🧐 Summary
1️⃣ 5세대 스냅 스펙타클즈는 컴팩트한 AR 경험을 제공하며 무게와 사용 편의성이 개선되었습니다.
2️⃣ 구글 캘린더 웹 버전이 다크 모드와 Material Design 3 UI로 업데이트되면서 더욱 직관적인 사용자 경험을 제공합니다.
3️⃣ 카카오는 10종의 AI 모델로 구성된 새로운 '카나나' 브랜드를 발표했습니다.
4️⃣ Anthropic의 Claude AI가 코드 작성 및 데이터 분석 기능을 추가했습니다.
5️⃣ 학계의 위계 구조와 위험 회피 문화가 혁신을 어렵게 만들 수 있습니다.
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스냅 스펙타클즈 AR 글래스 체험 후기
ZDNET의 기자가 스냅(Snap)의 새로운 AR 글래스인 5세대 스냅 스펙타클즈(Spectacles)를 직접 체험한 후기가 있어 소개해드려요.
스펙타클즈는 컴팩트한 디자인으로 기존 대비 가벼운 형태의 글래스로 AR 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. 특히 선명한 시각 효과가 인상적이며, 다이나믹 밝기 조절 기능을 통해 AR 오버레이를 껐다 켜면서 주변을 자연스럽게 볼 수 있었지만, 10분 이상 착용하면 무게감이 느껴지기 시작했다고 해요.
스냅 OS를 기반으로 한 스펙타클즈의 UI는 손바닥 메뉴와 손가락 집기 제스처로 조작이 가능해 직관적이며, 특히 주변 환경에 맞춘 공간 인식을 통해 벽, 테이블, 바닥 등 특정 표면을 정확히 인식하여 상호작용하는 경험이 인상적이었다고 하네요. 또한 같은 공간에 있는 다른 사용자와 함께 가상 객체를 생성하고 상호작용할 수 있는 크로스 디바이스 협업을 지원해요.
현재 스펙타클즈는 개발자 전용 프로그램을 통해 구독제로만 제공되는데요(월 $99, 12개월 약정), 체험해본 기자는 레이밴의 Meta 스마트 글래스가 유럽과 중동 시장에서 인기를 끌고 있는 점을 고려해보면, 스냅 역시 보다 더 작은 폼팩터로 개선해야 일반 사용자층까지 확장할 수 있을 것으로 예측하고 있네요.
💬 요즘 스마트 글래스 시장이 다시 떠오르고 있죠? 애플의 비전프로로 시장이 정리되려나 했었는데 아직까지는 다양한 시도들이 있는 것 같아요. 막대한 투자를 아끼지 않고 지속적으로 스마트글래스를 내놓는 회사들은 스마트폰의 다음 폼팩터를 스마트글래스로 보고 있는 것 같은데요, 저도 아직 시기 상조이긴 하지만 언젠가는 웨어러블 기기가 스마트폰을 대체할거라 생각하고 있어요. 아직은 AR 글래스의 평가는 인간공학적 측면에서 많이 이루어지는 것 같은데 제품디자인이 어느정도 안정화되고 나면 UX의 영역도 매우 중요해지겠죠?
구글 캘린더 웹 버전 디자인 업데이트
구글 캘린더 웹 버전이 다크 모드와 새로운 UI로 옷을 갈아입었어요. 설정 내 Appearance 메뉴에서 다크 모드를 활성화할 수 있고, 장치의 기본 테마와 싱크시킬수도 있어요. 또한 구글은 이번 업데이트로 더 직관적인 아이콘과 새로운 폰트를 적용하여, Material Design 3 표준에 맞춘 모던한 디자인을 선보였어요. 기존엔 다크 모드를 사용하려면 별도의 확장 프로그램이 필요했었는데요, 이번 업데이트로 보다 깔끔하고 통일성 있는 디자인 경험을 제공하고 있습니다.
이번 업데이트는 개인 계정 및 Google Workspace 사용자에게 순차적으로 제공된다고 해요. 이 업데이트는 캘린더 전체 웹 경험에 적용되며, 할 일(Task) 목록 보기에도 동일하게 반영됩니다.
💬 구글 캘린더 웹버전 매니아로서 너무 반가운 소식이네요! 아직 제 계정으로는 업데이트 된 캘린더를 확인할 수는 없었는데요, 개인적으로는 구글 캘린더의 기능에는 너무 만족하지만 GUI에 대한 불만족이 계속 있었거든요. 다크 모드 제공과 GUI 업데이트만으로도 만족도가 매우 높아질 것 같은 예감이 드네요.
https://www.theverge.com/2024/10/24/24278419/google-calendar-web-dark-mode
카카오, '카나나' AI 모델 10종 공개
카카오가 새로운 AI 브랜드 ‘카나나’를 발표하며, 거대언어모델(LLM) 3종, 멀티모달 언어모델(MLLM) 3종, 비주얼 생성 모델 2종, 음성 모델 2종 등 총 10종의 AI 모델을 공개했어요. 이 모델들은 비용 효율적이면서도 고성능을 자랑하며, 특히 한국어와 한국 문화에 특화된 벤치마크에서 우수한 성능을 보인다고 소개하였습니다.
먼저 거대언어모델(LLM) 3종은 초거대 크기 ‘카나나 플래그’, 중소형 ‘카나나 에센스’, 초경량 ‘카나나 나노’ 로, 특히 카나나 에센스는 성능과 비용 효율성을 모두 만족시키며 고품질 데이터로 학습되었다고 해요. 다음 멀티모달 언어모델(MLLM) 3종은 텍스트, 음성, 비디오 데이터를 통합적으로 처리하는 ‘카나나-o’, 이미지·비디오 중심의 ‘카나나-v’, 오디오 중심의 ‘카나나-a’로 구성되었습니다. 비주얼 생성 모델 2종은 ‘칼리지(KOLLAGE)’는 이미지 중심, ‘키네마(KINEMA)’는 동영상 중심이구요, 음성 모델 2종은 사람처럼 자연스럽게 듣는 '카브'(KARVE)와 감정이 섞인 음성합성모델 '캐스트'(KAST)로 나누어집니다. 음성모델은 특히 한국어 음성 인식 및 합성 기능에 특화되어 다양한 언어적 요구를 처리할 수 있습니다.
카나나 모델들은 KMMLU, HAE-RAE 등의 한국어 벤치마크에서 높은 성능을 기록했으며, 특히 멀티모달 AI와 비주얼 생성 모델에서 글로벌 수준을 넘어서는 평가를 받았다고 해요. 카카오는 이를 기반으로 한국어에 최적화된 AI 서비스로 확장해 사용자에게 실질적인 도움을 주겠다는 비전을 발표했습니다다.
💬 카카오는 이 카나나 모델들을 활용한 AI 메이트 카나와 나나를 함께 공개했는데요, 사용자의 대화를 학습한 AI 챗봇으로 사용할 수 있다고 해요. 하지만 카카오톡과는 별도의 앱으로 제공된다고 하는데요, 구체적으로 어떻게 출시되며 어떤 식으로 활용 가능한지 상세한 발표는 없었습니다. 카카오톡 사용자들에게 모두 AI 분석을 위한 동의를 받기 힘들기 때문일 것으로 보이는데요, 카카오톡과 별개로 제공되는 앱에서 어느정도 사용자를 모아서 이와 같은 기능을 제공할 수 있을지 부정적으로 보는 시각이 아직까진 많은 것 같네요.
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=164535
Claude, 코드 작성과 데이터 분석 기능 강화
Anthropic의 AI 챗봇인 Claude에서 자바스크립트 코드를 작성하고 실행할 수 있는 기능이 추가되었습니다. 복잡합 계산과 데이터 분석을 정확하게 할 수 있는 분석 도구도 함께 제공된다고해요. Claude로 엑셀 파일이나 PDF 문서를 분석하고 데이터를 시각화해서 결과를 정리할 수 있는거죠. 이 기능을 활용하면 예를 들어, 재무 데이터를 Claude를 이용해서 국가별로 분석한다든지, 트렌드를 한눈에 볼 수 있는 대시보드를 쉽게 만들 수 있어요.
기존에도 이런 기능이 있었지만, 이번 업데이트로 수학적으로 더 정확하게 데이터를 처리할 수 있게되었습니다. 결과의 정확도와 신뢰도가 높아진거죠. 누구나 웹에서 Claude를 열고 이 기능을 활용할 수 있어요.
💬 Gemini 모델과 OpenAI의 고급 데이터 분석에서도 이와 유사한 기능이 있습니다. 문서 데이터 분석이 그만큼 중요하다는 말이겠죠. 아직 프롬프트로 데이터 분석을 하려면 번거로운 작업들이 많지만, 이전보다는 더 많은 사람들이 쉽게 데이터를 분석할 수 있다는 것이 큰 장점인 것 같아요. 물론 데이터를 보는 눈은 필요하겠죠. 이건 하나의 도구일 뿐이니까요.
https://techcrunch.com/2024/10/24/anthropics-ai-can-now-run-and-write-code/
학계에서 혁신이 어려운 이유
UX 매거진에서 본 혁신에 대한 글을 소개해드립니다.
https://uxmag.com/articles/why-is-innovation-rare-in-academia
하버드 교수가 학문적 혁신이 어려운 이유에 대해 설명한 글입니다. 그는 학문적 구조와 문화적 요인을 핵심 문제로 꼽았습니다. 학계에서는 위계질서와 위험회피문화가 강해서 새로운 아이디어를 시도하는 연구자들이 어려움을 겪는다고 설명하죠. 예를 들어, 자신의 연구팀원이 획기적인 아이디어를 발표했을 때, 많은 동료 과학자들이 무시와 비판을 했다고해요. 이런 반응은 기존의 틀을 벗어난 새로운 시도를 막을 수 있죠. 보통 학계에서는 전통적 방식에 맞춰 성과를 내야하는 분위기가 있기 때문입니다.
이렇게 기존 패러다임을 유지하려는 현상은 혁신의 큰 걸림돌입니다. 새로운 이론이 나오면 기존 연구자들이 이것을 위협으로 보고 비판하거나 무시하는 경우가 많아요. 과거에도 갈릴레오가 새로운 천문학적 사실을 발표했을 때 교회로부터 탑압을 받은것처럼 말이죠.
저자는 이런 문제를 해결하기 위해서 학계에서 인정 보다는 진실과 증거를 따르는 연구 방식이 자리 잡아야 한다고 말합니다. 그리고 AI와 협력하는 것도 하나의 방법이 될 수 있다고 말하죠. AI가 인간의 고정관념을 뛰어넘는 새로운 관점을 제공하면서 학문적 사고의 한계를 확장하고 혁신을 가속화 할 수 있다고 말이죠.
💬 혁신은 참 어려운 문제죠. 산업 현장에서든 학계에서든 새로운 아이디어가 많은 사람들의 지지를 받기는 어렵습니다. 저자가 말한 것처럼 학계에서는 기존의 틀을 기반으로 새로운 아이디어를 설명해야하는 분위기가 있기 때문에 더 어려운 것 같습니다. 저는 AI가 이런 문제의 해결책이 되기에는 아직 이른감이 있다고 생각해요. AI로 만든 결과물 자체가 여러 공격을 받을 수 있는 상황이기 때문이죠. 하지만 시간이 지나면 AI가 학문적 결과물을 만드는 방식도 바꿀 수 있다고 생각합니다. 그때에도 혁신은 여전히 어려운 문제겠지만, 혁신으로 가기 위한 시도들을 다양하고 빠르게 해볼 수 있겠죠.
수요일에 깊은 이야기로 만나요!
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