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구글, 출판사 반발 속 AI 검색 광고 전세계 확대

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.12 14:32
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

구글은 자사의 AI 기반 검색 광고를 전 세계로 확장하며, 사용자들이 검색 결과와 상호작용하는 방식과 브랜드가 소비자와 연결되는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이 기술 대기업은 9월 Think Week 리테일 컨퍼런스에서 AI Max for Search 캠페인이 현재 베타 버전으로 전 세계적으로 사용할 수 있다고 발표했으며, 광고를 AI가 생성한 검색 응답에 직접 통합함으로써 디지털 광고 환경을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

이번 출시에는 두 가지 주요 요소가 도입되었습니다. 첫 번째는 AI Mode로, 구글의 대화형 검색 경험을 통해 AI가 생성한 답변과 한정된 링크를 제공합니다. 두 번째는 AI Max로, 광고주들이 이러한 AI 응답 내에 광고를 게재할 수 있도록 해주는 캠페인 관리 도구입니다. 기존의 검색 결과가 여러 웹사이트 링크를 보여주는 방식과 달리, AI Mode는 보다 포괄적인 답변을 사용자에게 직접 제공하여 외부 사이트로 클릭할 필요성을 줄여주는 경우가 많습니다.

 

출판사들, 방문자 수 감소에 비상 경보

 

이번 확대 조치는 상당한 트래픽 손실을 겪고 있는 미디어 기업들의 강한 비판을 불러일으켰습니다. Fortune의 Brainstorm Tech 콘퍼런스에서 People Inc.의 CEO 닐 보겔은 구글이 AI 응답에 사용되는 콘텐츠에 대해 출판사들에게 비용을 지불하지 않는다며 AI 기업 중에서 "최악"이라고 불렀습니다. 보겔은 한때 검색 트래픽이 그의 회사 방문자의 약 50%를 차지했지만, 이제는 "20% 후반대"로 급락했다고 언급했습니다.

뉴욕 타임스와 콘데 나스트 등 주요 출판사들을 대표하는 Digital Content Next의 데이터에 따르면, 회원사 사이트들은 AI 오버뷰로 인해 연간 1%에서 25% 사이 트래픽 감소를 경험하고 있습니다. 구글 검색 추천 트래픽의 중앙값 하락률은 전체적으로 10%였으며, 비뉴스 브랜드의 경우 더 가파른 14%의 하락을 보였습니다.

영국 규제 당국에 제출된 전문 출판사 협회의 증거는 더욱 극적인 영향을 보여주는데, 한 라이프스타일 출판사의 클릭률은 페이지 1위를 유지했음에도 불구하고 5.1%에서 0.6%로 급감했습니다. 이러한 결과는 AI 기능이 출판사 트래픽을 지원한다는 구글의 공식 입장과 상충됩니다.

 

웹 건강에 대한 모순된 진술들

 

논란에 불을 지피는 가운데, 구글은 인터넷의 건강 상태에 대해 겉으로는 상반된 입장을 보여 왔습니다. 올해 초 경영진이 공개적으로 "웹은 번영하고 있다"고 주장한 반면, 구글은 사법방어의 일환으로 연방 법원에 "오픈 웹은 이미 빠르게 쇠퇴하고 있다"고 비공개적으로 밝혔습니다. 이러한 인정은 구글이 자사의 광고 사업을 분할하면 퍼블리셔들에게 피해가 더욱 빨라질 것이라고 주장한 법적 서류에서 드러났습니다.

이러한 모순은 구글의 공적인 메시지와 법적 전략 사이의 긴장을 강조합니다. 퍼블리셔들은 이를 통해 검색 거대 기업이 자사의 AI 기능이 디지털 생태계에 해를 끼치고 있다는 점을 인지하고 있으면서도 대외적으로는 다른 입장을 유지하고 있음을 보여준다고 주장합니다.

 

AI Max가 캠페인 관리를 혁신합니다

 

광고주들에게 AI Max는 검색 광고의 근본적인 변화를 의미합니다. 이 도구는 머신러닝을 활용하여 기존의 키워드 타겟팅을 넘어 사용자 의도와 행동을 기반으로 자동으로 관련 잠재 고객을 찾아냅니다. Google Ads, Google Ads Editor, Search Ads 360, Google Ads API 등에서 사용할 수 있으며, AI Max는 원클릭 캠페인 최적화와 브랜드 안전이 보장되는 크리에이티브 제어 기능을 제공합니다.

이 시스템은 "랜딩 페이지 확장" 기능을 활용하여, 캠페인에서 직접 타겟팅하지 않은 제품에 대해서도 광고를 노출시킬 수 있습니다. 이를 통해 사용자의 검색 쿼리를 광고주의 전체 웹사이트에서 관련 있는 제품과 연결해줍니다. 초기 데이터에 따르면, AI Max 키워드는 기존 검색어의 클릭률 3%에 비해 최대 63%로 월등히 높은 클릭률을 보이고 있지만, 이러한 AI 기반 키워드의 광고비 지출 데이터는 여전히 투명하지 않습니다.

현재 대화형 검색이 전체 쇼핑 쿼리의 60% 이상을 차지함에 따라, AI Max는 광고주가 기존 키워드 매칭으로는 놓칠 수 있는 더 길고 복잡한 쿼리에서도 사용자의 의도를 포착할 수 있도록 해줍니다. 연말 쇼핑 시즌을 앞두고 전 세계적으로 출시되는 것은 AI 기반 광고가 검색 마케팅의 미래라는 구글의 자신감을 보여줍니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)Google DeepMind는 중력파 천문학에 중대한 전환점을 가져올 수 있는 인공지능 시스템을 개발했습니다. 9월 3일 과학 저널 Science에 게재된 이 혁신적인 AI 기술은 Deep Loop Shaping이라 불리며, 기존 방법에 비해 레이저 간섭계 중력파 관측소(LIGO)에서 불필요한 잡음을 30~100배까지 줄일 수 있음을 입증했습니다.Google DeepMind와 Caltech 및 이탈리아 그란사소 과학연구소 연구자들의 협업은 중력파 신호를 가릴 수 있는 LIGO의 40킬로그램짜리 거울의 미세한 진동을 제어하는 것에 집중했습니다. 이런 진동은 종종 먼 바다의 파도와 지진 활동에 의해 발생하며, 오랫동안 우주적 사건을 감지하는 관측소의 민감도에 한계를 주는 요인이었습니다.혁신적인 소음 제어 기술딥 루프 셰이핑(Deep Loop Shaping)은 강화 학습을 사용하여 AI 알고리즘이 LIGO의 거울을 더 잘 안정화하는 방법을 익히도록 합니다. “우리가 훈련 데이터를 제공했고, 구글 딥마인드가 시뮬레이션을 실행했습니다. 기본적으로, 그들은 수십 개의 시뮬레이션된 LIGO들을 병렬로 실행하고 있었습니다,”라고 캘리포니아 공과대학교(칼텍) 물리학 교수이자 논문 공동 저자인 라나 아디카리(Rana Adhikari)가 설명했습니다. 이 시스템은 노이즈 캔슬링 헤드폰의 고급 버전처럼 작동하지만, 기존 제어 시스템이 진동을 보상할 때 자체적인 “쉬익” 소음을 발생시키는 근본적인 문제를 해결합니다.이번 AI 혁신은 특히 10~30 헤르츠(Hz) 주파수 범위의 노이즈를 목표로 하며, 이는 더 거대한 블랙홀 합병을 탐지하고, 합병 과정 초기에 포착하는 데 매우 중요합니다. 이 주파수 대역은 유명한 중력파 “챠이프(chirp)”가 고주파로 올라가기 전에 시작되는 지점입니다.블랙홀 탐지의 새로운 지평을 열다향상된 감도 덕분에 LIGO는 이전에는 감지할 수 없었던 새로운 유형의 블랙홀, 즉 항성질량 블랙홀과 초대질량 블랙홀 사이의 간극을 잇는 중간질량 블랙홀까지 탐지할 수 있게 될 것으로 보입니다. 캘리포니아 공과대학교(칼텍)의 중력파 연구 과학자인 크리스토퍼 비프는 이 기술을 "지상 기반 탐지기가 할 수 있는 일에 대한 우리의 인식을 바꿔주는 도구"라고 설명했습니다.LIGO는 현재 네 번째 관측 기간 동안 이미 200건이 넘는 블랙홀 병합을 탐지했으며, 현재는 거의 3일에 한 번씩 블랙홀 병합을 식별하고 있습니다. 2025년 7월, 지금까지 가장 질량이 큰 블랙홀 병합을 탐지한 것은 관측소의 역량이 한층 강화되고 있음을 보여줍니다.구글 딥마인드의 주저자인 요나스 부흘리는 딥 루프 셰이핑(Deep Loop Shaping)을 "혁명적이다. 왜냐하면 LIGO에서 가장 불안정하고 가장 어려운 피드백 루프의 노이즈 수준을 줄일 수 있기 때문"이라고 평가했습니다. 이 AI 시스템은 LIGO에서 1시간 동안 개념 증명 시험이 이뤄졌으며, 연구진은 더욱 긴 시간 테스트와 LIGO 시스템 전반에 걸친 폭넓은 적용을 계획하고 있습니다.이 기술은 중력파 탐지 외에도 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 구글 딥마인드 연구원들에 따르면, 딥 루프 셰이핑은 "진동 억제, 소음 제거, 그리고 항공우주, 로봇공학, 구조공학 등에서 중요한 매우 동적이거나 불안정한 시스템"에 활용될 수 있습니다.
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2025.09.05 등록
SWITCHBOT이 IFA2025에서 귀여운 AI 로봇 반려동물 'Kata friends' 을 소개했다.귀엽고 털복숭이한 로봇들은 카메라와 내장형 대형 언어 모델(LLM)을 탑재해 자연어 명령을 이해하고물체 인식이 가능하며, 저지연(on-device low-latency)으로 항상 사용자의 곁에 있어주는동반자 역할을 목표로 한다. Noa와 Niko라는 이름의 이 로봇들은 주로 반려용으로 설계되었다고Kata friends는 가족 구성원을 인식하고, 몸짓과 감정에 반응하며, 행복, 슬픔, 심지어 질투 같은 감정도 표현한다.시간이 지남에 따라 사용자의 일상과 기억을 학습해 진화하는 존재가 된다고 SwitchBot은 설명한다.심지어 이 로봇들이 질투를 느낄 수 있다는 점은 다소 신기하고 신선한 개념이라고 체험을 한 GIZMODO 기자는 소개한다.로봇들은 작은 바퀴를 가지고 있어 스스로 움직일 수 있으며, 이것이 더 많은 상호작용과 자유로운 행동을 가능하게 한다.그러나 아직 출시 일정이나 가격 정보는 공개되지 않았다. 따라서 현재로선 정확히 언제 만나볼 수 있을지는 미지수이지만,SwitchBot은 과거에 혁신적인 로봇 제품들을 실제로 출시한 전력이 있어 기대를 모은다
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2025.09.05 등록
워너 브라더스 디스커버리(Warner Bros. Discovery)가 AI 이미지 생성 플랫폼 미드저니(Midjourney)를 상대로 저작권 침해 소송을 제기했다고 헐리우드리포터가 보도했다. 소송은 미드저니가 워너 브라더스의 캐릭터들을 무단으로 복제해 이미지와 비디오를 생성, 이를 이용자들에게 제공하며 불법적으로 수익을 창출하고 있다고 주장한다. 미드저니는 배트맨, 슈퍼맨, 벅스 버니, 스쿠비 두 등 워너 브라더스의 저작권 캐릭터들을 포함한 다양한 콘텐츠를 무단으로 사용했다는 혐의를 받고 있다워너 브라더스는 미드저니가 저작권자의 허가나 승인 없이 워너 브라더스의 지적 재산권을 상업적으로 이용하며 "법 위에 군림한다"고 비판했다. 특히 미드저니가 저작권 보호를 위한 안전장치를 고의적으로 제공하지 않았으며, 최근에는 영상 생성 모델에서 저작권 침해를 방지하려던 조치를 철회했다고 소송에서 지적했다. 이러한 행위는 저작권 침해가 명백하며, 이로 인해 워너 브라더스가 엄청난 경제적 손실을 입었다고 강조한다.이번 소송은 앞서 디즈니와 유니버설이 미드저니를 상대로 제기한 저작권 소송과 맥락을 같이 한다. 이들 스튜디오는 미드저니가 자체 AI 시스템 훈련에 영화 및 TV 프로그램 등 자사 저작물을 무단으로 활용했다고 주장하며, "무한한 불법 복제물을 생성하는 가상 자판기"라고 비판했다. 워너 브라더스 또한 자사 콘텐츠와 창작자들을 보호하기 위해 이번 법적 대응에 나섰다소송 문서에는 미드저니가 배트맨과 같은 특정 캐릭터 이름을 명시하지 않아도 저작권 침해 이미지와 영상을 생성할 수 있다고 적시돼 있다. 예를 들어 "클래식 만화 슈퍼히어로 배틀"과 같은 일반적인 문구를 사용해도 워너 브라더스 캐릭터들이 복제된 이미지가 만들어질 수 있다고 한다. 따라서 미드저니가 저작권 침해의 범위와 심각성을 인지하면서도 이를 고의적으로 방치하고 있다는 점이 강조된다.워너 브라더스는 이번 소송을 통해 저작권 침해에 따른 손해 배상과 미드저니의 저작권 침해 행위 중단을 요구하고 있으며, 미드저니가 적절한 저작권 보호 조치를 도입할 때까지 AI 이미지 생성 서비스 제한을 요청하고 있다. 현재까지 미드저니 측은 이 소송에 대한 공식 입장을 밝히지 않았다
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2025.09.05 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사입니다)구글의 최신 업데이트에서 돋보이는 기능은 Gemini 2.5 Flash Image로, 개발 코드명인 "Nano Banana"로 잘 알려져 있습니다. 구글 개발자 블로그에 따르면, 이 모델은 사용자가 간단한 텍스트 프롬프트만으로 이미지를 편집할 수 있게 하며, 인물의 일관성과 얼굴 세부 사항을 유지할 수 있습니다. 이 도구를 통해 여러 이미지를 혼합하거나, 배경을 변경하고, 옷을 수정하며, 심지어 연예인과 직접 만난 적 없이 셀피를 만들 수도 있습니다.TechCrunch에 따르면, "이 모델은 LMArena에서 'nano-banana'라는 익명 가명을 사용하여 사용자들에게 공개되었고, 곧 최첨단 이미지 편집기로 인정받게 되었습니다." 소셜 미디어 이용자들은 해당 도구의 사실적인 편집 능력을 극찬했으며, 한 튜토리얼에서는 자연스러운 결과로 셀피를 변화시키는 방법을 보여주었습니다.
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2025.09.05 등록
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