AI Mode는 Google Search 내의 검색 기능으로, 복잡하고 다중 파트로 구성된 질의에 대해 포괄적인 AI 생성 응답을 생성한다. 2025년 3월에 실험적으로 도입되었으며, Google의 Gemini 모델을 활용하여 추론 능력을 강화하고 텍스트, 이미지, 음성을 포함한 다중 모드 입력을 지원한다. 이 기능은 처음에 미국에서 Google One AI Premium 구독자를 대상으로 Search Labs 플랫폼을 통해 제공되었으며, Google이 더 광범위한 출시 전에 피드백을 수집할 수 있도록 했다.
AI Mode는 전통적인 링크 기반 검색 결과에서 대화형의 종합된 답변으로의 전환을 나타낸다. 이는 AI Overviews의 이전 출시에 이어 Google이 제품에 Generative AI를 통합하는 더 광범위한 노력의 일부이다. 이 기능은 비교, 계획, 문제 해결과 같이 여러 출처의 정보를 결합해야 하는 질의를 처리하도록 설계되었다.
개발 및 출시
Google은 2025년 3월 5일 "AI Overviews 확장 및 AI Mode 소개"라는 제목의 블로그 게시물을 통해 AI Mode를 발표했다. 이 발표는 이 기능을 초기 단계 검색 기능을 테스트하는 Google의 플랫폼인 Search Labs에 실험적 추가로 위치시켰다. 출시는 제한된 사용자 그룹, 즉 고급 Gemini 기능에 대한 액세스도 포함하는 유료 등급인 Google One AI Premium에 가입한 사용자로 시작되었다. 이 단계적 접근 방식을 통해 Google은 가용성을 확대하기 전에 성능과 사용자 상호 작용을 모니터링할 수 있었다.
AI Mode의 개발은 Google의 기존 Large language model 연구와 Gemini 모델 제품군을 기반으로 구축되었다. Google DeepMind에서 개발한 Gemini는 기본 추론 및 생성 기능을 제공한다. 이 기능은 또한 현대 AI 시스템의 전형적인 Multi-Head Attention 및 Transformer (architecture) 아키텍처를 통합하여 다양한 질의 유형에 걸쳐 정보를 처리하고 종합할 수 있게 한다.
기능 및 역량
AI Mode는 전통적으로 여러 번의 검색이 필요한 복잡하고 다중 파트 질의를 수용한다. 예를 들어, 사용자는 여러 제품의 비교, 상세한 여행 일정, 또는 미묘한 주제에 대한 설명을 요청할 수 있다. 시스템은 관련 사실을 통합하고 종종 웹 출처에 대한 인용을 포함하는 단일의 구조화된 응답을 생성한다.
다중 모드 입력은 주요 차별점이다. 사용자는 텍스트, 이미지 또는 음성 질의를 제출할 수 있다. 그러나 이미지 생성 기능은 사용자가 Google 계정에 로그인해야 한다. Google 생태계와의 이러한 통합은 AI Mode가 위치나 이전 검색과 같은 사용자 컨텍스트를 활용하여 응답을 맞춤화할 수 있게 한다.
이 기능은 동일한 세션 내에서 후속 질문을 처리하도록 설계되어 대화형 검색 경험을 가능하게 한다. 이는 Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) 모델링 및 Beam Search 디코딩과 같은 기술을 통해 달성되며, 응집력 있고 컨텍스트를 인식하는 답변을 생성하는 데 도움이 된다.
기본 기술
AI Mode는 Google DeepMind가 개발하고 2023년 말부터 단계적으로 출시한 Gemini 모델 제품군에 의존한다. Gemini는 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 처리할 수 있는 다중 모드 Neural network이다. 아키텍처는 Residual Network (ResNet) 구성 요소와 Layer Normalization을 통합하여 훈련을 안정화하고 긴 시퀀스에서 성능을 향상시킨다.
모델은 대규모 데이터 세트와 Adam (Optimizer) 및 Learning Rate Scheduling 기술을 포함한 고급 최적화 방법을 사용하여 훈련된다. Dropout 및 Gradient Clipping은 과적합을 방지하고 안정적인 수렴을 보장하는 데 사용된다. 이러한 방법은 Stanford AI Lab 및 MIT CSAIL과 같은 기관의 연구에 문서화된 현대 Deep learning 관행의 표준이다.
검색 특정 작업의 경우, AI Mode는 Cross-Attention 메커니즘을 사용하여 사용자 질의를 관련 웹 콘텐츠와 정렬한다. Positional Encoding은 모델이 단어와 구의 순서를 이해하는 데 도움이 된다. 시스템은 또한 Top-K Sampling을 사용하여 다양하고 자연스러운 응답을 생성하며, 창의성과 사실적 정확성의 균형을 유지한다.
다른 AI 검색 도구와의 비교
AI Mode는 다른 회사의 유사한 기능과 경쟁한다. OpenAI는 검색 기능이 있는 ChatGPT를 개발했으며, Anthropic은 웹 액세스가 있는 Claude를 제공한다. Perplexity AI는 인용이 포함된 AI 생성 답변을 제공한다. 그러나 AI Mode는 Google의 검색 인덱스와의 깊은 통합과 Gemini (language model) 제품에서도 사용되는 Gemini 모델의 사용에서 독특하다.
전통적인 검색 엔진이 링크 목록을 반환하는 것과 달리, AI Mode는 정보를 응집력 있는 서사로 종합한다. 이 접근 방식은 AI 시스템과 인간 의도의 정렬에 대해 저술한 Brian Christian의 작업과 비교되었다. 이 기능은 또한 BAIR (Berkeley AI Research) 및 Carnegie Mellon University와 같은 실험실의 Artificial intelligence 및 Machine learning에 대한 진행 중인 연구를 반영한다.
반응 및 영향
AI Mode에 대한 초기 반응은 엇갈렸다. 일부 사용자는 복잡한 질의를 처리하고 상세한 답변을 제공하는 능력을 칭찬했지만, 다른 사용자는 정확성과 잘못된 정보의 가능성에 대한 우려를 표명했다. Google은 AI Mode가 출처에 대한 인용을 포함하여 사용자가 정보를 확인할 수 있도록 한다고 강조했다. 회사는 또한 Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF)와 같은 기술을 활용하여 유해하거나 편향된 출력을 줄이기 위한 안전 장치를 구현했다.
업계 분석가들은 사용자가 검색 결과를 클릭하는 데 보내는 시간이 줄어들 수 있으므로 AI Mode가 웹 트래픽에 영향을 미칠 수 있다고 언급했다. 이는 게시자와 광고주에게 영향을 미친다. Google은 웹사이트로 트래픽을 유도하는 데 전념한다고 밝혔지만, 장기적인 영향은 불확실하다.
이 기능은 또한 정보 검색에서 Generative AI의 역할에 대한 논의를 촉발했다. Melanie Mitchell 및 Joshua Tenenbaum과 같은 연구자들은 AI 이해의 한계를 탐구했으며, AI Mode가 진정한 이해보다 통계적 패턴에 의존하는 것은 지속적인 논쟁의 주제이다.
가용성 및 향후 개발
2025년 초 현재, AI Mode는 미국에서 Google One AI Premium 구독자에게만 제공되며 Search Labs 플랫폼을 통해 액세스할 수 있다. 사용자는 기능을 사용하려면 로그인해야 하며, 이미지 생성에는 활성 세션이 필요하다. Google은 더 광범위한 가용성에 대한 특정 일정을 발표하지 않았지만, 단계적 출시는 공개 출시가 앞으로 몇 달 안에 있을 가능성을 시사한다.
향후 업데이트에는 추가 언어 지원, 다른 Google 서비스와의 통합, 기본 Gemini 모델의 개선이 포함될 수 있다. Google은 AI Overviews의 진화에서 볼 수 있듯이 사용자 피드백을 기반으로 검색 기능을 반복하는 역사를 가지고 있다. 회사는 또한 AI 기반 검색의 계산 요구를 지원하기 위해 Google Cloud 인프라에 대규모 투자를 하고 있다.
관련 개념
AI Mode는 대화형 및 생성적 검색을 향한 더 광범위한 추세의 일부이다. 다른 회사들도 유사한 도구를 개발하고 있다. 이 기능은 또한 안정적인 AI 동작을 보장하는 데 중요한 Neural network 해석 가능성 및 Loss Functions 최적화에 대한 연구와 연결된다.
기술적 세부 사항에 관심이 있는 사용자에게 Transformer (architecture) 아키텍처 및 Multi-Head Attention은 AI Mode가 질의를 처리하는 방식의 기초이다. 많은 Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) 작업에서 사용되는 Encoder-Decoder Architecture 모델도 역할을 한다. AI Mode의 개발은 원래 transformer 논문의 공동 저자이자 초기 대규모 언어 모델 작업에 기여한 Jakob Uszkoreit 및 Llion Jones와 같은 연구자들의 기여에 의해 정보를 얻었다.
같이 보기
- Gemini
- google-search
- Generative AI
- Large language model
참고 문헌
- Google 블로그, "Expanding AI Overviews and introducing AI Mode," 2025년 3월 5일.
- AI Mode에 대한 위키백과 기사 (출처 사실).
외부 링크
- 공식 웹사이트 (Google Search)
- Google 블로그 발표