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AI 뉴스

Google Gemini가 Gmail, Drive, Chat 개인데이터에 접근 가능

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.06 14:18
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Google는 화요일에 Gemini Deep Research 도구가 이제 Gmail, Google Drive 및 Google Chat의 개인 데이터에 접근하고 분석할 수 있다고 발표했으며, 이는 AI 어시스턴트의 업무 기능이 크게 확장되었음을 의미합니다.​

Google이 "가장 많이 요청된 기능 중 하나"라고 설명한 이번 통합은 사용자가 내부 업무 컨텍스트를 웹 데이터와 결합하여 포괄적인 리서치 보고서를 작성할 수 있게 합니다. 사용자는 이제 이메일, 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션, PDF, 채팅 대화의 정보를 외부 소스와 함께 종합하여 시장 분석 및 경쟁 인텔리전스와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.​


기업 사용자를 위한 향상된 연구 기능

이 기능은 전문가들이 개인 작업 자원과 공개 데이터를 병합하여 더욱 철저한 분석을 수행할 수 있도록 합니다. 구글의 발표에 따르면, 팀들은 이제 "딥 리서치가 팀의 초기 브레인스토밍 문서, 관련 이메일 스레드, 프로젝트 계획을 분석하여 신제품에 대한 시장 분석을 시작할 수 있습니다". 이와 마찬가지로 사용자들은 공개 웹 데이터와 내부 전략, 비교 스프레드시트, 팀 논의를 교차 참조하여 경쟁자 보고서를 작성할 수 있습니다.​

이 통합 기능은 Gemini의 도구 메뉴에서 Deep Research를 선택하여 액세스할 수 있으며, 사용자는 Gmail, Drive, Chat 또는 웹 검색 중에서 원본 옵션을 선택할 수 있습니다. 이 기능은 현재 데스크톱 플랫폼의 모든 Gemini 사용자에게 제공되고 있으며, 모바일 접근은 "향후 며칠 내에" 제공될 예정입니다.​


경쟁적인 AI 환경이 심화되고 있다

이 발표는 주요 기술 기업들이 AI 어시스턴트를 직장 데이터와 통합하기 위해 경쟁하고 있는 가운데 나왔습니다. 마이크로소프트는 최근 Copilot에 비슷한 기능을 도입하여 Windows Insider를 위한 커넥터를 통해 Gmail과 Google 서비스를 사용할 수 있도록 했습니다. OpenAI 또한 ChatGPT의 작업공간 통합 기능을 확장하여 Slack, SharePoint 및 다양한 생산성 도구를 위한 커넥터를 추가했습니다.​​

이와 같은 시기는 AI 기반 생산성 시장에서 구글이 경쟁 우위를 유지하려는 노력을 보여줍니다. 구글은 자사 Workspace 생태계와의 통합을 심화함으로써 기업과의 관계를 더욱 견고하게 구축하고, 구글 제품군을 이미 사용하고 있는 조직에게 더 맞춤화된 연구 역량을 제공하려 합니다.

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Google은 NotebookLM 리서치 도구와 Gemini 챗봇 간의 통합 기능을 롤아웃하기 시작했으며, 이를 통해 사용자는 전체 노트북을 대화에 직접 첨부하여 출처 기반 분석을 수행할 수 있게 되었다.이 기능은 주말 동안 매우 제한된 방식으로 배포되는 과정에서 포착되었으며, 사용자가 Gemini의 첨부 메뉴에서 노트북을 선택해 챗봇의 추론 모델을 활용하는 동안 인용을 유지하고, Sources 버튼을 통해 전체 NotebookLM 작업 공간으로 다시 이동할 수 있도록 해준다.이번 통합은 연구자 및 지식 노동자들의 핵심 워크플로 병목을 해소하기 위한 것으로, Google이 Microsoft Copilot과 OpenAI의 ChatGPT 다중 파일 기능과 경쟁하는 가운데, 환각 현상을 줄이도록 설계된 NotebookLM의 문서 중심 접근 방식과 Gemini의 대화형 AI를 결합한다.
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2025.12.16 등록
'트랜스포머' 논문의 제1 저자인 아시시 바스와니 박사가 설립한 에센셜 AI가 80억개 매개변수(8B)를 가진 첫 오픈 소스 모델 'Rnj-1'을 출시했습니다. 이 모델은 저명한 수학자의 이름을 땄으며, 동급 오픈 소스 중 최고 수준의 성능을 목표로 '젬마 3' 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.에이전트 코딩 및 STEM에 최적화된 'Rnj-1-인스트럭트'는 'MBPP+'와 '휴먼이벨' 등 광범위한 코딩 벤치마크에서 비슷한 크기의 중국 모델보다 우수하거나 동등한 성적을 거두었습니다. 특히 수학 능력 테스트인 'AIME 2025'에서 43.3점을 기록하며 더 큰 모델에 근소하게 뒤졌을 뿐, 다른 유사 크기 모델들을 크게 앞질렀습니다.에센셜 AI는 모델 자체 역량 강화를 위해 강화 학습보다는 사전 훈련에 집중하는 개발 철학을 밝혔으며, 이로 인해 기업의 미세조정에 더 유리한 모델을 제공하고자 합니다. 회사는 소수 기업의 AI 기술 통제가 교육이나 의료 등 사람에게 이로운 분야의 발전을 저해해서는 안 된다고 강조하며 오픈 소스 정책을 고수할 것을 밝혔습니다.
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2025.12.15 등록
• Rodney Brooks, 70세의 전 MIT 연구소 소장이자 Roomba의 공동 개발자는, 휴머노이드 로봇이 최소 15년 동안은 안전하게 가정에 도입되지 않을 것이라고 경고하며, Tesla [TSLA +2.71%]와 Figure AI 같은 회사들이 비용을 정당화하는 데 필요한 정교함을 달성하지 못해 수십억 달러가 사라질 것이라고 예측했다.[nytimes +1]• Brooks는 인간 비디오의 시각 데이터를 사용하는 현재의 훈련 방식이 근본적으로 결함이 있다고 주장하는데, 이는 인간이 조작을 위해 의존하는 필수적인 촉각 및 힘 감지 데이터가 부족하기 때문이며, Figure AI의 전 제품 안전 책임자가 11월에 회사의 로봇이 인간에게 위험을 초래할 수 있다고 경고했다가 해고되었다며 부당 해고 소송을 제기한 이후 안전 우려가 증폭되었다.[nytimes +1]• Brooks의 회의론에도 불구하고, 벤처 캐피탈리스트들과 기술 기업들은 휴머노이드 로봇 공학에 계속해서 수십억 달러를 쏟아붓고 있으며, Figure AI는 390억 달러 가치 평가로 10억 달러 이상을 모금했고, Elon Musk는 Tesla의 Optimus 로봇을 연속 작동으로 인간 생산성의 5배를 달성할 수 있는 “무한 돈 버그”라고 칭했다.[nytimes]
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2025.12.15 등록
OpenAI의 코딩 에이전트 Codex의 제품 개발을 이끌고 있는 Alexander Embiricos는 일요일에 공개된 Lenny’s Podcast에서 인간의 타이핑 속도와 프롬프트를 지속적으로 작성하고 AI 작업을 검증해야 하는 필요성이 인공 일반 지능을 달성하는 데 있어 “현재 과소평가되고 있는 제한 요인”이라고 말했다.Codex는 8월 출시 이후 20배 성장했으며 현재 매주 수조 개의 토큰을 처리하고 있다. Embiricos는 시스템이 AI 에이전트가 지속적인 인간의 감독 없이 기본적으로 작동할 수 있도록 하면 생산성 향상이 가속화될 것이라고 주장했다.Embiricos는 얼리 어답터들이 2026년부터 극적인 생산성 증가를 경험할 것이며, AGI는 이러한 초기 성과와 주요 기업들이 AI 에이전트를 통해 완전한 자동화를 달성하는 시점 사이 어딘가에 도래할 것이라고 예측했다.
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2025.12.15 등록
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