명이 회사를 혼란에 빠뜨린 것처럼 보였을 때 Google 경영진이 얼마나 좌절했는지 상상할 수 있습니다. Google은 수년 동안 AI 기술에 투자해 왔지만 ChatGPT는 매우 짧은 시간에 챗봇 지배를 달성했습니다.

물론 구글은 이에 응답했다. 2023년 말에 출시된 ItsGemini 생성 AI 도구는 Google SERP(검색 엔진 결과 페이지) 상단에 내장되었습니다. 오늘 블로그 게시물에서 Google과 Alphabet의 CEO인 Sundar Pichai는 "우리의 Al 개요는 이제 10억 명의 사용자에게 도달하여 완전히 새로운 유형의 질문을 할 수 있게 되었으며 빠르게 역사상 가장 인기 있는 검색 기능 중 하나가 되었습니다."라고 보고했습니다.

그러나 제가 직접 테스트한 결과에 따르면 Google의 AI는 코딩은 물론 자체 기능에 대한 자체 인식 측면에서도 상당히 실패했습니다.

그러나 Pichai는 같은 블로그 게시물에서 "지난 12월 Gemini 1.0을 출시한 이후 수백만 명의 개발자가 Google AI Studio와 Vertex AI를 사용하여 Gemini를 구축했습니다"라고 주장합니다.

나는 그것이 사실이라고 확신하며 아마도 Google의 AI가 다른 개발 작업이 아닌 특정 개발 작업에 적합하다는 것을 의미할 것입니다. Google은 Python 중심이기 때문에 대부분의 개발자가 Python 관련 프로젝트에 집중하고 있었을 것입니다.

즉, 개선의 여지가 있었습니다. 개선이 이루어졌을 가능성이 높습니다. Google은 오늘 다양한 개발자 관련 개선 사항과 함께 Gemini 2.0을 발표합니다.

제미니 2.0

Gemini 2.0 발표는 각각 Google DeepMind의 CEO이자 CTO인 Demis Hassabis와 Koray Kavukcuoglu의 블로그 게시물을 통해 전달됩니다. 최상위 헤드라인에는 Google 2.0이 "에이전트 시대를 위한 새로운 AI 모델"이라고 나와 있습니다.

먼저 Gemini 2.0 모델에 대해 논의해야 하기 때문에 잠시 후에 에이전트 부분으로 다시 돌아오겠습니다. 기술적으로 Gemini 2.0은 일련의 모델이며 오늘 발표된 것은 Gemini 2.0 Flash의 실험 버전입니다. Google은 이를 "저희 기술의 최첨단 기술을 통해 대규모로 짧은 지연 시간과 향상된 성능을 갖춘 주력 모델"이라고 설명합니다.

포장을 푸는 데 시간이 좀 걸릴 것 같아요.

Gemini Flash 모델은 챗봇이 아닙니다. 이들은 챗봇과 기타 여러 애플리케이션을 지원합니다. 기본적으로 Flash 지정은 해당 모델이 개발자용으로 제작되었음을 의미합니다.

발표의 핵심 구성 요소는 속도 테마로 거슬러 올라갑니다. Hassabis와 Kavukcuoglu에 따르면 Gemini 2.0 Flash는 Gemini 1.5 Flash보다 성능이 2:1로 뛰어납니다.

이전 버전의 Gemini Flash는 이미지, 비디오, 오디오와 같은 다중 모드 입력을 지원했습니다. Gemini 2.0 Flash는 텍스트 및 조정 가능한 TTS(텍스트 음성 변환) 다국어 오디오와 혼합된 기본 생성 이미지와 같은 다중 모드 출력을 지원합니다. 또한 Google 검색, 코드 실행 및 타사 사용자와 같은 도구를 기본적으로 호출할 수도 있습니다. 정의된 기능."

그런데 조정 가능한 텍스트 음성 변환은 음성 사용자 정의(예: 남성 또는 여성), 음성 스타일(예: 형식적, 친근함 등), 음성 속도 및 속도와 같은 항목을 지정할 수 있다는 아이디어입니다. , 그리고 아마도 언어.

개발자는 지금부터 Gemini 2.0 Flash를 사용할 수 있습니다. 이는 Google AI Studio 및 Vertex AI에서 Google API를 사용하여 액세스할 수 있는 실험적 모델의 형태로 제공됩니다. 다중 모드 입력 및 텍스트 출력은 모든 개발자가 사용할 수 있지만 텍스트 음성 변환 및 이미지 생성 기능은 Google의 초기 액세스 파트너에게만 제공됩니다.

개발자가 아닌 사람도 Gemini AI 도우미를 통해 데스크탑과 모바일 버전 모두에서 Gemini 2.0을 플레이할 수 있습니다. 2.0 Flash의 "채팅 최적화" 버전은 "사용자가 더욱 유용한 Gemini 어시스턴트를 경험할 수 있는" 모델 드롭다운 메뉴에서 선택할 수 있습니다.

에이전트 AI 야망

이제 전체 에이전트 문제로 돌아가 보겠습니다. Google은 에이전트를 "작업 기능"을 갖춘 사용자 인터페이스를 제공하는 것으로 설명합니다. Pichai는 자신의 블로그 게시물에서 에이전트 AI가 "주변 세계에 대해 더 많이 이해하고, 여러 단계 앞서 생각하고, 감독을 통해 사용자를 대신하여 조치를 취할 수 있다"고 말합니다.

주변 세계를 이해하고 여러 단계 앞서 생각할 수 있는 AI에 대한 아이디어가 제가 수년 동안 읽은 수많은 공상 과학 소설 뒤에 숨어 있는 줄거리이기 때문에 그가 "당신의 감독 하에"를 추가한 것이 기쁩니다. 인간 주인공들에게는 잘 끝났습니다.

Gemini 2.0에는 다음과 같은 개선 사항이 포함되어 있습니다.

  • 다중 추론: 사진, 동영상, 사운드, 텍스트 등 다양한 입력 유형의 정보를 이해하고 처리하는 능력
  • 장기적인 맥락 이해: 일회성 질문에 답하는 것이 아니라 대화에 참여하는 능력, 논의되었거나 처리된 내용을 추적하고 해당 기록을 바탕으로 작업하는 능력입니다.
  • 복잡한 지시 따르기 및 계획: 일련의 단계를 따르거나 특정 목표를 달성하기 위한 일련의 단계를 생각해내는 능력입니다.
  • 구성 함수 호출: 코딩 수준에서 여러 함수와 API를 결합하여 작업을 수행하는 기능입니다.
  • 기본 도구 사용: API 기능의 일부로 Google 검색과 같은 서비스를 통합하고 액세스하는 기능입니다.
  • 지연 시간 개선: 응답 시간이 빨라지고 상호 작용이 더욱 원활해지며 Google의 전반적인 속도 중독을 해소하는 데 도움이 됩니다.

이러한 개선 사항을 종합하면 에이전트 활동을 위한 Gemini 2.0 설정에 도움이 됩니다.

Google의 Project Astra는 이러한 모든 기능이 어떻게 결합되는지 보여줍니다. Project Astra는 실제 정보를 응답 및 결과에 통합하는 프로토타입 AI 도우미입니다. 위치와 도우미가 모두 가상인 가상 도우미라고 생각하세요.

Astra가 수행하도록 요청받을 수 있는 작업에는 레스토랑 추천이나 여행 일정 개발이 포함됩니다. 그러나 챗봇 AI와 달리 보조자는 Google 지도 및 검색과 같은 여러 도구를 결합하고 사용자의 기존 지식을 기반으로 결정을 내리며, 예를 들어 가능한 목적지로 가는 도중에 도로 공사가 있는 경우 주도권을 잡을 수도 있습니다. 이 경우 AI는 다른 경로를 추천할 수도 있고, 시간이 제한된 경우 다른 목적지를 추천할 수도 있습니다.

Project Mariner는 또 다른 야심찬 Google 연구 프로젝트이지만 좀 더 무섭기도 합니다. Mariner는 브라우저 화면의 내용을 사용하여 기본적으로 읽고 있는 내용을 읽은 다음 몇 가지 기준에 따라 응답하거나 조치를 취합니다.

Mariner는 텍스트, 코드, 이미지 및 양식은 물론 픽셀 콘텐츠를 해석하고, 일부 심각한 보호 레일을 사용하여 실제 작업을 수행할 것으로 예상됩니다. 현재 Google은 Mariner가 상당히 잘하고 있음을 인정하지만 항상 정확하지는 않으며 때로는 다소 느릴 수 있습니다.

Jules: 코드베이스의 중심으로의 여행

Jules는 개발자를 위한 실험적 에이전트입니다. 이것도 나에게는 무서운 것 같아서 AI가 스스로 실행되도록 할 준비가 아직 되지 않았을 수도 있습니다. Jules는 GitHub 워크플로에 통합되어 코드를 관리하고 디버깅하는 에이전트입니다.

Gemini API의 그룹 제품 관리자인 Shrestha Basu Mallick과 Google Labs의 제품 이사인 Kathy Korevec의 오늘 블로그 게시물에 따르면 "Python 및 Javascript 코딩 작업을 Jules에 오프로드할 수 있습니다."

"비동기적으로 작업하고 GitHub 워크플로와 통합된 Jules는 사용자가 실제로 구축하려는 것에 집중하는 동안 버그 수정 및 기타 시간이 많이 소요되는 작업을 처리합니다. Jules는 문제를 효율적으로 해결하기 위한 포괄적인 다단계 계획을 만듭니다. 여러 파일을 수정하고 수정 사항을 GitHub에 직접 다시 전달하기 위한 풀 요청을 준비하기도 합니다."

Jules가 어떻게 생산성 향상을 촉진할 수 있는지 확실히 알 수 있지만 불편하기도 합니다. 나는 때때로 내 코드를 인간 코더에게 위임하고 "이런 젠장, 무슨 생각을 한 거야?"라고밖에 설명할 수 없는 내용을 돌려받았습니다.

인공 코더로부터 비슷한 문제가 있는 작업을 다시 받는 것이 걱정됩니다. Al에게 들어가서 내 코드를 변경할 수 있는 권한을 부여하는 것은 위험해 보입니다. 문제가 발생하면 Git 및 기타 버전 제어 도구와 같은 도구를 사용하더라도 변경된 내용을 찾아서 되돌리는 것이 큰 진전처럼 보입니다.

나는 성과가 저조한 인간 코더의 작업을 취소해야 했습니다. 재미없었어요. 나는 자동화된 코딩의 이점을 이해합니다. 나는 확실히 내 코드를 디버깅하고 수정하는 것을 좋아하지 않지만 적어도 나에게는 그러한 수준의 제어를 포기하는 것이 벅찬 일입니다.

즉, Google이 자체 코드 기반을 Gemini 2.0 및 Jules에 맡길 의향이 있다면 제가 누구를 판단해야 합니까? 회사는 확실히 자체 개밥을 먹고 있으며 이는 매우 중요합니다.

스카이넷 피하기

구글은 AI가 자사 제품을 다양한 애플리케이션에서 더욱 유용하게 만드는 데 도움이 될 수 있다고 굳게 믿는 것 같습니다. 그러나 회사는 "우리는 이에 수반되는 책임과 AI 요원이 안전과 보안을 위해 제기하는 많은 질문을 인식하고 있다"고 말하면서 분명한 우려를 갖고 있는 것 같습니다.

Hassabis와 Kavukcuoglu는 "개발에 대한 탐구적이고 점진적인 접근 방식을 취하고, 여러 프로토타입에 대한 연구를 수행하고, 안전 교육을 반복적으로 구현하고, 신뢰할 수 있는 테스터 및 외부 전문가와 협력하고, 광범위한 위험 평가와 안전 및 보증 평가를 수행하고 있습니다"라고 말합니다.

그들은 다음을 포함하여 그들이 취하고 있는 위험 관리 단계에 대한 여러 가지 예를 제공합니다.

  • 내부 책임 및 안전 위원회와 협력하여 위험을 이해합니다.
  • Google은 자체 개선 및 위험 완화를 위한 자체 고급 추론을 사용하여 Google의 AI 시스템이 안전을 염두에 두고 성장할 수 있도록 Gemini 2.0 자체를 사용하고 있습니다. 늑대가 닭장을 지키게 하는 것과 약간 비슷하지만 보호의 한 측면으로는 의미가 있습니다.
  • Google은 Project Astra에 대한 개인정보 보호를 위해 노력하고 있으며 상담원이 의도하지 않은 조치를 취하지 않도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 왜냐면 그건 아주일 테니까요.
  • Mariner(화면 읽기 에이전트)를 통해 Google은 웹페이지 콘텐츠의 일부로 악성 메시지를 삽입하려는 제3자의 시도보다는 사용자의 지시에 우선순위를 두는 모델을 만들기 위해 노력하고 있습니다.

Google은 "우리는 AI를 구축하는 유일한 방법은 처음부터 책임을 지는 것이라고 굳게 믿고 있으며, 모델과 에이전트를 발전시키면서 모델 개발 프로세스의 핵심 요소로 안전과 책임을 계속 우선시할 것입니다."라고 밝혔습니다.

이것은 좋다. AI는 생산성에 도움이 될 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 또한 엄청나게 위험합니다. BigTech가 실수로 Forbin Project Colossus나 까다로운 Hal-9000을 만들지 않을 것이라는 보장은 없지만 적어도 Google은 위험을 인식하고 주의를 기울이고 있습니다.

그렇다면 이러한 Google 발표에 대해 어떻게 생각하시나요? Gemini 2.0이 기대되나요? Project Astra 또는 Mariner의 공개 버전을 사용할 수 있다고 생각하십니까? 현재 Gemini를 AI 챗봇으로 사용하고 계시나요, 아니면 다른 것을 선호하시나요? 아래 댓글을 통해 알려주세요.

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