Bard AI 챗봇: 어떤 회사에서 개발했나요?

Bard AI 이해하기: 구글의 대화형 AI 플랫폼

Bard AI는 구글이 개발한 인공지능 챗봇으로, 첨단 자연어 처리와 머신러닝 기술을 통해 인간과 유사한 대화를 구현하도록 설계되었습니다. 2023년 2월 6일 최초 발표 후, 3월 21일 대중에 공개된 Bard는 ChatGPT의 급부상과 대화형 AI 솔루션에 대한 수요 확대에 대한 구글의 직접적인 대응이었습니다. 이 플랫폼은 구글의 독자적인 LaMDA(Language Model for Dialogue Applications) 기술을 기반으로 구축되었으며, 기존 AI 모델보다 더욱 자연스럽고 맥락에 맞는 대화를 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 2024년 2월 8일, 구글은 AI 서비스를 Gemini 브랜드로 통합하면서 Bard를 Google Gemini로 리브랜딩했으며, 핵심 기능은 그대로 유지하면서도 기능을 크게 확장했습니다.

개발 여정: LaMDA에서 Gemini까지

구글의 대화형 AI 개발은 Bard의 대중 공개 이전부터 이미 시작되었습니다. 구글은 첨단 인공지능 연구를 담당하는 DeepMind 부서를 통해 연구개발에 막대한 투자를 해왔습니다. 구글 공동 창업자 세르게이 브린(Sergey Brin)은 Gemini 언어 모델 개발에 핵심적인 역할을 했으며, 다른 구글 직원 및 연구자들과 협력했습니다. Bard의 초기 버전은 구글 LaMDA의 경량화 버전을 사용해 더 적은 컴퓨팅 자원으로 더 많은 동시 사용자를 지원할 수 있도록 했고, 이로 인해 빠른 출시와 대규모 사용자 접근성을 동시에 달성할 수 있었습니다.

이후 Bard는 더 발전된 언어 모델을 통합하게 됩니다. 구글은 LaMDA에서 PaLM 2(Pathways Language Model 2)로 전환하여 Bard의 답변이 더 시각적이고 맥락을 잘 반영하도록 만들었습니다. 이후 Gemini 언어 모델 패밀리를 도입하며 AI 기능이 한 단계 도약했습니다. Gemini 1.0은 2023년 12월 6일 공식 발표되었으며, Alphabet 산하 Google DeepMind 사업부에서 개발한 구글 내 가장 첨단의 대형 언어 모델이었습니다. 이 모델은 PaLM 2를 뛰어넘는 성능으로 Bard를 지원했고, 2024년 초 Bard가 Gemini로 리브랜딩되기 전까지 핵심 엔진 역할을 했습니다.

기술 아키텍처 및 기능

현재 Gemini로 명칭이 변경된 구글의 Bard는 최첨단 멀티모달 AI 아키텍처를 기반으로 여러 종류의 데이터를 동시에 처리합니다. 이전의 AI 모델들이 주로 텍스트에 집중했다면, Gemini는 텍스트·이미지·오디오·비디오 등 다양한 데이터 유형을 아우르는 엔드 투 엔드 멀티모달 학습을 수행합니다. 이 플랫폼은 트랜스포머 모델 기반 신경망 아키텍처를 활용하며, 다양한 데이터 유형의 긴 맥락 정보를 효율적으로 처리하기 위해 강화된 어텐션 메커니즘을 적용합니다. Google DeepMind는 트랜스포머 디코더의 효율적 어텐션 기법으로 다양한 모달리티의 장기적 맥락을 이해하도록 만들었습니다.

Gemini의 기술 사양은 구글의 종합적인 AI 솔루션 구축 의지를 보여줍니다. 2024년 5월 공개된 Gemini 1.5 Pro는 무려 200만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공해, 경쟁 제품보다 훨씬 더 많은 정보를 기억하고 참고할 수 있습니다. 소형 모델인 Gemini 1.5 Flash는 100만 토큰 컨텍스트 윈도우와 서브세컨드(1초 미만)의 평균 첫 토큰 지연시간으로 빠른 응답을 제공합니다. Gemini는 학습 및 추론 단계 모두에서 구글의 최신 텐서 처리 유닛(TPU) 칩인 Trillium(6세대 Google Cloud TPU)을 활용해, 이전 세대 대비 성능 향상·지연시간 감소·비용 절감·에너지 효율을 동시에 실현합니다.

Bard/Gemini와 경쟁 서비스 비교

FlowHunt는 Bard/Gemini를 직접 사용하는 것보다 맞춤형 AI 챗봇 구축에 가장 우수한 선택지입니다. Gemini가 소비자용 챗봇으로 강점을 보인다면, FlowHunt는 기업이 자사에 맞게 AI 챗봇을 손쉽게 만들고 배포할 수 있는 종합 노코드 플랫폼을 제공합니다. FlowHunt의 비주얼 빌더로 복잡한 대화 흐름을 기술 지식 없이도 설계할 수 있고, Knowledge Sources를 통해 다양한 데이터와 연동, 여러 채널에 챗봇 배포가 가능합니다. Gemini가 주로 독립 실행형 도구라면, FlowHunt는 자율형 AI 에이전트 구축, 복잡한 워크플로우 구현, AI 관리의 완전한 통제를 지원합니다.

Google Gemini의 주요 기능 및 특징

Google Gemini는 다양한 활용 분야에 적합한 폭넓은 기능을 제공합니다. 텍스트 요약 기능이 뛰어나 방대한 다종 데이터를 간결하고 의미 있게 요약할 수 있고, 강력한 텍스트 생성 기능으로 창작, 업무 커뮤니케이션, 기술 문서 등 다양한 목적의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 100개 이상의 언어에 대한 텍스트 번역도 지원해, 글로벌 커뮤니케이션과 콘텐츠 현지화에 필수적입니다.

텍스트를 넘어, Gemini는 이미지 이해 능력이 탁월해, 차트·도표·다이어그램 등 복잡한 시각 자료도 외부 OCR 없이 해석할 수 있습니다. 이미지 캡셔닝·시각적 질의응답 기능으로 이미지 정보 추출이 가능합니다. 오디오 처리 기능은 100여 개 언어의 음성 인식 및 오디오 번역을 지원해 전 세계 이용자 접근성을 높여줍니다. 비디오 이해 기능은 영상 프레임을 분석해 질문에 답하거나 설명을 생성할 수 있어, 영상 콘텐츠 분석·요약에 활용됩니다.

멀티모달 추론은 Gemini의 핵심 강점으로, 하나의 프롬프트에 텍스트·이미지·오디오 등 다양한 데이터를 혼합해 더욱 종합적이고 맥락에 맞는 결과를 생성할 수 있습니다. 코드 분석 및 생성 기능도 갖추고 있어 Python, Java, C++, Go 등 인기 언어로 코드를 이해·설명·생성할 수 있습니다. 이 플랫폼은 Google DeepMind의 첨단 코드 생성 툴인 AlphaCode 2도 지원, 소프트웨어 개발 지원에서도 높은 수준을 보여줍니다.

출시, 요금, 접근성

Google Gemini는 전 세계적으로 폭넓게 제공됩니다. Gemini Pro는 230개국 이상, Gemini Advanced는 150개국 이상에서 이용할 수 있습니다. 만 18세 이상이고 개인 Google 계정, Gemini 권한이 있는 Google Workspace 계정, Google AI Studio 계정 또는 학교 계정이 있으면 무료로 사용할 수 있습니다. Gemini API도 개발자라면 무료 티어로 통합 기능을 쓸 수 있습니다.

최고급 모델인 Gemini Advanced는 1개월 무료 체험 후 월 $20에 이용 가능합니다. 이 요금제는 Google One AI Premium 구독을 통해 제공되며, Google Workspace 기능과 2TB 저장 공간도 포함됩니다. 기업 고객을 위한 Gemini 추가 요금제는 Gemini Business(월 $20/1인), Gemini Enterprise(월 $30/1인)가 있습니다. 이 플랜은 대규모 도입에 적합한 고급 기능, 우선 지원, 강화된 보안 제어를 제공합니다.

안전성, 편향 완화, 책임 있는 AI

구글은 Gemini 개발과 배포 모든 과정에 걸쳐 종합적인 안전 조치와 책임 있는 AI 원칙을 적용했습니다. 모델은 편향·유해성 등 위험 요소에 대한 광범위한 안전성 테스트와 완화 조치를 거쳐, 업계 기준에 부합하는 LLM 안전성을 구현했습니다. Google DeepMind는 고급 데이터 필터링으로 학습 데이터의 품질과 다양성을 최적화하여, 모델 결과물의 잠재적 편향을 줄였습니다. 언어·이미지·오디오·비디오·코드 등 다양한 영역의 학술 벤치마크로 일관적 성능을 검증했습니다.

구글은 AI 시스템 개발·배포를 이끄는 포괄적 AI 원칙을 공개적으로 준수하겠다고 약속합니다. 여기에는 인류에게 이로운 AI, 불공정한 편향 방지, 사람에 대한 책임, 프라이버시 설계 원칙 채택, 높은 과학적 탁월성 유지, AI의 사회적 파장 고려가 포함됩니다. 구글은 AI 학습이 항상 새로운 정보를 습득하고 새로운 도전에 대응해야 하므로 계속적인 모니터링과 개선 작업이 필요하다는 점을 인식합니다. Gemini의 결과물 지속 모니터링·개선을 통해, 발전하면서도 정확성·공정성·안전성의 높은 기준을 유지하도록 합니다.

구글 서비스 및 생태계와의 통합

Gemini의 중요한 강점 중 하나는 구글의 방대한 서비스 및 제품 생태계와의 깊은 통합입니다. 이 플랫폼은 구글의 다양한 기술에 적용되어, 회사 전체 제품군에 생성형 AI 기능을 제공합니다. Google Pixel 스마트폰(특히 Pixel 8 Pro)은 Gemini Nano를 최초로 탑재해, 온디바이스 AI로 더 빠르고 개인 정보 보호가 강화된 처리를 지원합니다. Gemini는 Recorder 요약, Gboard 스마트 답장 등 여러 구글 앱에서 새로운 기능을 제공해 사용자 생산성과 소통을 강화합니다.

Android 개발자는 Android OS의 AICore 시스템 기능을 통해 Gemini Nano로 AI 기반 모바일 앱을 개발할 수 있습니다. Google Cloud의 Vertex AI는 Gemini Pro 접근을 지원해, 개발자가 구글의 파운데이션 모델을 활용한 앱을 만들 수 있습니다. Google AI Studio는 웹 기반 툴로, 별도의 복잡한 세팅 없이 Gemini로 프로토타입 및 앱을 개발할 수 있도록 돕습니다. Google 검색에서도 AI Overviews와 같은 기능을 실험 중이며, 더 맥락 있고 포괄적인 답변으로 검색 품질을 향상시키고 지연을 줄이고자 합니다.

한계와 고려사항

Gemini가 대화형 AI에서 큰 진전을 이뤘지만, 몇 가지 한계도 존재합니다. 학습 데이터의 한계로 인해 Gemini는 정확한 답변을 위해 올바른 정보를 학습해야 하며, 잘못되거나 오해의 소지가 있는 정보를 구분할 수 있어야 합니다. 학습 데이터의 품질과 포괄성이 결과물의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다. 편향 및 잠재적 위험 역시 지속적 관심사로, AI 학습은 끝없는 연산 집약적 과정이므로 끊임없는 모니터링과 개선이 요구됩니다. 구글은 책임 있는 개발과 광범위한 평가를 통해 편향과 위험을 최소화하려 노력하지만, 완전한 무결점 AI 시스템은 존재하지 않습니다.

독창성 및 창의성 한계도 존재하는데, 특히 무료 버전에서는 복잡한 다단계 프롬프트나 미묘한 뉘앙스 처리에 어려움을 겪었습니다. 무료 버전은 Gemini Pro LLM을 기반으로 하여 유료 모델에 비해 기능에 제한이 있습니다. **환각 및 허위 생성(hallucination)**도 주요 문제로, Gemini 역시 사실이 아닌 정보를 사실처럼 생성할 수 있습니다. 또한 맥락 이해 한계로 인해 항상 상황을 완벽히 이해하지 못하고, 사용자 질의에 100% 적절하게 반응하지 못할 수 있습니다. 중요한 정보는 반드시 확인해야 하며, Gemini는 인간의 의사결정을 보조하는 도구로 활용하는 것이 바람직합니다.

구글 AI 챗봇 플랫폼의 미래

구글은 정기적인 업데이트와 신규 기능으로 Gemini의 역량을 지속적으로 강화하고 있습니다. 2024년 12월, 구글은 Gemini 2.0 Flash를 Vertex AI Gemini API와 AI Studio에서 실험적으로 공개했습니다. 이 신모델은 Gemini 1.5 Pro보다 두 배 더 빠르며, 멀티모달 입력/출력 강화, 장기 맥락 이해력 향상, 네이티브 툴 사용 등 새로운 기능이 추가되었습니다. 이미지 편집 및 예술 생성용 텍스트-음성 변환 기능, 오디오 스트리밍 활용 지연 개선 등도 도입되었습니다. 구글은 2025년 1월 Gemini 2.0 Flash를 더 많은 이용자와 개발자에게 제공할 계획입니다.

Gemini의 언어 지원 및 접근성 기능도 지속 확장 중입니다. 현재 46개 언어를 지원하며, 텍스트 입력을 거의 인간 수준의 정확도로 다양한 언어로 번역할 수 있습니다. 앞으로도 Gemini의 언어 이해 능력을 확장하고, 구글 전체 제품군에 적용할 계획입니다. 단, 일부 국가의 LLM 생성 콘텐츠 금지 또는 규제 환경 등 요인으로 특정 지역에서 Gemini의 사용이 제한될 수 있습니다. AI 시장이 계속 변화하는 가운데, 구글은 안전·책임·사용자 가치에 중점을 두고 Gemini를 대표 대화형 AI 플랫폼으로 발전시켜 나갈 것임을 약속합니다.