🧐 Summary
1️⃣구글이 생성형 AI를 활용해 사용자의 취향과 실시간 상황을 반영한 맞춤형 장소 추천 기능을 구글 지도에 도입했어요.
2️⃣애플이 감성적인 램프형 로봇을 실험 중이에요.
3️⃣메타가 UNESCO와 협력해 다양한 언어의 음성 및 번역 데이터를 AI 학습에 활용하고, AI 번역 기술을 강화하는 프로젝트를 시작했어요.
4️⃣ Lyft가 고객 서비스 개선을 위해 Anthropic의 Claude AI 챗봇을 도입했어요.
5️⃣2025년에는 AI와 결합된 로봇들이 물류, 군사, 서비스 분야에서 실제 업무를 수행하며 인간과의 협업 가능성을 테스트하는 한 해가 될 전망이에요.
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구글 지도, AI로 장소 추천 기능 강화
구글이 생성형 AI를 활용한 장소 추천 기능을 새롭게 도입했어요. 이제 구글 지도에서 "SF에서 빈티지 감성 가게 추천해줘" 같은 자연어 질문을 하면, AI가 250만 개 이상의 장소 데이터와 3억 명 이상의 사용자 리뷰를 분석해 맞춤형 추천을 제공합니다.
어떤 기능이 추가됐을까요?
- AI가 장소를 카테고리별(예: 빈티지 의류, 레코드샵, 벼룩시장 등)로 정리해 추천
- 사진과 리뷰 요약을 함께 제공해 장소의 특징을 쉽게 파악 가능
- 추가 질문(예: "근처에 빈티지 감성 레스토랑 있어?")을 하면, AI가 대화형으로 추가 추천
- 실시간 상황 대응 가능 (예: "비 오는데 갈 만한 곳 추천해줘" → 실내 활동 장소 추천)
현재 이 기능은 구글 지도에 기여도가 많은 (Local Guides) 미국 내 일부 사용자를 대상으로 먼저 제공되며, 피드백을 반영해 점차 확대될 예정이에요.
💬 해외 여행 가서 구글 지도를 사용할 때마다 이런 기능이 있었으면 좋겠다고 생각했는데! 이제 AI로 가능해지네요. 이 기능이 잘 활성화된다면 구글 지도는 단순한 길 찾기 앱이 아니라 공간 기억 저장소이자 공간 검색 전문 제품이 되지 않을까요. 특히 실시간 상황 대응에 따라 내비게이션 기능이 개인화된다면 구글 지도에 더 의존하게 될꺼 같아요.
https://blog.google/products/maps/google-maps-generative-ai-local-guides/
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=157003
애플, 픽사에서 영감 얻은 로봇 연구 중
애플이 로봇의 자연스러운 움직임이 인간-로봇 상호작용에 중요하다는 연구 결과를 발표했어요. 픽사의 'Luxo Jr.' 램프처럼 감정을 표현하는 움직임을 참고해, 사용자와 더 자연스럽게 소통하는 램프형 로봇을 실험 중이에요. 자세한 동영상과 논문 내용은 아래 링크에서 확인해보세요.
공개된 영상에서는 사용자가 질문하면 로봇이 Siri의 목소리로 응답하는 모습을 볼 수 있어요. 단순한 스마트 스피커처럼 작동하지만, 날씨를 묻는 질문에 창을 바라보는 등 인간적인 행동을 따라하면서 더욱 친근한 느낌을 줍니다. 이는 단순한 스마트 스피커보다 더 친근한 사용자 경험을 제공하기 위한 시도예요.
애플은 현재 고급 스마트 홈 시스템 개발을 진행 중이며, 이번 연구가 여기에 적용될 가능성이 커요. 아마존의 Astro 로봇과 유사하지만, 인간형보다는 비인간형 디자인을 선택할 가능성이 높다고 합니다. 현재는 연구 단계로 출시 여부는 정해지지 않았어요.
💬 이 연구보니 로봇 분야에서 애플의 감성적인 상호작용은 어떨지 기대가됩니다. 저번주에 보내드린 뉴스레터에서 로봇에 대한 이야기를 했었죠. 사람은 외형적으로나 행동적으로 인간과 비슷한 로봇에게 호감을 쉽게 느껴요. 우리가 로봇에게 호감을 느끼면 그 로봇의 실수에 관대해지고 친해지려고 합니다. 애플의 램프 움직임이나 방향처리 같은 것들이 이런 부분을 잘 반영한 것 같아요. 날씨를 물으면 창문을 보는 램프라니, 뭔가 인간 같지 않나요.
https://techcrunch.com/2025/02/08/apples-new-research-robot-takes-a-page-from-pixars-playbook/
메타, AI 번역과 음성 인식 기술 강화
메타가 UNESCO와 협력해 AI 번역과 음성 인식 기술을 발전시키는 프로그램을 시작했어요. 전 세계 다양한 언어의 음성 녹음, 필사본, 번역 데이터를 모아 AI 모델을 더 똑똑하게 만들고, 이를 무료로 공개할 예정입니다. 이번 프로그램의 목표는 잘 알려지지 않은 언어도 AI가 배울 수 있도록 돕는 것이에요. 캐나다의 누나부트 지역 정부가 먼저 참여해 이누크투트(Inuktut) 언어 데이터를 제공하기 시작했어요.
또한, 메타는 AI 번역 성능을 평가하는 기준을 공개해서 개발자들이 Hugging Face 플랫폼에서 직접 테스트하고 개선할 수 있도록 했어요. 메타는 AI 음성 및 번역 기술을 Instagram Reels의 자동 음성 번역 및 립싱크 기능 등 다양한 서비스에도 적용하고 있어요. 이번 프로젝트를 통해 더 많은 언어를 지원하고, AI 번역 기능을 강화할 계획이에요.
사실, 메타의 다국어 콘텐츠 관리 방식은 계속해서 비판을 받고 있어요. 한 보고서에 따르면 Facebook은 이탈리아어·스페인어 COVID 관련 허위 정보를 70%나 방치한 반면, 영어 콘텐츠는 29%만 방치했어요. 또한, 아랍어 게시물이 혐오 발언으로 잘못 분류되는 문제도 지적되었어요. 이에 대해 메타는 번역 및 콘텐츠 관리 기술을 개선하고 있다고 밝혔어요.
💬 메타는 이 프로그램의 비영리적 목적을 강조하고 있지만, 사실 기업이 이런 프로그램을 실행하는 이유는 다양한 국가의 사용자를 더 끌어오기 위해서이겠죠. AI 도구가 넘쳐나는 이 시대에 내가 사용하는 언어를 AI가 제대로 알아듣지 못한다면 시대의 변화를 따라가기 어렵습니다. 사회 문화적으로 소외될 수 있죠. 그래서 이런 프로그램들이 더 많아졌으면 좋겠습니다.
https://techcrunch.com/2025/02/07/meta-launches-new-program-to-improve-speech-and-translation-ai/
Lyft, 고객 서비스에 Claude AI 도입
차량 공유 서비스 리프트(Lyft)가 고객 서비스 업무에 Anthropic의 Claude AI를 도입했습니다. Anthropic의 Claude 챗봇을 고객 상담 AI에 적용해 운전자들의 문제 해결 시간을 87% 줄였어요. 곧 일반 승객들도 이 AI 상담을 이용할 수 있게 될 예정이에요. 앞으로 Anthropic의 AI를 다양한 서비스에 확대 적용하고, Lyft 엔지니어들에게 AI 활용 교육도 지원할 계획이라고 해요.
사실 Lyft는 AI 협업이 처음이 아니에요. 작년에는 자율주행 기술을 보유한 Mobileye, May Mobility, Nexar와 협력했고, 올해부터 본격적으로 자율주행 기술을 도입할 예정이에요. Lyft는 이번 Anthropic과의 협업을 통해 더 스마트한 모빌리티 플랫폼으로 발전하려 하고 있어요.
💬 저는 이틀전에 은행 고객센터에 전화했다가 AI 상담원을 만났습니다. 길게 이야기하지는 못했어요. 고객센터에 전화할때는 매번 내가 물으려는 주제가 없어서 상담원 연결을 누르게 될때가 많은데, 이럴때 전문 분야의 상담원을 연결해주기 위해서 AI 상담원이 문의 주제를 확인하더라구요. 앞으로 몇년 간은 AI 응대가 인간 상담원을 완전하게 대체하기는 어려울 것 같아서, UX 측면에서는 AI와 인간 상담원의 균형을 어떻게 맞출것인지가 중요할 것 같습니다.
2025년, 로봇 시대가 열릴까?
올해는 로봇이 실제 현장에서 얼마나 잘 작동하는지 시험대에 오르는 해가 될 전망입니다. MIT technoloy reivew에서는 로봇 기술과 AI가 결합해서 어떤 변화를 가져올 것인지에 대한 글이 올라왔어요. 로봇에 대한 사람들의 반응은 크게 3가지로 나누어집니다. 기대, 걱정, 무관심. 이번 변화는 이중에서도 무관심하고 시큰둥한 사람들까지 관심을 가질만한 수준이라고 합니다.
https://www.technologyreview.com/2025/01/23/1110496/whats-next-for-robots/
1. 인간형 로봇, 이제 진짜 일할까
작년에는 제품 발표 영상이 주를 이뤘다면, 올해는 이 로봇들이 실제 현장에서 얼마나 잘 작동하는지 관심이 쏠리고 있습니다. Figure AI, 테슬라 옵티머스, Agility Robotics 등 다양한 인간형 로봇이 물류 창고에서 실제 업무를 수행하며 테스트 중이에요. 하지만 배터리 수명, 환경 적응 문제 등 해결해야 할 과제가 많아요.
2. 로봇이 배우는 방식이 바뀐다
예전에는 로봇이 뭔가를 하려면 사람이 하나하나 직접 코드를 짜야 했어요. 하지만 이제는 AI 덕분에 로봇이 영상을 보면서 스스로 학습할 수 있어요. 하지만 문제는 로봇이 배울 만한 충분한 데이터가 없다는 거죠. 이 문제를 해결하려고 Nvidia는 AI를 활용해 가상 공간에서 로봇을 훈련시키는 기술을 개발, 비용과 시간을 절약하고 있어요.
3. 로봇의 몸도 더 똑똑해진다
로봇은 단순히 똑똑하기만 하면 안 되고, 실제 환경에서도 잘 움직여야해요. 그래서 미 해군은 벽을 기어오르는 로봇을, 국방부는 실내 드론과 무인 잠수정을 개발하며 로봇의 물리적 능력을 확장하고 있어요.
4. 로봇과 대화하는 시대
AI가 발전하면서 로봇이 단순한 명령이 아니라 자연어를 이해하고 반응하는 실험도 진행 중이에요. 앞으로는 로봇에게 직접 명령을 내리지 않아도 "넌 개야!" 하면 개처럼 행동하고, "넌 고양이야!" 하면 고양이처럼 움직이는 시대가 올지도 몰라요. AI가 인간의 말을 점점 더 잘 이해하고 있기 때문입니다.
💬 로봇은 우리와 함께 생활하는 존재로 발전해가고 있어요. 산업 현장에서 잘 동작하기 위해서는 인간과의 협업 방식을 매끄럽게 설계하는 것이 가장 중요하겠죠. 명령한대로만 움직이는 것이 아니라 여러 환경적 변수에도 인간과 함께 잘 작업할 수 있는 로봇 인터랙션 설계가 핵심 과제가 될 것입니다. 물론 로봇의 자율성이 증가하면서 윤리적 문제도 계속 고민해야겠죠.
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