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AI 뉴스

구글 지도, 앱 개발을 간소화하는 AI 도구 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.11 14:59
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Google Maps는 11월 9일, 자연어 프롬프트를 인터랙티브 지도 프로토타입으로 변환하는 빌더 에이전트와 AI 어시스턴트를 기술 문서에 연결하는 Model Context Protocol 서버를 포함한 AI 기반 개발자 도구 모음을 발표했습니다. Gemini 모델로 구동되는 이 도구들은 개발 시간을 단축하고 위치 기반 애플리케이션 제작의 진입 장벽을 낮추는 것을 목표로 합니다.​

빌더 에이전트는 개발자가 "도시의 Street View 투어 만들기" 또는 "내 지역의 실시간 날씨 시각화"와 같이 지도 기반 프로젝트를 평문으로 설명하면 Firebase Studio로 내보낼 수 있는 작동 코드를 자동으로 생성합니다. Google의 Maps Platform 블로그에 따르면, 이 도구는 "적응형 추론을 사용하여 맞춤형 코딩된 지리공간 프로토타입을 생성"하며 2억 5천만 개 이상의 장소 데이터와 함께 작동합니다.​


그라운딩 및 시각화 기능

Google은 Grounding Lite를 도입했는데, 이는 개발자들이 Model Context Protocol을 사용하여 자사의 AI 모델을 Maps 데이터로 그라운딩할 수 있게 해준다. Model Context Protocol은 Anthropic이 2024년 11월에 출시한 오픈 표준으로, AI 시스템과 외부 데이터 소스 간의 연결을 표준화한다. 이 기능을 통해 AI 어시스턴트는 "가장 가까운 식료품점이 얼마나 멀리 있나요?"와 같은 위치 기반 질의에 정확하고 지도에 그라운딩된 응답으로 답변할 수 있다.​

이와 함께, Google은 Contextual View를 출시했는데, 이는 사용자 질의에 기반하여 목록, 지도 또는 3D 형식으로 시각적 답변을 제공하는 로우코드 컴포넌트이다. Google Maps Platform 블로그에 따르면, 이 컴포넌트는 "대규모 언어 모델이 특정 Google Maps 데이터를 동적으로 표시하고 AI 채팅 경험 내에서 직접 주요 UI 요소를 렌더링할 수 있게 한다"고 한다.​


스타일링 도구 및 개발자 지원

이번 업데이트에는 브랜드 색상과 테마에 맞춘 맞춤형 지도 디자인을 생성하는 스타일링 에이전트가 포함되어 있어, 기업들이 애플리케이션 전반에 걸쳐 시각적 일관성을 유지할 수 있습니다. MCP 서버는 Google Maps 문서에 직접 연결되어 개발자들이 API 사용에 대해 자연어로 질문하고 맥락에 맞는 답변을 받을 수 있습니다.​

Google은 최근 몇 달 동안 Maps 전반에 걸쳐 AI 통합을 확대해 왔습니다. 10월에는 Gemini API에서 Grounding with Google Maps를 출시했으며, 11월 초에는 소비자 사용자를 위한 Gemini를 사용한 핸즈프리 내비게이션을 추가했습니다. 인도에서는 Google이 특정 지역에 대한 사고 알림 및 속도 제한 데이터를 출시했습니다.​

빌더 에이전트는 현재 Google Maps Platform을 통해 사용할 수 있으며, 개발자들은 자신의 API 키를 사용하여 프로토타입을 테스트할 수 있습니다.

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• 현대자동차·기아가 3일 일본 도쿄에서 열린 세계 3대 로봇 박람회 ’일본 국제 로봇 전시회 2025(IREX)’에서 차세대 자율주행 로봇 플랫폼 ’모베드(MobED)’의 양산형 모델을 최초 공개했다.• 모베드는 2022년 CES에서 콘셉트로 처음 선보인 후 약 3년간 개발을 거쳐 양산 단계에 도달했으며, 자체 개발한 ‘DnL’ 모듈을 통해 경사로나 최대 20cm 높이의 연석 구간에서도 균형을 유지하며 주행할 수 있다.• 현대차·기아는 베이직과 프로 두 모델로 출시되는 모베드를 내년 상반기부터 판매할 예정이며, 물류·배송·촬영 등 다양한 산업 분야에서 활용될 것으로 기대된다.
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2025.12.03 등록
YouTube는 수백만 명의 크리에이터를 대상으로 AI 딥페이크 감지 도구를 확대 적용했으며, 크리에이터들에게 정부 발급 신분증과 생체 인식 얼굴 영상을 제출하도록 요구해 AI가 생성한 콘텐츠에서 본인 이미지의 무단 사용 여부를 식별하게 했습니다[cnbc +1].전문가들은 Google의 개인정보 처리방침 문구가 회사가 크리에이터의 생체 정보를 AI 모델 학습에 사용할 수 있도록 허용할 수도 있다고 경고했으나, YouTube는 CNBC에 해당 방식으로 사용한 적이 없으며 도구의 문구를 검토 중이지만 기본 정책은 유지하고 있다고 밝혔습니다[cnbc].인물 유사성 보호업체인 Vermillio와 Loti는 고객들에게 해당 프로그램 등록을 자제하라고 권고했으며, 경영진은 AI 시대에 크리에이터들이 가장 중요한 자산이 될 수 있는 자신의 이미지 통제권을 잃을 위험이 있다고 주의했습니다[cnbc].
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2025.12.03 등록
The Information에 따르면, OpenAI는 코딩 및 추론 작업에서 Google의 Gemini 3와 Anthropic의 Opus 4.5를 능가하는 Garlic이라는 코드명의 새로운 AI 모델을 개발 중이며, 2026년 초까지 GPT-5.2 또는 GPT-5.5로 출시될 가능성이 있다[investing +1].이러한 개발은 CEO Sam Altman이 월요일에 직원들에게 광고 계획을 포함한 다른 프로젝트를 연기하고 ChatGPT 개선을 우선시할 것을 촉구하는 “코드 레드” 메모를 발표한 이후 이루어졌으며, 이는 Google이 최근 출시한 Gemini 3 모델로 인한 경쟁 압력이 심화되고 있기 때문이다[forbes +2].이러한 긴박함은 3년 전 Google이 ChatGPT 출시에 대해 자체 “코드 레드”를 선언했던 것과는 반대되는 상황을 반영하고 있으며, Gemini는 현재 월간 사용자 6억 5천만 명으로 성장한 반면 ChatGPT는 주간 사용자 8억 명을 보유하고 있다[fortune +1]
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2025.12.03 등록
Anthropic이 개발한 인공지능 시스템이 이제 수백만 달러 가치의 블록체인 스마트 계약의 취약점을 자율적으로 식별하고 악용할 수 있다고 2025년 12월 1일 회사의 MATS 및 Fellows 프로그램이 발표한 연구에 따르면 밝혀졌습니다. 시뮬레이션 테스트에서 Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, OpenAI의 GPT-5를 포함한 최첨단 모델들은 2025년 3월 이후 취약해진 34개의 스마트 계약 중 19개를 성공적으로 악용하여 460만 달러의 시뮬레이션 도난 자금에 해당하는 결과를 보였습니다.연구 결과는 연구자들이 이러한 AI 능력이 초래할 수 있는 경제적 피해에 대한 구체적인 하한선으로 설명하는 것을 확립했습니다. Opus 4.5만으로도 전체의 450만 달러를 차지했으며, 17개의 계약을 성공적으로 침해하여 기준일 이후 데이터셋의 50%에 해당합니다. 이 연구는 2020년부터 2025년까지 Ethereum, Binance Smart Chain, Base에서 악용된 실제 취약점을 가진 405개의 스마트 계약으로 구성된 새로운 벤치마크인 SCONE-bench를 소개합니다.AI가 새로운 제로데이 취약점을 발견하다역사적 공격 사례를 재현하는 것을 넘어, AI 에이전트들은 2025년 10월 3일 실시된 테스트 중 최근 배포된 바이낸스 스마트 체인 계약에서 이전에 알려지지 않은 두 개의 제로데이 취약점을 발견했습니다. Anthropic에 따르면, Sonnet 4.5와 GPT-5 모두 독립적으로 시뮬레이션된 수익 기준 3,694달러 상당의 결함을 식별했으며, GPT-5는 3,476달러의 API 비용으로 이를 달성했습니다.첫 번째 취약점은 개발자들이 공개 계산 함수에서 “view” 수정자를 생략하여 의도치 않게 쓰기 권한을 부여한 토큰 계약과 관련이 있었습니다. AI는 이를 악용하여 토큰 잔액을 반복적으로 부풀린 후 판매하여 약 2,500달러의 시뮬레이션 이익을 얻었습니다. Anthropic이 블록체인 보안 회사 SEAL과 협력한 후, 독립적인 화이트햇 해커가 취약한 자금을 회수하여 사용자에게 반환했습니다.두 번째 결함은 토큰 런처의 잘못 구성된 수수료 관리와 관련이 있었습니다. AI가 취약점을 식별한 지 4일 후, 실제 공격자가 독립적으로 동일한 문제를 악용하여 약 1,000달러의 수수료를 유출했습니다.확대되는 역량이 공격 시간을 압축한다이 연구는 2025년 계약에서 시뮬레이션된 공격 수익이 지난 1년 동안 약 1.3개월마다 두 배로 증가했으며, 이는 도구 사용 및 장기 추론을 포함한 에이전트 기능의 개선에 의해 주도되었음을 발견했습니다. 기능적 공격을 구축하는 데 필요한 토큰 비용은 6개월 미만 동안 4세대 모델에 걸쳐 70.2% 감소했으며, 이를 통해 공격자는 동일한 컴퓨팅 투자로 약 3.4배 더 많은 공격을 실행할 수 있게 되었습니다.Anthropic은 모든 테스트가 실제 자금이 위험에 처하지 않는 격리된 블록체인 시뮬레이터에서 수행되었음을 강조했습니다. 이 회사는 이중 사용 우려에도 불구하고 SCONE-bench를 오픈 소스로 공개하고 있으며, 공격자들이 이미 이러한 도구를 독자적으로 개발할 강력한 재정적 동기를 가지고 있는 반면, 공개 릴리스는 방어자들이 배포 전에 계약을 스트레스 테스트할 수 있게 한다고 주장합니다. 이러한 발견은 2025년 11월 Balancer 프로토콜 해킹 사건 몇 주 후에 나온 것으로, 당시 공격자가 권한 부여 버그를 악용하여 1억 2천만 달러 이상을 탈취했습니다.
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2025.12.02 등록
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