# data[].attributes.headline
캔바대량제작으로 상장만들기

# data[].attributes.subject
캔바대량제작으로 상장만들기

# data[].attributes.headline
팀원들의 훌륭한 팀과제를 위해 열심히 수

# data[].attributes.body
팀원들의 훌륭한 팀과제를 위해 열심히 수행한 학생 에게 수여할 재미있는 상장 이름 10개와 각 상장에 들어갈 15자 내외 상장 내용을 만들어줘. 상장에 들어가는 내용은 '본 학생은 학생으로서'로 시작하고, '이에 칭찬합니다'로 끝나도록 작성해줘. 수상자는 무작위 한국인 이름으로 작성해줘. 다음 칼럼에는 '지피터스'라고 작성해주고 4개의 칼럼으로 작성해줘. Column 1: '상장 이름', Column 2: '상장 내용', Column 3: '수상자', Column4: '서일대간호학과'

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구글시트와 앱스크립트로 이메일 대량발송하기

# data[].attributes.subject
구글시트와 앱스크립트로 이메일 대량발송하기

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Canva is a free-to-use online graphic design tool. Use it to create social media posts, presentations, posters, videos, logos and more.

# data[].attributes.headline
테트리스 게임 웹앱으로 만들어줘, html

# data[].attributes.subject
테트리스 게임 웹앱으로 만들어줘, html

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디자인을 좀 더 세련되게 해주고 시작 버튼과 점수도 표시해줘. 10초마다 블록이 점점 더 빠르게 떨어지도록 해줘. 종료되면 '게임오버'팝업창도 보여줘

# data[].attributes.headline
위의 테트리스 코드를 리액트 코드로 만들어줘

# data[].attributes.subject
위의 테트리스 코드를 리액트 코드로 만들어줘

# data[].attributes.headline
위 테트리스 게임의 로직을 요약해서 플로우 챠트를 만들어줘

# data[].attributes.subject
위 테트리스 게임의 로직을 요약해서 플로우 챠트를 만들어줘

# data[].attributes.headline
귀여운 강아지 벡터 이미지로 그려줘

# data[].attributes.subject
귀여운 강아지 벡터 이미지로 그려줘

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좋아. 위와 같은 형식으로 뒤여운 몬스터를 세 개 그려줘

# data[].attributes.subject
좋아. 위와 같은 형식으로 뒤여운 몬스터를 세 개 그려줘

# data[].attributes.headline
위의 벡터 이미지들을 이용해서 귀여운 강아지가 스페이스를 누르면 점프하면서 몬스터를 피하는 간단한 횡스크롤링 게임을 html5로 만들어줘

# data[].attributes.subject
위의 벡터 이미지들을 이용해서 귀여운 강아지가 스페이스를 누르면 점프하면서 몬스터를 피하는 간단한 횡스크롤링 게임을 html5로 만들어줘

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구글시트에 새로운 데이터가 들어오면 자동으로 이메일을 발송해줘. 이메일 내용은 '정상적으로 문의가 접수되었습니다. 내용을 검토한 후에 곧 문의 결과를 보내드리겠습니다. 

# data[].attributes.subject
구글시트에 새로운 데이터가 들어오면 자동으로 이메일을 발송해줘. 이메일 내용은 '정상적으로 문의가 접수되었습니다. 내용을 검토한 후에 곧 문의 결과를 보내드리겠습니다. 

# data[].attributes.body
function sendEmail(e) {
  var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();
  var lastRow = sheet.getLastRow();
  var email = sheet.getRange(lastRow, 3).getValue(); // assuming email is in the 3rd column
  var subject = "문의 접수 확인";
  var message = "정상적으로 문의가 접수되었습니다. 내용을 검토한 후에 곧 문의 결과를 보내드리겠습니다.";

  MailApp.sendEmail(email, subject, message);
}

function createTrigger() {
  ScriptApp.newTrigger('sendEmail')
    .forSpreadsheet(SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet())
    .onFormSubmit()
    .create();
}

# data[].attributes.headline
위 문의 내용에 대한 각각의 답변을 작성해줘

# data[].attributes.subject
위 문의 내용에 대한 각각의 답변을 작성해줘

# data[].attributes.headline
위 구글시트의 응답내용을 이메일로 일괄발송할 수 있는 사용자 정의 메뉴 만들어줘

# data[].attributes.subject
위 구글시트의 응답내용을 이메일로 일괄발송할 수 있는 사용자 정의 메뉴 만들어줘

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설문지 응답 사본만들기

# data[].attributes.subject
설문지 응답 사본만들기

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서울시 빅데이터 캠퍼스 반출정책 2019.12. 서울시 빅데이터 캠퍼스 (서울특별시 스마트 도시 정책관)

빅데이터캠퍼스 반출

반출 기본 사항

원칙적으로 캠퍼스 내에서 분석을 완료하기를 권장함

분석 완료 후 분석결과요약서 등을 다른 사람들과 공유함이 원칙임

중간산출물 혹은 최종결과물은 반출심사를 거쳐 외부로(개인에게) 제공됨

반출이 가능한 형태는 원본데이터와 분석산출물로 구분됨

반출요청서에 반출 신청한 자료 각각에 대해 출처와 산출과정을 자세히 명시해야 심사 가능

용어 정의

반출신청 : 원본데이터 또는 분석산출물을 캠퍼스 외부로 제공하도록 신청

본데이터 : 분석산출물이 아닌 단순 내부 자료(원본데이터를 신청하는 경우를 단순 자료 제공으로 처리함)

분석산출물 : 캠퍼스에서 제공하는 데이터를 활용하여 도출해 낸 중간결과나 분석하여 작성한 소스코드, 데이터 및 결과보고서 등 문서. 분석산출물을 작성하는 방식은 발췌처리와 기초통계처리, 통계처리로 정의함.

발췌처리 : 원본데이터를 형태 그대로 일부분을 추출 처리

기초통계처리 : 원본데이터의 (시간, 공간 등) 단위 보다 크거나 상이한 단위로 합계, 평균 등 기초통계처리

통계처리 : 원본데이터의 (시간, 공간 등) 단위 보다 크거나 상이한 단위로 검정값, 범주화, 지수화 등 처리

반출 가능 여부

원본데이터 반출

반출 가능

사이트에 기공개되어 있는 원본데이터(단, 기공개된 외부 홈페이지들을 통해 다운로드 권장)

[표1]~[표8]까지의 목록 중 원본데이터 반출이 가능한 경우

길단위 추정 유동인구(도로명주소 도로링크 단위)는 원본데이터 반출이 불가하나 예외적으로 보고서용 등 꼭 필요한 경우에 한해서 동단위 일부(3~4개동)의 반출신청 시 제공처에 문의 후 반출가능여부 판단(단, 개인(팀)당 한번으로 제한함)

열린데이터 광장 데이터셋(http://data.seoul.go.kr에서도 다운로드 가능)

지역경계 shp파일 중 통계청 폴더의 시, 구, 행정동, 집계구 경계, 행정안전부 폴더

반출 불가능

반출이 제한되어 있는 원본데이터

지역경계 shp파일 중 통계청 폴더의 기초단위구

서울시 배경지도

서울시 빅데이터 캠퍼스 반출정책 2019.12. 서울시 빅데이터 캠퍼스 (서울특별시 스마트 도시 정책관)

빅데이터캠퍼스 반출

반출 기본 사항

원칙적으로 캠퍼스 내에서 분석을 완료하기를 권장함

분석 완료 후 분석결과요약서 등을 다른 사람들과 공유함이 원칙임

중간산출물 혹은 최종결과물은 반출심사를 거쳐 외부로(개인에게) 제공됨

반출이 가능한 형태는 원본데이터와 분석산출물로 구분됨

반출요청서에 반출 신청한 자료 각각에 대해 출처와 산출과정을 자세히 명시해야 심사 가능

용어 정의

반출신청 : 원본데이터 또는 분석산출물을 캠퍼스 외부로 제공하도록 신청

본데이터 : 분석산출물이 아닌 단순 내부 자료(원본데이터를 신청하는 경우를 단순 자료 제공으로 처리함)

분석산출물 : 캠퍼스에서 제공하는 데이터를 활용하여 도출해 낸 중간결과나 분석하여 작성한 소스코드, 데이터 및 결과보고서 등 문서. 분석산출물을 작성하는 방식은 발췌처리와 기초통계처리, 통계처리로 정의함.

발췌처리 : 원본데이터를 형태 그대로 일부분을 추출 처리

기초통계처리 : 원본데이터의 (시간, 공간 등) 단위 보다 크거나 상이한 단위로 합계, 평균 등 기초통계처리

통계처리 : 원본데이터의 (시간, 공간 등) 단위 보다 크거나 상이한 단위로 검정값, 범주화, 지수화 등 처리

반출 가능 여부

원본데이터 반출

반출 가능

사이트에 기공개되어 있는 원본데이터(단, 기공개된 외부 홈페이지들을 통해 다운로드 권장)

[표1]~[표8]까지의 목록 중 원본데이터 반출이 가능한 경우

길단위 추정 유동인구(도로명주소 도로링크 단위)는 원본데이터 반출이 불가하나 예외적으로 보고서용 등 꼭 필요한 경우에 한해서 동단위 일부(3~4개동)의 반출신청 시 제공처에 문의 후 반출가능여부 판단(단, 개인(팀)당 한번으로 제한함)

열린데이터 광장 데이터셋(http://data.seoul.go.kr에서도 다운로드 가능)

지역경계 shp파일 중 통계청 폴더의 시, 구, 행정동, 집계구 경계, 행정안전부 폴더

반출 불가능

반출이 제한되어 있는 원본데이터

지역경계 shp파일 중 통계청 폴더의 기초단위구

서울시 배경지도

서울시 빅데이터 캠퍼스 반출정책 2019.12. 서울시 빅데이터 캠퍼스 (서울특별시 스마트 도시 정책관)

빅데이터캠퍼스 반출

반출 기본 사항

원칙적으로 캠퍼스 내에서 분석을 완료하기를 권장함

분석 완료 후 분석결과요약서 등을 다른 사람들과 공유함이 원칙임

중간산출물 혹은 최종결과물은 반출심사를 거쳐 외부로(개인에게) 제공됨

반출이 가능한 형태는 원본데이터와 분석산출물로 구분됨

반출요청서에 반출 신청한 자료 각각에 대해 출처와 산출과정을 자세히 명시해야 심사 가능

용어 정의

반출신청 : 원본데이터 또는 분석산출물을 캠퍼스 외부로 제공하도록 신청

본데이터 : 분석산출물이 아닌 단순 내부 자료(원본데이터를 신청하는 경우를 단순 자료 제공으로 처리함)

분석산출물 : 캠퍼스에서 제공하는 데이터를 활용하여 도출해 낸 중간결과나 분석하여 작성한 소스코드, 데이터 및 결과보고서 등 문서. 분석산출물을 작성하는 방식은 발췌처리와 기초통계처리, 통계처리로 정의함.

발췌처리 : 원본데이터를 형태 그대로 일부분을 추출 처리

기초통계처리 : 원본데이터의 (시간, 공간 등) 단위 보다 크거나 상이한 단위로 합계, 평균 등 기초통계처리

통계처리 : 원본데이터의 (시간, 공간 등) 단위 보다 크거나 상이한 단위로 검정값, 범주화, 지수화 등 처리

반출 가능 여부

원본데이터 반출

반출 가능

사이트에 기공개되어 있는 원본데이터(단, 기공개된 외부 홈페이지들을 통해 다운로드 권장)

[표1]~[표8]까지의 목록 중 원본데이터 반출이 가능한 경우

길단위 추정 유동인구(도로명주소 도로링크 단위)는 원본데이터 반출이 불가하나 예외적으로 보고서용 등 꼭 필요한 경우에 한해서 동단위 일부(3~4개동)의 반출신청 시 제공처에 문의 후 반출가능여부 판단(단, 개인(팀)당 한번으로 제한함)

열린데이터 광장 데이터셋(http://data.seoul.go.kr에서도 다운로드 가능)

지역경계 shp파일 중 통계청 폴더의 시, 구, 행정동, 집계구 경계, 행정안전부 폴더

반출 불가능

반출이 제한되어 있는 원본데이터

지역경계 shp파일 중 통계청 폴더의 기초단위구

서울시 배경지도

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서울특별시 빅데이터 캠퍼스

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서울시가 확보한 유용한 빅데이터를 시민·시민사회가 활용할 수 있도록 제공하여 사회문제를 함께 해결하기 위하여 함께 참여하고 협력하는 캠퍼스

# data[].attributes.attachment_link.description
상업용 무료한글폰트 사이트

# data[].attributes.attachment_link.description
Talk with Claude, an AI assistant from Anthropic

# data[].attributes.headline
무료사용자도 됩니다. 우측 상단에 프로필 이미지를 클릭하고 'Feature Preview' 에 들어가서 'Artivacts' 활성화 확인해보세요^^

# data[].attributes.subject
무료사용자도 됩니다. 우측 상단에 프로필 이미지를 클릭하고 'Feature Preview' 에 들어가서 'Artivacts' 활성화 확인해보세요^^

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에듀테크에서 페드테크로

# data[].attributes.headline
위의 스프레드시트는 "에듀테크에서 페드테크로"라는 미래융합교육학회의 하계학술대회 강좌를 신청한 사람들에 대한 정보야.A열에는 신청자 [이름]이 있고 B열에는 [메일] 주소가 있어. 메일 보내는 내용은 "[이름]님 에듀테크에서 페드테크로의 강좌를 신청해주셔서 감사드립니다. 다음 카톡 오픈방 https://open.kakao.com/o/gwe4Czzg 으로 들어오시기 바랍니다."라고 써주는 앱스스크립트 소스를 만들어줘

# data[].attributes.subject
위의 스프레드시트는 "에듀테크에서 페드테크로"라는 미래융합교육학회의 하계학술대회 강좌를 신청한 사람들에 대한 정보야.A열에는 신청자 [이름]이 있고 B열에는 [메일] 주소가 있어. 메일 보내는 내용은 "[이름]님 에듀테크에서 페드테크로의 강좌를 신청해주셔서 감사드립니다. 다음 카톡 오픈방 https://open.kakao.com/o/gwe4Czzg 으로 들어오시기 바랍니다."라고 써주는 앱스스크립트 소스를 만들어줘

# data[].attributes.attachment_link.title
에듀테크에서 페드테크로

# data[].attributes.headline
앱스크립트에 아래 소스를 넣고실행하시면 됩니다. 

# data[].attributes.subject
앱스크립트에 아래 소스를 넣고실행하시면 됩니다. 

# data[].attributes.body
function sendEmails() {
  var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();
  var startRow = 2; // Assuming the first row is the header row
  var numRows = sheet.getLastRow() - 1; // Number of rows with data

  var dataRange = sheet.getRange(startRow, 2, numRows, 2); // Fetching data from columns B and C
  var data = dataRange.getValues();

  for (var i = 0; i < data.length; ++i) {
    var row = data[i];
    var name = row[0];
    var email = row[1];
    var subject = '에듀테크에서 페드테크로 강좌 신청 확인';
    var message = name + '님 에듀테크에서 페드테크로의 강좌를 신청해주셔서 감사드립니다. 다음 카톡 오픈방 https://open.kakao.com/o/gwe4Czzg 으로 들어오시기 바랍니다.';

    MailApp.sendEmail(email, subject, message);
  }
}

# data[].attributes.headline
이 데이터를 추출해서 표로 표시해줘

# data[].attributes.subject
이 데이터를 추출해서 표로 표시해줘

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Not your computer? Use Guest mode to sign in privately. Learn more about using Guest mode

# data[].attributes.attachment_link.title
[생성형 AI(Generative AI), 인간의 창작 영역을 넘본다! (54)] 구글이 선언한 새로운 AI 시대, ‘제미나이 시대(Gemini era)’ 열리나? (上)

# data[].attributes.attachment_link.description
사람들은 시, 소설, 보고서 등 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘 코딩 등 창작의 세계가 그동안 인간에게만 허락된 별도의 영역이라 알고 있었다. 그런데 AI(인공지능)의 발전과 함께 이제는 진화한 AI가 스스로 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다. 생성형 AI(Gener

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
사람들은 시, 소설, 보고서 등 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘 코딩 등 창작의 세계가 그동안 인간에게만 허락된 별도의 영역이라 알고 있었다. 그런데 AI(인공지능)의 발전과 함께 이제는 진화한 AI가 스스로 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다. 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 인간에게 어떤 의미가 있으며 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지 가늠하기 쉽지 않지만, 생성형 AI는 이미 여러 분야에서 현실로 나타나 적용되고 있다. 우리에게 성큼 다가온 생성형 AI의 시장현황, 다양한 이슈와 관심 사항 등을 살펴보기로 하자. <편집자 주>

구글 CEO 순다르 피차이(Sundar Pichai)가 'Google I/O 개발자 컨퍼런스'에서 연설하고 있다. [출처=cnbc, Getty Images]

[뉴스투데이=최봉 산업경제 전문기자] 구글의 이번 '개발자 컨퍼런스 2024(Google I/O 2024)' 행사는 지난 편에서 언급했듯이 'AI의 향연'이었다. 특히 '검색'에 있어서 생성형 AI(Generative AI)의 적극 활용이다.

구글은 검색 엔진에 Generative AI '제미나이(Gemini)'를 본격적으로 탑재한다. 이에 따라 제미나이를 사용하여 전체 구글 검색 결과 페이지를 구성할 계획이다.

구성된 페이지는 검색어에 따라 달라지겠지만, AI가 생성한 리뷰 요약, 레딧(Reddit)과 같은 소셜 미디어 사이트의 토론, AI가 생성한 추천 목록 등이 표시될 수 있다고 구글은 밝혔다.

'제미나이 시대(Gemini era)'의 본격 개막을 알린 다양한 라인업 중 몇가지를 살펴보자.

[출처=favtutor]

* '제미나이 라이브' 혁신, 멀티모달 AI 비서 '프로젝트 아스트라'에서 비롯
구글은 사용자가 스마트폰에서 제미나이와 '심층적인' 음성 채팅을 할 수 있는 '제미나이 라이브(Gemini Live)'라는 새로운 경험을 선보였다.

사용자는 챗봇이 말하는 동안 제미나이를 중단하고 명확한 질문을 할 수 있으며, 제미나이는 사용자의 음성 패턴에 실시간으로 적응한다.

또한, 제미나이는 스마트폰 카메라로 촬영한 사진이나 동영상을 통해 사용자의 주변 환경을 보고 이에 반응할 수 있다.

그리고 멀티모달 기능을 사용해 Google Calendar 등에서 정보를 업데이트하거나 가져올 수 있는 새로운 통합 기능을 제공한다.

[출처=the verge]

'프로젝트 아스트라(Project Astra)'는 멀티모달 AI 비서로, 기기의 카메라를 통해 보이는 것을 이해하고, 사용자의 물건이 어디에 있는지 기억하고, 사용자를 대신해 일을 처리하는 모든 것을 할 수 있는 가상 비서가 되기를 희망한다.

이번 I/O 2024 행사에서 가장 인상적인 데모를 선보였던 이 비서의 목표는 단순히 대화만 하는 것이 아니라 실제로 사용자를 대신해 일을 처리하는 정직한 AI 에이전트가 되는 것이다(The Verge, 2024.5.15.).

올해 말에 출시될 예정인 Gemini Live는 사용자가 어느 동네에 있는지, 고장 난 자전거의 부품 이름이 무엇인지 등 스마트폰 카메라의 시야에 들어오는(또는 최근에 들어온) 사물에 대한 질문에 답할 수 있다.

Gemini Live를 이끄는 기술 혁신은 부분적으로는 실시간 멀티모달 이해를 위한 AI 기반 앱과 프로젝트 아스트라에서 비롯된다(TechCrunch, 2024.5.15.).

[출처=geekflare]

* 'Ask Photos', 구글 포토 라이브러리 샅샅이 뒤져 복잡한 검색 수행
구글은 이번 여름에 수년간(심지어 10년 이상) 사진을 보관하고 있는 모든 사람에게 유용한 'Ask Photos'라는 새로운 기능을 출시할 예정이다.

'Ask Photos'는 사용자의 질문에 대한 답변으로 제미나이가 '구글 포토(Google Photos)' 라이브러리를 샅샅이 훑어보는 기능으로, 단순히 개와 고양이 사진을 불러오는 것 이상의 기능을 제공한다(The Verge, 2024.5.15.).

Ask Photos를 통해 사용자는 사진 콘텐츠 및 기타 메타데이터에 대한 제미나이의 이해를 활용하는 자연어 쿼리를 사용해 Google Photos 컬렉션 전체를 검색할 수 있다.

예를 들어, 사용자는 사진에서 특정 대상을 검색하는 대신 "내가 방문한 각 국립공원에서 가장 좋은 사진"을 찾는 것과 같이 훨씬 더 광범위하고 복잡한 검색을 수행할 수 있게 된다.

이 예에서 제미나이는 조명, 흐릿함 등과 같은 신호를 사용해 주어진 세트에서 무엇이 사진을 '최고'로 만드는지 판단하고 이를 지리적 위치 정보 및 날짜에 대한 이해와 결합하여 관련 이미지를 보여준다.

[출처=google blog]

* 'AI Overviews', 넓은 범위의 웹사이트 탐색해서 빠른 답변 제공
'AI Overviews'도 눈여겨볼만한 아이템이다. 검색과 관련해서 때로는 빠른 답변을 원하지만 모든 정보를 직접 정리할 시간이 없다. 검색의 'AI Overviews'가 이 작업을 수행한다.

많은 테스트를 거친 후 구글은 AI Overviews를 통해 사람들이 검색을 더 많이 사용하고 결과에 더 만족한다는 것을 확인했다. AI Overviews는 미국의 모든 사용자에게 배포되기 시작했으며 곧 더 많은 국가에서 출시될 예정이다.

AI Overviews를 통해 사용자는 더 복잡하고 난해한 질문을 해결하기 위해 더 넓은 범위의 웹사이트를 탐색한다.

[출처=sharks creators]

구글은 사용자가 어떤 질문을 할 수 있는지 설명하기 위해 다음과 같은 예를 제시했다.

새로운 요가 또는 필라테스 스튜디오를 찾고 있는데 지역 주민들에게 인기가 있고 출퇴근하기에 편리한 위치에 있으며 신규 회원에게 할인 혜택을 제공하는 스튜디오를 원한다. 이제 검색 한 번으로 다음과 같이 질문할 수 있다.

"보스턴 비컨힐(Beacon Hill)에서 가장 좋은 요가 또는 필라테스 스튜디오를 찾아서 소개 혜택과 도보 소요 시간을 자세히 알려줘."

다음 편에서 라인업 소개를 이어 가겠다.

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[생성형 AI(Generative AI), 인간의 창작 영역을 넘본다! (55)] 구글이 선언한 새로운 AI 시대, '제미나이 시대(Gemini era)' 열리나? (中)

# data[].attributes.attachment_link.description
사람들은 시, 소설, 보고서 등 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘 코딩 등 창작의 세계가 그동안 인간에게만 허락된 별도의 영역이라 알고 있었다. 그런데 AI(인공지능)의 발전과 함께 이제는 진화한 AI가 스스로 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다. 생성형 AI(Gener

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
사람들은 시, 소설, 보고서 등 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘 코딩 등 창작의 세계가 그동안 인간에게만 허락된 별도의 영역이라 알고 있었다. 그런데 AI(인공지능)의 발전과 함께 이제는 진화한 AI가 스스로 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다. 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 인간에게 어떤 의미가 있으며 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지 가늠하기 쉽지 않지만, 생성형 AI는 이미 여러 분야에서 현실로 나타나 적용되고 있다. 우리에게 성큼 다가온 생성형 AI의 시장현황, 다양한 이슈와 관심 사항 등을 살펴보기로 하자. <편집자 주>

[출처=xevensolutions]

[뉴스투데이=최봉 산업경제 전문기자] 지난 편에서 '제미나이 시대(Gemini era)'의 본격 개막을 알린 다양한 라인업 중 '제미나이 라이브(Gemini Live)', '프로젝트 아스트라(Project Astra)', 'Ask Photos', 'AI Overviews' 등을 소개했다.

몇 가지 '선수들'을 좀더 살펴보자.
* AI 비디오 생성기 'Veo', 맞춤형 크리에이터 'Gems' 등도 선보여..
구글은 이번 '개발자 컨퍼런스 2024(Google I/O 2024)' 행사에서 '가장 유능한' AI 비디오 생성기라고 부르는 'Veo' 프로그램을 발표했다. Veo는 크리에이터에게 OpenAI의 Sora 스타일의 비디오 생성을 제공한다.

이 '선수'는 텍스트, 이미지 및 비디오 기반 프롬프트를 활용해서 1080p 동영상을 출력할 수 있는 새로운 생성형 AI 모델이다. (※1080p는 1920×1080픽셀의 해상도, 순차주사(progressive scan) 방식)

[출처=cnet]

동영상은 항공 촬영이나 타임랩스(Time Lapse) 등 다양한 스타일로 제작할 수 있으며 더 많은 프롬프트를 통해 조정할 수 있다.

이미 일부 크리에이터에게 유튜브 동영상에 사용할 수 있도록 Veo를 제공하고 있으며, 할리우드에도 영화에 사용할 수 있도록 제안했다고 한다.

구글은 제미나이(Gemini)에 맞춤형 챗봇 생성 기능을 제공하는 'Gems'라는 크리에이터를 출시한다.

OpenAI의 GPT와 마찬가지로 Gems를 사용하면 사용자는 제미나이에게 응답 방식과 전문 분야를 '사용자 지정(customize)' 하도록 지시를 내릴 수 있다.

새로운 제미나이 모바일 앱은 카메라를 사용하여 제미나이 라이브(AI와의 음성 대화)를 제공하고, 사용자가 만든 지침 집합인 Gems 기능을 통해 구글 드라이브에 액세스하여 자주 하는 복잡한 작업을 수행한다.

이외에도 이날 행사에서는 'Imagen', 'Lyria', 'Music AI Sandbox', 'Google Workspace' 등 "현란한 라인업 소개"가 있었다.

[출처=google cloud community]

* 구글의 자신감, '방대한' 소비자 분포와 데이터 확보
구글은 검색 엔진에 Generative AI '제미나이(Gemini)'를 전방위적으로 탑재하면서 '제미나이 시대(Gemini era)'의 본격 개막을 알렸다. 그렇다면 구글의 자신감은 어디서 온 것이며 노림수는 무엇일까?

구글은 제미나이 모델이 최상위권에 속할 정도로 '경쟁자'를 따라잡았을 뿐만 아니라 OpenAI가 쉽게 넘을 수 없는 '해자(垓字)'의 강도에 대한 자신감을 다시 한번 확인했다고 여긴다.

바로 수십억 명의 사용자를 확보하고 있는 깊고 광범위한 제품군에 걸친 "구글의 방대한 소비자 분포"다.

엔비디아의 한 AI 책임자는 "구글의 가장 강력한 해자는 분포다. 제미나이가 세계에서 가장 많이 사용되는 모델이 되기 위해 최고의 모델일 필요는 없다."라고 X 포스팅한 바 있다(yahoo finance, 2024.5.16.).

또한, 웹 검색, 유튜브 동영상, 구글 맵 요청, 고객 리뷰 등 매일 구글 제품을 통해 유입되는 페타바이트 규모의 방대한 데이터는 구글 자신감의 비결이라고 할 수 있다.

사용자는 모델을 학습시키는 것 외에도 구글의 AI 기능에 구글 앱에 저장된 데이터를 검색하도록 요청하여 점점 더 다양해지는 개인화된 작업을 수행할 수 있으며, 기본적으로 구글을 사용하여 "나만의 구글"을 만들 수 있다.

[출처=richwashburn]

* 과유불급(過猶不及), 그리고 검색 오류 반복
하지만 이번 행사 이후 구글에 대해 긍정적인 얘기만 나오고 있는 것은 아니다. 이 시리즈를 지켜본 독자분들도 느꼈을 것이다.

'과유불급(過猶不及)'이라 했던가. "뭐가 이리도 많고 복잡하지? 헷갈리네."

13년 동안 활동한 기술 저널리스트가 CNET에 기고한 글(CNET, 2024.5.15)에 따르면, "이번 구글의 2024 I/O 행사를 마친 후처럼 정보에 압도당했다는 느낌을 받은 적이 없다. Gemini, Gemma, Gem, Veo, Astra 및 Learn LM에 이르기까지 구글은 수많은 제품을 내놓았는데, 머리가 어지러워지는 사람은 나뿐만이 아닐 것이다."

그리고 검색 엔진의 절대 강자 구글은 이번에도 또 설익은 검색 결과를 내놓는 실수를 범했다.

구글은 행사에서 소개했던 새로운 검색 플랫폼 'AI Overviews'의 기능으로 인해 발생한 여러 해프닝의 여파를 막기 위해 분주한 시간을 보내야 했다.

지난 편에서 소개했듯이 AI Overviews는 검색어에 대한 생성형 AI 기반 응답을 제공하도록 되어 있다.

그런데 이 '선수'가 사용자들에게 피자에서 치즈가 미끄러지는 것을 방지하기 위해 무독성 접착제를 사용할 수 있다고 했고, 버락 오바마가 최초의 무슬림 대통령이라고 주장하기도 했다.

AI Overviews는 사용자들에게 피자에서 치즈가 미끄러지는 것을 방지하기 위해 무독성 접착제를 사용할 수 있다는 잘못된 검색 결과를 제공했다. [출처=cnet]

* 절대 강자 구글의 검색 오류 반복, 자사 생성형 AI의 신뢰 하락 경계해야..
2023년 2월에 Bing 검색 엔진과 챗봇의 Generative AI 버전을 출시하기 위해 마이크로소프트와 OpenAI가 협력한 이후, 구글은 뒤처진 것처럼 보이는 '자신의 모습'을 극복하기 위해 경쟁해 왔다.

하지만 경쟁에서 이긴다는 것이 오류나 유해한 정보를 생성하는 제품을 출시하는 것을 의미하지는 않는다.

오류가 반복된다면, 구글은 사용자에게 자사의 AI를 신뢰할 수 없고 궁극적으로 사용할 가치가 없다는 인상을 줄 위험이 있음을 경계해야 한다.

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Gemini is your personal, proactive, and powerful AI assistant from Google. Try it for free to help with work, school, and at home for whatever inspires you.

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Luma Dream Machine: New Freedoms of Imagination | Luma AI

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Ideate, visualize, create videos, and share your dreams with the world, using our most powerful image and video AI models.

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이 데이터를 이용해서 데이터 요소 위에 마우스를 가져가면 데이터를 읽을 수 있도록 JS를 이용한 인터렉티브한 챠트를 만들어줘

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이 데이터를 이용해서 데이터 요소 위에 마우스를 가져가면 데이터를 읽을 수 있도록 JS를 이용한 인터렉티브한 챠트를 만들어줘

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좋아. 챠트를 이용해서 '한국의 인구문제'에 관한 프레젠테이션 자료를 html 웹앱으로 만들어줘. 방금 만든 챠트를 슬라이드 중 하나를 사용해서 발표할 수 있게 만들어줘

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