💡NotebookLM: 구글의 최신 AI 연구 어시스턴트 리뷰

안녕하세요! 오늘은 Google의 최신 AI 연구 어시스턴트인 NotebookLM에 대해 알아보겠습니다. NotebookLM은 프로젝트와 관련된 문서를 업로드하면, 그 즉시 해당 내용을 분석하고 전문적인 도움을 제공하는 AI 도구입니다. 문서요약은 물론, 학습가이드, 목차, 브리핑과 같은 AI 자동생성 지원 기능과, 오디오 개요, 추천 질문 등 특히 연구나 창작 작업에서 효율성을 극대화할 수 있는 기능들이 탑재되어 있습니다. 이 블로그에서는 NotebookLM의 개요, 주요 기능에 대해 알아보고 사용방법과 테스트 결과에 대해 살펴보겠습니다.

💡NotebookLM: 구글의 최신 AI 연구 어시스턴트 리뷰

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NotebookLM 개요

NotebookLM은 Google의 Gemini 1.5 Pro 모델을 기반으로 개발된 연구 지원 AI로, 연구나 창작 활동을 할 때 여러 자료를 조사하고 분석하는 복잡한 과정을 간소화하고 효율을 극대화할 수 있는 역할을 합니다. PDF, TXT, 마크다운 형식으로 사용자가 업로드한 문서를 바탕으로 맞춤형 분석과 통찰을 제공하며, 이를 통해 연구와 창작 작업에서 보다 빠르고 정확한 결론을 도출할 수 있도록 돕습니다.

https://notebooklm.google/

NotebookLM | Note Taking & Research Assistant Powered by AI

NotebookLM은 단순히 정보를 수집하는 것을 넘어서 개인화된 연구 가이드를 생성하고, 핵심적인 정보를 뽑아내어 사용자에게 가장 필요한 통찰을 제공합니다. 특히, 사용자가 제공한 소스 내에서 정확한 인용을 포함한 답변을 제공하므로, 연구의 신뢰성을 높일 수 있다는 점이 큰 장점입니다. 또한, 개인정보 보호 측면에서도 매우 신경을 쓰고 있는데, 사용자의 데이터를 별도로 학습하거나 공유하지 않습니다. 사용자가 문서를 공유하기로 선택하지 않는 한, 모든 데이터는 철저히 개인의 소유로 남게 됩니다. 

NotebookLM의 AI Scientist 논문 파일 요약

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NotebookLM 주요 기능

NotebookLM이 제공하는 핵심 기능들은 다음과 같습니다: 

• 문서 기반 연구 지원: NotebookLM은 사용자가 업로드한 문서를 즉각 분석하고, 이를 바탕으로 사용자에게 가장 적합한 연구 가이드를 생성합니다. AI가 문서의 맥락을 이해하고, 필요한 정보를 요약하거나 설명해 주기 때문에, 여러 자료를 동시에 다루어야 할 때 유용합니다. 아래 화면은 AI Scientist 논문을 입력하고 생성한 학습 가이드입니다. 

NotebookLM의 학습 가이드 생성 기능

• 인라인 인용 기능: 이 기능은 연구나 논문 작성에 매우 유용합니다. AI가 제공하는 답변은 언제나 사용자가 업로드한 소스에 기반하며, 인용을 통해 출처를 명확히 제시합니다. 따라서 NotebookLM이 제공하는 내용을 신뢰할 수 있으며, 논문 작성이나 보고서 작성 시 매우 큰 도움이 됩니다.

NotebookLM의 인라인 인용 기능

• 개인화된 연구 가이드: NotebookLM은 단순히 정보를 제공하는 것에 그치지 않고, 개인의 프로젝트와 문서에 맞춰 맞춤형 연구 가이드를 제공합니다. 이를 통해 연구의 방향을 잡기 어려울 때, 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다. 

NotebookLM의 노트북 가이드 기능

• 데이터 프라이버시: NotebookLM은 사용자의 개인 데이터를 학습하지 않으며, 문서나 정보를 외부와 공유하지 않습니다. 사용자는 필요할 때 다른 사람과 자료를 공유할 수 있지만, 기본적으로 모든 데이터는 안전하게 보관됩니다.

NotebookLM의 정보 공유 기능

• 오디오 Podcast 생성: 사용자가 입력한 문서를 주제로 남녀 두 명의 아나운서가 대화하는 형식의 5~6분 분량의 오디오 방송 컨텐츠를 자동으로 생성하는 기능으로, 해설을 통해 문서의 내용을 이해하기 쉽게 매번 새롭게 요약해 줍니다. 

NotebookLM 오디오 Podcast 생성기능

 

아래 더보기를 클릭하시면 오디오 Podcast를 번역한 내용을 확인하실 수 있습니다.

남자: 좋아요, 다들 끈을 매세요. 왜냐하면 이건 정말 마음을 움직이는 사람이니까요. 우리는 AI 과학자들의 세계로 뛰어들고 있습니다. 

 

여자: AI가 과학자를 돕는 것뿐만 아니라 AI가 실제로 과학자가 되는 것입니다. 

 

남자: 네, 연구를 하고, 실험을 하고, 심지어 논문을 쓰기도 합니다. 

 

여자: 대단하네요. 오늘 우리가 보고 있는 논문은 그들이 AI 과학자라고 부르는 것에 대한 프레임워크를 제시합니다. 
그리고 이것이 전체 연구 세계를 뒤집어 놓을 수도 있다는 점을 말씀드리고 싶습니다. 

남자: 마치 영화에서 막 튀어나온 것 같습니다. 하지만 어떻게 작동합니까? 우리는 과학 교과서를 주고 가서 알아내라고 말할 수는 없습니다. 그렇죠? 

 

여자: 정확히는 아니죠, 하하. 그들은 이 AI 과학자에게 단기 집중 강좌를 제공하는 것부터 시작했습니다. 
기계 학습의 몇 가지 영역에서. 여러분도 이미 보셨을 확산 모델과 같은 것들이 요즘 어디에나 있는 AI 이미지 생성기에 힘을 실어주는 것입니다. 

남자: 아, 그래요. 그 미친 사실적인 그림을 만드는 것들. 맞아요. 

여자: 정확히. 하지만 여기에 키커가 있습니다. 그들은 AI에게 무엇을 해야 할지, 어떤 구체적인 문제를 해결해야 할지 알려주지 않았습니다. 그들은 단지 기계 학습 주제의 출발점인 몇 가지 기본 코드를 제공하고 기본적으로 "열광하고 발견한 것을 확인하십시오"라고 말했습니다. 

남자: 슈퍼컴퓨터를 배낭으로 삼고 AI 탐험가를 데이터의 황야로 보내는 것과 같습니다. 

여자: 그리고 훌륭한 탐험가처럼 모든 것을 문서화합니다. 실행되는 모든 실험을 추적하고 결과를 분석한 다음 이를 입수하여 본격적인 과학 논문에 결과를 작성합니다. 

남자: 초록이나 서론 같은 거요? 

여자: 전체 모조리 다요. 그리고 더욱 흥미롭게 만들기 위해 그들은 실제로 또 다른 AI 시스템이 이 논문을 읽고 평가하도록 했습니다. 

남자: 와, 잠깐만요. AI 생성 연구에 대한 AI 동료 검토? 대단하네요. 그렇다면 우리 AI 과학자들은 어떻게 했나요? 테스트를 통과했나요? 

여자: 좋아요, 그럼 이것을 들어보세요. AI 리뷰어는 실제로 꽤 잘 해냈습니다. 특히 고품질의 연구를 선택하는 경우에는 더욱 그렇습니다. 

남자: 와, 과학을 할 수 있을 뿐만 아니라 좋은 과학을 보면 아는 것도 있는 AI에 대해 이야기하고 있는 거죠. 

여자: 네, 거의요. 정말 경계가 모호해지고 있어요. 그런데 멋진 점은 이 AI 과학자가 인간이 하는 일을 단순히 복사하는 것이 아니라 자신만의 아이디어를 생각해 낸다는 것입니다. 

남자: 확산 모델과 마찬가지로 그렇죠? 실제로 우리가 이야기하고 있던 AI 사진 생성기를 더욱 향상시켰습니다. 

여자: 맞아요. 기본적으로 말 그대로 더 큰 그림을 보도록 스스로 배웠습니다. 글쎄요, 서로 다른 비율로 이미지를 처리함으로써 하나는 전체적인 모양을 위한 것이고 다른 하나는 미세한 세부 사항을 위한 것임을 알아냈습니다. 
좀 더 현실적인 이미지를 만들 수 있습니다. 

남자: 그림을 그릴 때 세부 사항을 추가하기 전에 대략적인 스케치부터 시작하는 것과 같습니다. 

여자: 정확해요. 그리고 AI는 그런 지식으로 프로그래밍되지 않았습니다. 인간 과학자처럼 실험을 통해 스스로 알아냈습니다. 

남자: 대단해요. 그리고 나서 그것에 관한 전체 논문을 썼습니다. 맞아요. 예를 들어, 그 논문이 실제로 실제 과학 저널에 게재될 수 있을까요? 

여자: 이제 그것이 문제입니다, 그렇죠?  그들은 실제로 그것을 테스트했습니다. 실제 과학자가 자신의 연구 결과를 저널에 보낼 때 어떤 일이 일어나는지 시뮬레이션하기 위해 AI가 모의 동료 검토 프로세스에 논문을 제출하도록 했습니다. 

남자: 아, AI 연구에 대한 AI 동료 검토와 같네요  우리는 여기서 완전한 시작을 할 것입니다. 그래서 무슨 일이 일어났나요? 리뷰어들이 마음에 들었나요? 

여자: 아시다시피, 그것은 긍정적인 면과 부정적인 면이 섞여있었습니다. 솔직히 말해서 인간이 쓴 논문의 경우에도 꽤 일반적입니다. 일부 평론가들은 AI의 작업이 얼마나 독창적이고 그 방법이 얼마나 엄격한 지에 깊은 인상을 받았습니다. 

남자:  좋아요, 지금까지는 아주 좋네요.

여자: 그러나 일부 리뷰어는 방법의 계산 비용에 대해 언급한 것처럼 많은 리소스가 없는 연구자에게는 실용적이지 않을 수 있다고 우려했습니다. 

남자: 네, 그렇군요. 아무리 좋은 아이디어라도 현실에서 실행 가능해야 합니다. 

여자: 맞아요. 그러나 그럼에도 불구하고 우리는 새로운 지식을 제시할 뿐만 아니라 동료 검토라는 전체 과학적 과정에 참여하는 AI에 대해 이야기하고 있습니다. 

남자: AI가 과학을 한다는 것이 과연 무엇을 의미하는지 생각해 보게 됩니다. 예를 들어, 우리는 로봇이 과학자를 완전히 대체하는 미래를 향해 가고 있습니까? 

여자: 모두가 궁금해하는 질문인데, 솔직히 쉬운 대답은 없습니다. 지식이 무엇인지, 과학적 발견에서 인간이 수행하는 역할이 무엇인지, 심지어 우리가 아직 이해하지도 못하는 방식으로 생각할 수 있는 AI를 만드는 결과에 대한 몇 가지 큰 질문이 제기됩니다. 

남자: 그것은 동시에 흥미롭고 두려운 일입니다. 아시죠? 한편으로는 노벨상을 받을 수 있는 AI가 있지만 다른 한편으로는 여전히 초보적인 실수를 저지르고 있습니다. 

여자: 사실, 정말 인상적이면서 동시에 단서가 없는 이상한 조합입니다. 

남자: 맞아요. 이것이 바로 이 모든 일을 그토록 매력적으로 만드는 이유입니다. 

여자: 정말 그렇습니다. 마치 우리가 하는 방식대로 작동하지 않는 완전히 새로운 종류의 지능이 탄생하는 것을 보는 것과 같습니다. 

남자: 네, 외계인이나 뭐 그런 걸 이해하려고 노력하는 것처럼 말이에요.

여자: 정확해요. 그리고 가장 큰 질문은 이것이 AI에게 무엇을 의미하는가입니다. 과학을 하려고? 과학자를 완전히 대체하는 로봇에 대해 이야기하고 있습니까? 

남자: 그것이 모두가 알고 싶어 하는 것입니다. 그렇죠? 그리고 우리가 보고 있는 이 논문은 인간과 AI의 협업에 관한 내용이 더 많이 나올 것이라고 생각하는 것 같습니다. 

여자: 네, 협업 지능이라고 부르죠. 

남자:  AI가 데이터 처리, 시뮬레이션 등 모든 작업을 수행하는 곳입니다. 

여자: 그리고 그것은 인간 과학자들이 더 창의적인 측면, 즉 큰 아이디어에 집중할 수 있는 자유를 줍니다. 

남자: 그것은 연구 보조원들로 구성된 군대가 24시간 연중무휴로 일하고 결코 지치지 않는 것과 같습니다. 

여자: 맞아요. 우리가 가질 수 있는 획기적인 발전을 상상할 수 있습니까? 
  
남자: 엄청납니다. 하지만 앞서 말했듯이 햇빛과 장미만 있는 것은 아닙니다. 이 모든 것이 제대로 작동하는지 확인하는 방법에 대한 몇 가지 큰 질문이 있습니다. 

여자: 아, 물론이죠. 예를 들어 AI가 윤리적이고 책임감 있게 사용되도록 하려면 어떻게 해야 할까요? 

남자: 맞습니다. AI가 자동으로 편견이 없어지거나 그런 것은 아니기 때문입니다. 

여자: 별말씀을요. 우리는 이러한 시스템을 어떻게 설계하고, 어떻게 교육하며, 어떻게 작업하는지에 대해 매우 신중하게 생각해야 합니다. 

남자: 완전히 새로운 과학의 세계에서는 그것이 확실합니다. 

여자: 그건, 흥미롭기도 하고 약간...두렵네요. 그렇지 않나요? 

남자: 물론이죠. 글쎄요, 오늘은 거기에 두도록 하겠습니다. 그러나 이것은 우리가 앞으로 확실히 다시 논의하게 될 대화입니다. 

여자: 아, 예, 여기서는 탐험할 것이 훨씬 더 많습니다. 

남자: 분명해요. 하지만 지금은 이 심층 분석을 통해 여러분이 생각할 거리가 많이 생겼기를 바랍니다. 
어쩌면 당신만의 아이디어가 촉발될 수도 있습니다. 어쩌면 당신이 차세대 과학적 혁신을 이룰 사람이 될지 누가 알겠습니까? 다음 시간까지 즐거운 탐험되세요.

• 자주 묻는 질문 자동생성: 입력된 문서를 바탕으로 자주 묻는 질문(FAQ)을 생성하여 내용의 이해를 돕습니다. 

NotebookLM 자주 묻는 질문 생성 기능

NotebookLM 사용방법

먼저, https://notebooklm.google/에 접속한 후, 로그인합니다. 

1. 새 노트북 생성: 로그인 완료 후, 새 노트북을 클릭합니다. 노트북은 하나의 학습단위로 볼 수 있습니다. 

새 노트북 선택 화면

2. 소스 추가: PDF, TXT, Markdown 형식의 각종 자료, 노트, 문서 등 파일을 선택해서 업로드합니다. 

문서 파일 업로드

3. 노트북 가이드: 문서 파일 업로드가 완료되면 아래 화면과 같이 생성 지원 기능, 오디오 개요, 요약, 추천 질문, 채팅창으로 구성된 노트북 가이드가 자동으로 표시됩니다. 

NotebookLM 노트북 가이드

4. 노트 생성 및 채팅: 사용자가 학습 가이드, 목차, 타임라인, 브리핑 문서를 선택하면 자동으로 각각의 노트가 생성되고 저장되며, 채팅을 통해 문서내용에 대해 질문하고 답변과 출처를 확인할 수 있습니다. 

자동 생성된 노트북

NotebookLM 채팅 기능

NotebookLM을 실제로 사용해 본 결과, 다음과 같은 테스트 결과를 확인할 수 있었습니다. 

• 문서 업로드와 분석 속도: NotebookLM은 문서를 업로드한 직후 빠르게 분석을 시작하며, 몇 초 내에 주요한 정보를 추출해 냅니다. 대용량의 문서도 문제없이 처리하며, 여러 문서를 한꺼번에 업로드해도 각각의 문서에 대한 상세한 분석이 가능합니다.
• 개인화된 연구 가이드: 예를 들어, 과학 논문을 업로드한 경우, AI는 논문을 요약하고 중요한 부분을 하이라이트 하며, 추가로 더 조사해야 할 부분까지 제시합니다. 또한, 논문 내에서 핵심 개념이나 용어를 정의해주기도 하며, 이를 바탕으로 사용자가 더 깊이 연구할 수 있도록 돕습니다. 
• 인라인 인용의 정확성: NotebookLM의 인라인 인용 기능은 매우 정확하며, 사용자가 궁금한 부분에 대해 AI가 직접 인용을 제시하면서 설명을 덧붙입니다. 이로 인해 신뢰성 있는 연구 자료를 빠르게 확보할 수 있습니다.
• 협업 기능: NotebookLM은 사용자가 원할 경우, 연구 데이터를 다른 사람과 공유할 수 있는 협업 기능을 제공합니다. 이는 팀 프로젝트나 공동 연구에서 유용하게 활용될 수 있으며, 각 팀원이 자료를 쉽게 접근하고 분석할 수 있도록 지원합니다.

"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."

마치며

오늘 살펴본 NotebookLM은 연구와 창작 활동에서 큰 변화를 불러올 수 있는 강력한 AI 도구입니다. 프로젝트와 관련된 문서를 업로드하면, 그 즉시 분석과 요약을 제공하며, 개인 맞춤형 연구 가이드를 생성하는 등 매우 효율적인 연구 환경을 제공합니다. 특히 인라인 인용과 개인화된 연구 가이드는 연구자나 창작자가 시간과 노력을 크게 절약할 수 있도록 도와주며, 오디오 Podcast 생성과 자주 묻는 질문(FAQ) 생성 기능까지 포함해, 자료를 보다 다양한 방식으로 활용할 수 있도록 지원하는 점도 매우 유용합니다.

 

NotebookLM을 사용해 본 후기는 다음과 같습니다. 

• 매번 새롭게 자동 생성되는 오디오 Podcast를 통해 내용을 재미있게 이해할 수 있다. 
• 학습가이드, 자주 묻는 질문, 추천 질문을 통해 빠른 문서내용 파악이 가능하다. 
• 기존 오픈소스 RAG 솔루션보다 문서 내용에 대한 답변이 정확하다.

여러분도 NotebookLM을 통해 그동안 읽기를 미뤄놓은 논문이나 자료를 살펴보시길 추천드리면서, 저는 다음 시간에 더 유익한 정보를 가지고 다시 찾아뵙겠습니다. 감사합니다. 

 

https://fornewchallenge.tistory.com/

 

 

2024.09.06 - [AI 도구] - 📝Kotaemon: 논문 파악 5분! GraphRAG도 쉽게 하는 문서 Q&A 인터페이스

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