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구글, 맞춤형 인터페이스를 즉시 생성하는 AI 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.19 17:32
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Google는 월요일에 Generative UI를 공개했습니다. 이는 AI 모델이 정적인 텍스트 응답을 제공하는 대신 완전히 맞춤화된 인터랙티브 인터페이스를 즉석에서 생성할 수 있게 하는 기술입니다. Gemini 앱과 Google Search의 AI Mode에 출시되는 이 기능은 개별 프롬프트에 맞춤화된 전체 사용자 경험을 생성함으로써 전통적인 챗봇 경험에서 벗어나는 변화를 의미합니다.​

Gemini 3 Pro로 구동되는 이 기술은 모든 질문이나 지시에 대한 응답으로 웹 페이지, 인터랙티브 도구, 게임 및 시뮬레이션을 생성할 수 있습니다. 발표와 함께 게시된 연구 논문 "Generative UI: LLMs are Effective UI Generators"에 따르면, 인간 평가자들은 생성 속도를 고려하지 않았을 때 표준 대규모 언어 모델 출력보다 이러한 AI 생성 인터페이스를 강력하게 선호했습니다.​


동적 인터페이스에 대한 두 가지 접근 방식

Google은 Gemini 앱에서 두 가지 구현 방식을 테스트하고 있습니다. 동적 뷰(Dynamic view)는 Gemini 3의 코딩 기능을 사용하여 각 프롬프트에 맞는 맞춤형 인터페이스를 설계하고 코딩하며, 컨텍스트에 따라 콘텐츠와 기능을 조정합니다. 시각적 레이아웃(Visual layout)은 사용자가 추가로 커스터마이징할 수 있는 인터랙티브 모듈이 포함된 매거진 스타일의 뷰를 생성합니다.​

회사는 연구 블로그에서 "5세 아동에게 미생물군집을 설명하는 것과 성인에게 설명하는 것은 서로 다른 콘텐츠와 다른 기능 세트가 필요하다는 점을 이해하여 경험을 맞춤화합니다"라고 밝혔습니다.​

Google 검색에서 생성형 UI 기능은 미국 내 Google AI Pro 및 Ultra 구독자를 대상으로 AI 모드를 통해 제공됩니다. 사용자는 모델 드롭다운 메뉴에서 "Thinking"을 선택하여 특정 쿼리에 맞춤화된 인터랙티브 도구와 시뮬레이션을 생성할 수 있습니다.​


기술적 기반 및 한계

이 구현은 Gemini 3 Pro를 세 가지 핵심 구성 요소와 결합합니다: 이미지 생성 및 웹 검색을 위한 도구 액세스, 신중하게 작성된 시스템 지침, 그리고 일반적인 오류를 해결하기 위한 후처리. 연구를 촉진하기 위해 Google은 전문가가 설계한 웹사이트 데이터셋인 PAGEN을 만들었으며, 이는 연구 커뮤니티에 공개될 예정입니다.​

그러나 이 기술은 한계에 직면해 있습니다. 현재 구현은 결과를 생성하는 데 1분 이상 걸릴 수 있으며, 출력물에서 때때로 부정확성이 나타납니다. Google Fellow인 Yaniv Leviathan과 연구 논문을 공동 집필한 동료들에 따르면, 이러한 부분은 여전히 진행 중인 연구 영역으로 남아 있습니다.​

이 발표는 Google이 가장 지능적인 모델로 설명한 Gemini 3의 광범위한 출시와 동시에 이루어졌습니다. Gemini 3 Pro는 LMArena 리더보드에서 1,501점을 기록하며 이전 버전을 능가했습니다. 또한 이 모델은 박사 수준 추론을 위한 GPQA Diamond에서 91.9%, 도구 없이 Humanity's Last Exam에서 37.5%를 달성하는 등 벤치마크에서 강력한 성능을 보였습니다.

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Microsoft는 파일 정리 및 이메일 전송과 같은 작업을 자동화하도록 설계된 새로운 Copilot Actions AI 기능이 장치를 손상시키고 민감한 데이터를 훔칠 수 있다는 경고를 발표했으며, 이는 빅테크 기업들이 보안 위험을 완전히 이해하기 전에 기능을 출시한다는 비판을 다시 불러일으켰습니다.회사는 특히 공격자가 웹사이트, 이력서 또는 이메일에 악의적인 명령을 삽입할 수 있는 프롬프트 인젝션 취약점에 대해 사용자들에게 경고했으며, 대규모 언어 모델은 이를 정당한 사용자 지시와 구별할 수 없습니다.Open Worldwide Application Security Project는 2025년 LLM 애플리케이션 상위 10대 보안 위험에서 프롬프트 인젝션을 1위 보안 위험으로 선정했으며, 이는 AI 에이전트가 제어 명령과 사용자 데이터를 구분하지 못하는 근본적인 무능력에 대한 업계 전반의 우려를 반영합니다.
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Micropolis Holding Co.는 11월 18일 NVIDIA Orin SOC를 탑재한 IP67 등급의 엣지 컴퓨팅 유닛을 출시하여 클라우드 연결 없이도 감시, 객체 감지 및 행동 분석을 위한 온디바이스 AI 처리를 가능하게 했습니다.8GB에서 64GB 구성으로 제공되는 이 견고한 장치는 법 집행, 국경 통제 및 국가 안보 임무를 위해 설계되었으며, 여러 로봇과 센서에 걸쳐 분산 엣지 네트워크로 작동할 수 있습니다[‘.CEO Fareed Aljawhari는 이러한 통합을 통해 Microspot이 “복잡한 AI 모델을 현장에서 즉시 안전하게 처리”할 수 있게 되어, 신뢰성이 타협될 수 없는 중요한 작전에서 실시간 의사결정을 지원한다고 말했습니다.
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1950~60년대 미니컴퓨터 붐은 혁신적 반도체 기술의 발전과 소형화 바람을 타고 수많은 신생 기업과 투자 자본이 단일 산업으로 몰렸던 시기였다. 기업들은 앞다투어 성장했지만, 대부분은 처절한 실패로 끝났고 수십억 달러의 손실이 발생하면서 시장이 한 차례 정리되었다. 이 과정에서 궁극적으로 몇몇 상장기업이 20년 가까운 세월 동안 살아남아 산업을 대표하게 되었다.오늘날 AI 붐 역시 유사하게 폭발적 자본 유입과 스타트업 창업이 반복되고 있다. 하지만 과거와 달리 주요 AI 기업들은 IPO(상장) 대신 비상장 상태에서 거대 자본을 유치하며 급격한 가치 상승을 경험 중이다. 그 결과 일반 투자자들은 직접 투자할 기회가 적고, 기업가치 역시 6~9개월마다 두 배 가까이 오르는 등 민간 시장 중심의 과열 양상을 보인다.Commoncog는 단기 버블 여부를 논하기보다는, 기술 산업에서 반복되는 진입-도태 메커니즘과 시간이 걸리더라도 결국 산업 구조가 단단해지는 과정을 주목해야 한다고 강조한다. 미니컴퓨터 붐처럼, AI 붐도 필연적으로 실패와 도태, 점진적 구조 변화를 거치며 장기적으로는 견고한 성장 기반을 남길 것이라는 점이 반복적으로 제시된다.
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MIT는 신경 활동이 주관적 의식 경험을 만들어내는 이유를 과학적으로 탐구하기 위해 MIT 의식 클럽을 출범시켰으며, 철학자 Matthias Michel과 신경과학자 Earl Miller를 한자리에 모아 철학과 인지신경과학을 연결하고 있다.이 이니셔티브는 뇌가 의식적 시각 시스템과 무의식적 시각 시스템이라는 두 가지 시각 시스템으로 작동한다는 발견을 바탕으로, 자극 제시와 의식적 인식 사이의 시간 지연을 측정하는 것과 같은 근본적인 질문들을 탐구한다의식 메커니즘에 대한 이해는 고령 환자의 수술 치료를 개선할 수 있으며, 이들 중 최대 10%가 전신 마취를 동반한 비심장 수술 후 장기적인 인지 기능 저하를 경험한다.
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