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AI 뉴스

구글 'Auto Browse' AI 에이전트, 크롬 브라우저 자동화 시대 열어

페이지 정보

작성자 symbolika
작성일 2026.01.31 10:12
84 조회
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본문

Google Chrome Auto Browse

Executive Summary

• 구글, 크롬 브라우저에 'Auto Browse' AI 에이전트 기능 출시 - Gemini 3 기반 자동 웹 브라우징 가능
• 티켓 예매, 쇼핑, 여행 계획 등 웹 작업 자동화 지원하나 정확도 문제 여전
• AI 에이전트가 지시를 '너무 문자 그대로' 해석하는 한계 드러나 - 콘서트 좌석 예매 시 연석 아닌 별도 열 선택
• 보안 취약점 우려: 악성 웹사이트의 프롬프트 인젝션 공격에 노출 가능성


Background

구글이 AI 프로 및 울트라 요금제 사용자를 대상으로 크롬 브라우저에 'Auto Browse' 기능을 출시했다. 이는 AI 에이전트가 사용자를 대신해 웹을 탐색하고 클릭하는 기능으로, 구글의 최신 Gemini 3 모델을 기반으로 한다. 이번 출시는 OpenAI, Anthropic 등 경쟁사들도 AI 에이전트 개발에 박차를 가하는 가운데 이루어져, 자동화된 웹 브라우징 시대의 본격적인 개막을 알린다.


Impact & Implications

기술적 의미

Auto Browse는 다단계 웹 작업을 사람의 개입 없이 수행할 수 있다는 점에서 기존 AI 어시스턴트와 차별화된다. Gemini 3 모델이 먼저 작업 목표를 정의하고 전략을 수립한 뒤, 실제 클릭 동작을 수행하는 방식이다. 그러나 테스트 결과 '상식적 판단'이 필요한 상황에서는 여전히 한계를 보였다. 예를 들어 "통로 옆 두 좌석"을 예매해달라는 요청에 같은 열이 아닌 다른 열의 좌석을 선택하는 실수를 범했다.

사용자 영향

일반 사용자 입장에서 Auto Browse는 단순 반복 작업의 자동화라는 편의를 제공하지만, 결과물에 대한 검증 없이 신뢰하기에는 이르다. 쇼핑 테스트에서는 검색 결과 상위 3개를 그대로 장바구니에 담는 등 '큐레이션'이라기보다는 단순 자동화에 그쳤다. 구글은 결제나 SNS 게시 등 민감한 작업에는 사용자 승인을 요구하는 안전장치를 마련했다.

보안/정책 영향

보안 전문가들은 AI 에이전트가 악성 웹사이트의 프롬프트 인젝션 공격에 취약할 수 있다고 경고한다. 사용자가 AI에게 결제 정보를 맡기는 경우 금전적 피해로 이어질 수 있어, 신중한 사용이 권장된다. 크롬이 전 세계 브라우저 시장의 압도적 점유율을 차지하는 만큼, 이 기능의 확대 적용은 웹 생태계 전반에 영향을 미칠 전망이다.


Key Data & Facts

항목수치/내용
서비스명Google Auto Browse
기반 모델Gemini 3
대상 사용자AI Pro/Ultra 요금제 가입자 (월 $20~)
출시 지역미국 우선
주요 기능티켓 예매, 쇼핑, 여행 계획 자동화

Key Quote

"Auto Browse currently lacks the accuracy I need to rely fully on a tool like this as part of my daily life."

"Auto Browse는 일상에서 전적으로 의존하기에는 아직 정확도가 부족하다."
— Reece Rogers, WIRED 기자
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전체 1,366 / 65 페이지
Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
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