이 블로그는 구글 The Keyword 블로그(영문)에서도 확인하실 수 있습니다.

구글에서 가장 최근에 무엇을 검색하셨나요? 저는 '싱가포르 최고의 스노우스킨 월병'이었는데, 제가 사는 동네에서는 쉽게 찾을 수 없는 대표적인 중추절 간식입니다. 무엇을 검색하든 25년 전 구글 검색(Google Search)이 출시된 이래로 모든 사람에게 최고 품질의 정보를 제공한다는 목표는 변함없이 유지되고 있습니다.

그리고 수년이 지난 지금, 구글의 순다 피차이 CEO가 말했듯이 이는 여전히 구글의 가장 큰 목표입니다. 그리고  앞으로 해야 할 일은 훨씬 더 많이 있습니다. 이용자들이 매일매일 검색하는 키워드의 15%는 이전에 한 번도 보지 못한 검색어입니다. 이는 이용자들이 검색하는 내용과 연관성을 유지할 수 있도록 검색 기능을 지속적으로 개선해야 한다는 것을 의미합니다. 구글은 매년 수천 가지의 검색 기능을 개선하고 있으며, 특히 인공지능(AI)의 발전과 함께 검색의 가능성을 지속적으로 확장해나가고 있습니다.  

이번 주, 구글의 25번째 생일을 맞아 아시아 태평양 지역의 이용자들에게 더 유용한 검색을 제공하기 위해 구글이 걸어온 여정의 순간들을 간략히 살펴보겠습니다.

원하는 언어로 검색하기

1998년, 구글은 영어 서비스만 제공했습니다. 처음부터 전 세계 사람들을 위해서는 다양한 언어로 서비스를 확장해야 한다는 것을 알고 있었습니다. 그래서 2년 만에 일본어, 한국어, 중국어 간체 및 번체를 포함한 14개 언어로 서비스를 제공했습니다. 이러한 확장을 통해 더 많은 사람들이 원하는 언어로 콘텐츠를 검색할 수 있게 되었습니다. 실제로 이 4개 아시아 언어를 추가하는 것만으로도 전 세계 인터넷 사용자들은 7,500만 개의 웹페이지를 아시아 언어로 검색할 수 있게 되었습니다.

하지만 이는 아시아 태평양 지역에서 구글이 선보일 무한한 가능성의 시작에 불과했습니다. 2001년 도쿄에 미국 이외의 지역으로는 처음으로 오피스를 열었을 때, 이 오피스가 아시아 태평양 지역을 더 잘 이해하고, 이 지역의 이용자들을 위해 제품을 더욱 개선할 수 있는 발판이 될 것이라고 생각했습니다. 그리고 검색에 40개 이상의 아시아 언어를 계속해서 추가하며 검색 결과도 확장할 수 있는 가능성을 발견했습니다. 영어로 된 정보는 온라인에서 널리 이용 가능하지만, 다른 언어로 된 정보는 찾기 어려울 수 있습니다. 신경망 머신러닝 번역의 발전 덕분에 구글은 2021년 인도에서 다른 언어로 작성된 웹페이지를 원하는 언어로 읽을 수 있도록 지원하는 기능을 출시했습니다.

새로운 검색 방법

처음 구글은 텍스트 기반의 검색으로 시작했습니다. 그리고 이용자들이 정보를 찾는 데 도움이 되는 보다 직관적인 방법을 지속적으로 개발해왔습니다. 예를 들어, 많은 사람들이 생각을 글로 적는 것보다 말하는 것이 더 쉽다는 것을 알게 되었고, 머신러닝의 발전으로 2008년에 음성 검색(Voice Search)을 출시할 수 있었습니다. 특히, 인도에서는 매일 음성 검색 기능을 사용하는 인도인의 비율이 전 세계 평균의 약 두 배에 달할 정도로 인기가 많습니다. 

또한, 정보를 읽는 것보다 듣는 것이 더 편하다고 생각하는 이용자들도 있어, 검색 결과를 음성으로 들을 수 있는 기능을 선보였습니다. 2021년 인도에 이 기능을 처음 출시하며 힌디어와 5개 인도 언어로 정보를 들을 수 있도록 지원했습니다. 현재는 카메라로 촬영한 사진도 검색할 수 있으며, 얼마 전에는 일본과 인도에서 이용자들이 주제를 이해하고 탐색하는 데 도움을 주는 생성형 AI를 활용한 검색 실험을 시작했습니다. 대화형 생성형 AI 실험인 바드(Bard)를 처음 소개했을 때에도, 비영어권 언어 중 최초로 이용 가능한 언어는 바로 한국어와 일본어였습니다. 

       

신뢰할 수 있는 파트너와의 협력을 통한 지역 연관 정보 제공 

오랫동안 구글 검색이 각 지역과 더욱 밀접한 정보를 제공할 수 있게 된 데에는 파트너의 역할이 매우 컸습니다. 이상 기후 알림을 초기에 발령하는 일부터 팬데믹 기간 동안의 공중보건 정보 공유에 이르기까지, 구글은 각 지역의 다양한 기관들과 긴밀히 협력하며 이용자들에게 적시에 알맞은 정보를 제공하기 위해 노력했습니다. 2019년 인도와 인도네시아의 선거 기간 동안에는 현지 선거위원회와 협력하여 유권자들에게 등록 방법과 선거 절차를 안내하였습니다. 또한, 인도와 방글라데시의 정부와 협력하여 홍수 예측 프로그램을 파일럿 형태로 시작하였고 해당 파일럿 프로그램의 성공을 기반으로 전 세계 다른 국가들에게도 서비스를 확대하여 제공할 수 있게 되었습니다. 

특히 어려운 시기에, 구글은 사람들이 적시에 필요한 결과를 얻을 수 있도록 최대한 간편하게 서비스를 제공하기 위해 노력했습니다. 일례로 뉴질랜드에 본사를 두고 전화 상담 서비스를 제공하는 세계 최대 정신 건강 관리 네트워크 ‘쓰루라인(ThroughLine)’과의 협력을 통해 구글은 사람들에게 해당 서비스가 가장 필요했던 시기에 관련된 중요한 정보를 바로 제공할 수 있도록 하였습니다. 또 다른 예로는, 일본의 메디컬 노트(Medical Note Co.)와의 협력을 들 수 있습니다. 메디컬 노트와의 협력을 통해 구글은 이용자들이 일반적인 질병에 관하여 의사들이 인증한 정보를 찾을 수 있도록 지원할 수 있었습니다. 

한편, 모두의 소소한 즐거움을 위한 파트너십도 있었답니다. 구글은 일본의 비디오 게임 기업 세가(Sega) 및 반다이 남코(Bandai Namco Entertainment)와 같은 아시아 브랜드와 함께 협력하여 이용자들이 특정 단어를 검색하면 흥미로운 화면을 표시하는 특별한 ‘이스터 에그’를 만들기도 하였습니다. 일례로, 게임 주인공 ‘소닉’이나 ‘괴혼’을 영어인 ‘Sonic the Hedgehog’, ‘Katamari’로 검색하면 움직이는 소닉을 볼 수 있거나 미니 버전의 괴혼 게임을 볼 수도 있습니다. 또한, K-Pop 팬들을 위한 BTS 이스터 에그도 특별히 마련하기도 하였습니다. 

더욱 다양한 언어로 정보에 접근할 수 있도록 하는 지원하는 것부터 믿을 수 있는 파트너들의 전문성을 활용하는 것까지, 구글 검색이 아시아 태평양 전역의 많은 이용자들을 지원해온 방식은 매우 놀라웠습니다. 생성형 AI와 같이 새롭게 떠오르는 기술을 활용하거나 텍스트를 이용하지 않고도 쿼리를 입력하는 방법 등 앞으로도 구글 검색에서 활용될 기술들에 대해 많은 기대 부탁 드립니다. 

작성자: 욜린 앙(Yolyn Ang), VP, Knowledge & Information Partnerships Asia Pacific

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구글에서 가장 최근에 무엇을 검색하셨나요? 저는 '싱가포르 최고의 스노우스킨 월병'이었는데, 제가 사는 동네에서는 쉽게 찾을 수 없는 대표적인 중추절 간식입니다. 무엇을 검색하든 25년 전 구글 검색(Google Search)이 출시된 이래로 모든 사람에게 최고 품질의 정보를 제공한다는 목표는 변함없이 유지되고 있습니다.

그리고 수년이 지난 지금, 구글의 순다 피차이 CEO가 말했듯이 이는 여전히 구글의 가장 큰 목표입니다. 그리고  앞으로 해야 할 일은 훨씬 더 많이 있습니다. 이용자들이 매일매일 검색하는 키워드의 15%는 이전에 한 번도 보지 못한 검색어입니다. 이는 이용자들이 검색하는 내용과 연관성을 유지할 수 있도록 검색 기능을 지속적으로 개선해야 한다는 것을 의미합니다. 구글은 매년 수천 가지의 검색 기능을 개선하고 있으며, 특히 인공지능(AI)의 발전과 함께 검색의 가능성을 지속적으로 확장해나가고 있습니다.  

이번 주, 구글의 25번째 생일을 맞아 아시아 태평양 지역의 이용자들에게 더 유용한 검색을 제공하기 위해 구글이 걸어온 여정의 순간들을 간략히 살펴보겠습니다.

원하는 언어로 검색하기

1998년, 구글은 영어 서비스만 제공했습니다. 처음부터 전 세계 사람들을 위해서는 다양한 언어로 서비스를 확장해야 한다는 것을 알고 있었습니다. 그래서 2년 만에 일본어, 한국어, 중국어 간체 및 번체를 포함한 14개 언어로 서비스를 제공했습니다. 이러한 확장을 통해 더 많은 사람들이 원하는 언어로 콘텐츠를 검색할 수 있게 되었습니다. 실제로 이 4개 아시아 언어를 추가하는 것만으로도 전 세계 인터넷 사용자들은 7,500만 개의 웹페이지를 아시아 언어로 검색할 수 있게 되었습니다.

하지만 이는 아시아 태평양 지역에서 구글이 선보일 무한한 가능성의 시작에 불과했습니다. 2001년 도쿄에 미국 이외의 지역으로는 처음으로 오피스를 열었을 때, 이 오피스가 아시아 태평양 지역을 더 잘 이해하고, 이 지역의 이용자들을 위해 제품을 더욱 개선할 수 있는 발판이 될 것이라고 생각했습니다. 그리고 검색에 40개 이상의 아시아 언어를 계속해서 추가하며 검색 결과도 확장할 수 있는 가능성을 발견했습니다. 영어로 된 정보는 온라인에서 널리 이용 가능하지만, 다른 언어로 된 정보는 찾기 어려울 수 있습니다. 신경망 머신러닝 번역의 발전 덕분에 구글은 2021년 인도에서 다른 언어로 작성된 웹페이지를 원하는 언어로 읽을 수 있도록 지원하는 기능을 출시했습니다.

새로운 검색 방법

처음 구글은 텍스트 기반의 검색으로 시작했습니다. 그리고 이용자들이 정보를 찾는 데 도움이 되는 보다 직관적인 방법을 지속적으로 개발해왔습니다. 예를 들어, 많은 사람들이 생각을 글로 적는 것보다 말하는 것이 더 쉽다는 것을 알게 되었고, 머신러닝의 발전으로 2008년에 음성 검색(Voice Search)을 출시할 수 있었습니다. 특히, 인도에서는 매일 음성 검색 기능을 사용하는 인도인의 비율이 전 세계 평균의 약 두 배에 달할 정도로 인기가 많습니다. 

또한, 정보를 읽는 것보다 듣는 것이 더 편하다고 생각하는 이용자들도 있어, 검색 결과를 음성으로 들을 수 있는 기능을 선보였습니다. 2021년 인도에 이 기능을 처음 출시하며 힌디어와 5개 인도 언어로 정보를 들을 수 있도록 지원했습니다. 현재는 카메라로 촬영한 사진도 검색할 수 있으며, 얼마 전에는 일본과 인도에서 이용자들이 주제를 이해하고 탐색하는 데 도움을 주는 생성형 AI를 활용한 검색 실험을 시작했습니다. 대화형 생성형 AI 실험인 바드(Bard)를 처음 소개했을 때에도, 비영어권 언어 중 최초로 이용 가능한 언어는 바로 한국어와 일본어였습니다. 

       

신뢰할 수 있는 파트너와의 협력을 통한 지역 연관 정보 제공 

오랫동안 구글 검색이 각 지역과 더욱 밀접한 정보를 제공할 수 있게 된 데에는 파트너의 역할이 매우 컸습니다. 이상 기후 알림을 초기에 발령하는 일부터 팬데믹 기간 동안의 공중보건 정보 공유에 이르기까지, 구글은 각 지역의 다양한 기관들과 긴밀히 협력하며 이용자들에게 적시에 알맞은 정보를 제공하기 위해 노력했습니다. 2019년 인도와 인도네시아의 선거 기간 동안에는 현지 선거위원회와 협력하여 유권자들에게 등록 방법과 선거 절차를 안내하였습니다. 또한, 인도와 방글라데시의 정부와 협력하여 홍수 예측 프로그램을 파일럿 형태로 시작하였고 해당 파일럿 프로그램의 성공을 기반으로 전 세계 다른 국가들에게도 서비스를 확대하여 제공할 수 있게 되었습니다. 

특히 어려운 시기에, 구글은 사람들이 적시에 필요한 결과를 얻을 수 있도록 최대한 간편하게 서비스를 제공하기 위해 노력했습니다. 일례로 뉴질랜드에 본사를 두고 전화 상담 서비스를 제공하는 세계 최대 정신 건강 관리 네트워크 ‘쓰루라인(ThroughLine)’과의 협력을 통해 구글은 사람들에게 해당 서비스가 가장 필요했던 시기에 관련된 중요한 정보를 바로 제공할 수 있도록 하였습니다. 또 다른 예로는, 일본의 메디컬 노트(Medical Note Co.)와의 협력을 들 수 있습니다. 메디컬 노트와의 협력을 통해 구글은 이용자들이 일반적인 질병에 관하여 의사들이 인증한 정보를 찾을 수 있도록 지원할 수 있었습니다. 

한편, 모두의 소소한 즐거움을 위한 파트너십도 있었답니다. 구글은 일본의 비디오 게임 기업 세가(Sega) 및 반다이 남코(Bandai Namco Entertainment)와 같은 아시아 브랜드와 함께 협력하여 이용자들이 특정 단어를 검색하면 흥미로운 화면을 표시하는 특별한 ‘이스터 에그’를 만들기도 하였습니다. 일례로, 게임 주인공 ‘소닉’이나 ‘괴혼’을 영어인 ‘Sonic the Hedgehog’, ‘Katamari’로 검색하면 움직이는 소닉을 볼 수 있거나 미니 버전의 괴혼 게임을 볼 수도 있습니다. 또한, K-Pop 팬들을 위한 BTS 이스터 에그도 특별히 마련하기도 하였습니다. 

더욱 다양한 언어로 정보에 접근할 수 있도록 하는 지원하는 것부터 믿을 수 있는 파트너들의 전문성을 활용하는 것까지, 구글 검색이 아시아 태평양 전역의 많은 이용자들을 지원해온 방식은 매우 놀라웠습니다. 생성형 AI와 같이 새롭게 떠오르는 기술을 활용하거나 텍스트를 이용하지 않고도 쿼리를 입력하는 방법 등 앞으로도 구글 검색에서 활용될 기술들에 대해 많은 기대 부탁 드립니다. 

작성자: 욜린 앙(Yolyn Ang), VP, Knowledge & Information Partnerships Asia Pacific

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25년 전, 구글은 이용자들이 다양한 질문에 대한 답을 찾을 수 있도록 구글 검색(Google Search)을 출시했습니다. 그 이후, 수 십억 명의 이용자들은 저마다의 호기심을 채우기 위해 구글 검색을 사용했습니다. 사업이나 여행을 시작 할 때, 또 때로는 소소한 재미를 위해서 구글 제품을 사용했죠. 

순다 피차이 구글 CEO가 지난 달 블로그에서 전한 것처럼, 25년이란 의미 있는 순간에 다다를 수 있게 된 것은 큰 영광입니다. 그리고 이는 구글이 혼자서만 이루어낸 것이 아닙니다. 구글은 기술 기반의 기업이지만, 구글이 오늘날의 모습을 갖출 수 있게 된 것은 모두 함께한 사람들 덕분이었습니다. 바로 구글의 직원들, 파트너들, 그리고 무엇보다도 구글의 제품을 이용하는 전 세계 이용자들 덕분인 것입니다. 

그래서 오늘 구글의 25번째 생일을 축하하고, 동시에 25년간 이어져 온 이용자들의 호기심을 함께 기념하고자 합니다. 이용자들의 호기심이야말로 지금의 구글이 있게 해준 원동력이기 때문입니다. 예를 들면, 지난 2000년 그래미 어워드에서 미국의 가수 제니퍼 로페즈가 입은 화려한 드레스가 무엇인지 찾기 위해 수많은 사람들이 구글 검색으로 모여들어 제니퍼 로페즈의 드레스는 가장 유명한 검색어가 되기도 했습니다. 하지만 당시에는 구글 검색이 10개 정도의 사이트 링크만 제공하고 녹색 드레스의 모습은 보여주지 않았습니다. 그래서 구글의 엔지니어들이 웹페이지와 함께 이미지를 찾아주는 방법을 고안해냈고 바로 그렇게 ‘구글 이미지(Google Images)’가 탄생했습니다. 이 덕분에 이용자들은 그 어느 때 보다도 빠르게 찾고 있던 사진을 검색할 수 있게 되었습니다. 

이것이 바로 지난 25년간 구글이 반복한 작업이라고 할 수 있습니다. 넥타이를 매는 법을 알고 싶을 때, 결혼식 장소를 검색해 볼 때, 또는 건강을 위한 쇼핑 정보를 검색할 때나 국내외 정황을 잘 알고 싶을 때 등 다양한 상황을 위한 검색 기능 하나하나는 구글이 이용자들과 함께 만들어왔습니다. 

구글의 생일을 맞아 지난 25년간 해왔던, 이미 예상하셨을만한 다양한 방식으로 축하를 해보려 합니다. 먼저  오늘 구글 홈페이지에 게시된 기념 두들은 구글 로고의 변천사를 기리기 위한 것입니다. 그리고  만약 생일과 관련된 검색어를 입력하거나 생일 노래를 허밍(humming)으로 찾아본다면 재미있는 검색 결과가 기다리고 있을 것입니다. 하지만 무엇보다도 구글의 이용자들에게 감사하단 말을 전하고 싶습니다. 

구글은 매일매일 이용자를 도울 수 있는 새로운 방식을 즐겁게 상상하기도하고 구글을 통해 이용자들이 이뤄낸 결과를 보면서 다시 영감을 받기도 합니다. 동시에 우리 앞에 놓여 있는 기회와 구글의 사명을 실천하고 전 세계 더 많은 이들의 삶을 개선시킬 수 있도록 도와줄 인공지능(AI)의 가능성을 생각하면 또 한없이 겸손해집니다. 지난 블로그에서 순다 피차이 CEO는 “해답을 찾기 위한 구글의 노력은 앞으로의 25년 동안 놀라운 기술 발전을 다시 이끌 것입니다.”라고 언급한 바 있습니다. 그리고 구글은 그러한 미래를 이용자들과 함께 만들어 나가고자 합니다.  

25년이라는 특별한 시간을 함께 해주셔서 감사합니다.  앞으로 더 많은 호기심으로 구글과 오랫동안 함께 해주시길 바랍니다! 

작성자: 구글코리아 블로그 운영팀

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25년 전, 구글은 이용자들이 다양한 질문에 대한 답을 찾을 수 있도록 구글 검색(Google Search)을 출시했습니다. 그 이후, 수 십억 명의 이용자들은 저마다의 호기심을 채우기 위해 구글 검색을 사용했습니다. 사업이나 여행을 시작 할 때, 또 때로는 소소한 재미를 위해서 구글 제품을 사용했죠. 

순다 피차이 구글 CEO가 지난 달 블로그에서 전한 것처럼, 25년이란 의미 있는 순간에 다다를 수 있게 된 것은 큰 영광입니다. 그리고 이는 구글이 혼자서만 이루어낸 것이 아닙니다. 구글은 기술 기반의 기업이지만, 구글이 오늘날의 모습을 갖출 수 있게 된 것은 모두 함께한 사람들 덕분이었습니다. 바로 구글의 직원들, 파트너들, 그리고 무엇보다도 구글의 제품을 이용하는 전 세계 이용자들 덕분인 것입니다. 

그래서 오늘 구글의 25번째 생일을 축하하고, 동시에 25년간 이어져 온 이용자들의 호기심을 함께 기념하고자 합니다. 이용자들의 호기심이야말로 지금의 구글이 있게 해준 원동력이기 때문입니다. 예를 들면, 지난 2000년 그래미 어워드에서 미국의 가수 제니퍼 로페즈가 입은 화려한 드레스가 무엇인지 찾기 위해 수많은 사람들이 구글 검색으로 모여들어 제니퍼 로페즈의 드레스는 가장 유명한 검색어가 되기도 했습니다. 하지만 당시에는 구글 검색이 10개 정도의 사이트 링크만 제공하고 녹색 드레스의 모습은 보여주지 않았습니다. 그래서 구글의 엔지니어들이 웹페이지와 함께 이미지를 찾아주는 방법을 고안해냈고 바로 그렇게 ‘구글 이미지(Google Images)’가 탄생했습니다. 이 덕분에 이용자들은 그 어느 때 보다도 빠르게 찾고 있던 사진을 검색할 수 있게 되었습니다. 

이것이 바로 지난 25년간 구글이 반복한 작업이라고 할 수 있습니다. 넥타이를 매는 법을 알고 싶을 때, 결혼식 장소를 검색해 볼 때, 또는 건강을 위한 쇼핑 정보를 검색할 때나 국내외 정황을 잘 알고 싶을 때 등 다양한 상황을 위한 검색 기능 하나하나는 구글이 이용자들과 함께 만들어왔습니다. 

구글의 생일을 맞아 지난 25년간 해왔던, 이미 예상하셨을만한 다양한 방식으로 축하를 해보려 합니다. 먼저  오늘 구글 홈페이지에 게시된 기념 두들은 구글 로고의 변천사를 기리기 위한 것입니다. 그리고  만약 생일과 관련된 검색어를 입력하거나 생일 노래를 허밍(humming)으로 찾아본다면 재미있는 검색 결과가 기다리고 있을 것입니다. 하지만 무엇보다도 구글의 이용자들에게 감사하단 말을 전하고 싶습니다. 

구글은 매일매일 이용자를 도울 수 있는 새로운 방식을 즐겁게 상상하기도하고 구글을 통해 이용자들이 이뤄낸 결과를 보면서 다시 영감을 받기도 합니다. 동시에 우리 앞에 놓여 있는 기회와 구글의 사명을 실천하고 전 세계 더 많은 이들의 삶을 개선시킬 수 있도록 도와줄 인공지능(AI)의 가능성을 생각하면 또 한없이 겸손해집니다. 지난 블로그에서 순다 피차이 CEO는 “해답을 찾기 위한 구글의 노력은 앞으로의 25년 동안 놀라운 기술 발전을 다시 이끌 것입니다.”라고 언급한 바 있습니다. 그리고 구글은 그러한 미래를 이용자들과 함께 만들어 나가고자 합니다.  

25년이라는 특별한 시간을 함께 해주셔서 감사합니다.  앞으로 더 많은 호기심으로 구글과 오랫동안 함께 해주시길 바랍니다! 

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최근 AI가 큰 주목을 받고 있습니다. 구글은 초창기부터 인공지능(AI)을 중요하게 생각해 왔고, 여기에는 그럴 만한 이유가 있습니다. AI는 우리의 일상적인 업무를 보다 쉽게 만들고, 사회의 많은 난제들을 해결하는 데 도움이 될 수 있는 힘이 있습니다. 구글은 25주년을 맞이하며 지금까지의 가장 의미 있었던 AI 발전의 순간들을 돌아보며, 앞으로 구글이 AI 기술 개발에 있어 더 큰 성과를  이룰 수 있기를 기대하고 있습니다. 

2001: 구글 검색(Google Search) 사용 시 맞춤법 오류를 수정해주는 머신러닝 개발

구글의 공동 창업가인 래리 페이지(Larry Page)는 “완벽한 검색 엔진은 이용자가 검색한 내용을 정확하게 이해하고 이용자가 원하는 답변을 정확하게 제공해야 한다.”라고 말 한 적이 있습니다. 웹 검색에 더 나은 맞춤법을 제안하기 위해 간단한 버전의 머신러닝을 처음 사용하기 시작했을 때 구글은 이러한 비전을 발전시키는 데 한 걸음을 더 나아갈 수 있었습니다. 이용자가 완벽하게 검색어를 입력하지 않더라도 필요한 정보를 얻을 수 있는 것이죠.

2006: 구글 번역(Google Translate) 출시

5년 후, 구글은 머신러닝을 기반으로 자동 번역을 제공하는 구글 번역을 새롭게 선보였습니다. 구글은 아랍어-영어, 영어-아랍어 번역 지원을 시작으로, 현재는 수백만 명이 사용하는 133개 언어에 대한 번역을 지원합니다. 구글 번역은 텍스트, 이미지, 그리고 실시간 대화 내용을 번역해 전세계 사람들의 언어 장벽을 허물고, 이용자들이 과거와는 비교할 수 없을 정도로 편리하게 소통하고 더 많은 정보에 접근할 수 있도록 지원하고 있습니다.

2015: AI 기술의 대중화를 실현한 텐서플로우(TensorFlow)

구글은 새로운 오픈소스 머신러닝 프레임워크인  텐서플로우를 활용해 AI에 대한 접근성과 확장성 그리고 효율성을 개선했습니다.  텐서플로우는  전 세계 AI 연구 및 개발 속도를 가속화하는 데 도움이 되었죠. 텐서플로우는 현재 가장 인기 있는 머신러닝 프레임워크 중 하나이며, 이미지 인식에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 AI 애플리케이션을 개발하는 데 사용되고 있습니다.

2016: 알파고, 세계 바둑 챔피언과의 대결에서 승리

구글 딥마인드(DeepMind) 챌린지 매치에서 알파고는 기계가 이길 수 없다고 여겨졌던 복잡한 보드 게임인 바둑에서 세계 챔피언을 물리친 최초의 AI 프로그램이 되었습니다. 그리고 그 과정을 2억 명이 넘는 사람들이 온라인에서 지켜보았습니다. 이 혁신적인 승리는 컴퓨터로는 불가능하다고 여겨졌던 복잡한 문제를 해결할 수 있는 딥러닝의 잠재력을 보여주었습니다. 세계 최고의 바둑 기사 중 한 명인 이세돌 9단을 상대로 한 알파고의 승리는 AI의 미래에 대한 전 세계적인 관심을 불러일으켰습니다. 그리고 이제 AI 시스템이 전략적 사고와 창의력이 필요한 복잡한 게임을 학습할 수 있다는 것을 보여주었습니다.

2016: 빠르고 효율적인 AI 구현을 가능하게 한 TPU

텐서 프로세싱 유닛 (Tensor Processing Unit; TPU)은 머신러닝을 위해 특별히 설계된 맞춤형 실리콘 칩으로, 텐서플로우에 최적화되어 있습니다. 기존 칩보다 훨씬 빠르게 AI 모델을 훈련하고 실행할 수 있어 대규모 AI 애플리케이션에 적합합니다. 지난 8월에 발표된 v5e 버전은 현재까지 가장 비용 효율적이고 다양하게 활용할 수 있으며 확장성이 뛰어난 클라우드 TPU입니다. 

2017: 구글 리서치(Google Research), 트랜스포머(Transformer) 공개

구글 리서치는 “Attention is All You Need” 논문 발표를 통해 언어 이해에 도움이 되는 새로운 신경망 아키텍처인 트랜스포머를 선보였습니다. 트랜스포머 개발 이전에는 기계가 긴 문장의 의미를 잘 이해하지 못했고, 멀리 떨어져 있는 단어 사이의 관계를 파악하지도 못했습니다. 트랜스포머는 이를 획기적으로 개선하여 오늘날 가장 우수한 언어 이해 및 생성형 AI 시스템의 기반이 되었습니다. 트랜스포머는 기계가 번역, 텍스트 요약, 질문 답변, 심지어 이미지 생성 및 로봇 공학까지 수행할 수 있다는 의미에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다.

2019: 구글 검색이 질문을 더 잘 이해할 수 있게 도와주는 BERT

트랜스포머에 대한 연구를 통해 구글 검색이 이용자의 검색어를 그 어느 때보다 더 잘 이해할 수 있도록 도와주는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 선보였습니다. BERT 알고리즘은 단어를 개별적으로 이해하는 것이 아니라 문맥에서 단어를 이해하는 데 도움을 주었습니다. 그 결과 구글은 검색 전반의 품질을 대폭 개선할 수 있었고, 이용자들이 검색어를 나열하지 않고도 자연스럽게 질문할 수 있도록 했습니다.

2020: 단백질 폴딩 문제를 해결한 알파폴드(AlphaFold)

2020년, 딥마인드는 알파폴드 개발을 통해 AI 분야에서 큰 도약을 이뤘고, 이는 단백질 폴딩 문제를 해결하는데 기여했습니다. 단백질은 생명체의 구성 요소로, 단백질이 접히는 방식에 따라 그 기능이 결정되며, 잘못 접힌 단백질은 질병을 일으킬 수 있습니다. 지난 50년 동안 과학자들은 질병을 이해하고 치료하는 데 도움을 주기 위해 단백질이 어떻게 접히는지 예측하려고 노력해 왔습니다. 그리고 알파폴드가 바로 그 연구를 성공적으로 마쳤습니다. 2022년 구글은 게놈 서열이 밝혀진 지구상의 거의 모든 유기체를 포함하는 2억 개의 알파폴드 단백질 구조를 알파폴드 단백질 구조 데이터베이스(AlphaFold Protein Structure Database)를 통해 과학계와 무료로 공유했습니다. 이미 100만 명 이상의 연구자가 이 데이터베이스를 사용하여 새로운 말라리아 백신을 빠르게 개발하고, 항암제 개발을 진전시키며, 플라스틱을 먹는 효소를 개발하는 등 다양한 연구를 진행하고 있습니다.

2023: 생성형 AI와 협업을 가능하게 도와주는 바드(Bard)

구글 리서치에서 2021년에 발표한 대화형 대규모언어모델 LaMDA는 바드를 포함한 많은 생성형 AI 시스템의 기반을 마련했습니다. 3월에 출시된 바드는 현재 전 세계 대부분의 국가에서 40개 이상의 언어로 사용할 수 있어 그 어느 때보다 많은 사람들이 생산성을 높이고, 아이디어를 발산하며, 호기심을 자극하는 데 도움을 주고 있습니다. 그리고 역대 가장 똑똑하고 성능이 뛰어난 바드에 지메일(Gmail), 문서(Docs), 드라이브(Drive), 항공편(Flights), 지도(Maps) 및 유튜브(YouTube) 등 매일 사용하는 구글의 서비스를 결합하여 여행 계획, 답변 확인, 이메일 또는 문서 요약과 같은 작업에 더욱 도움이 될 수 있도록 지원하고 있습니다. 

2023: AI 기술을 더욱 발전시키는 PaLM2

지난 5월, 구글은  다국어, 추론 및 코딩 기능이 향상된 차세대 대규모언어모델 PaLM 2를 출시했습니다. 이전 모델보다 더 강력하고 빠르며 효율적인 PaLM 2는 이미 25개 이상의 구글 제품 및 기능에 적용되어 있으며, 여기에는 지메일과 워크스페이스(Workspace)의 생성형 AI 기능인 바드, 생성형 AI를 구글 검색에 심층적으로 통합하기 위한 실험인 SGE 등이 포함되어 있습니다. 또한 구글은 PaLM 2를 사용하여 의료부터 사이버 보안에 이르기까지 모든 분야에 대한 연구를 내부적으로 진행하고 있습니다. 

이는 수십 억 명의 사람들이 매일 사용하는 수많은 제품을 지원하는 구글의 AI 혁신 중 일부에 불과합니다. AI에 대한 대담하고 책임감 있는 접근 방식을 취하는 데 있어 구글은 AI 원칙을 바탕으로 향후 25년 동안의 미래 발전을 위해 개발된 새로운 모델인 제미니(Gemini)를 준비하고 있습니다. 

작성자: 레이첼 헤스펠(Rachel Hespell), Keyword Contributor

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이 블로그는 구글 The Keyword 블로그(영문)에서도 확인하실 수 있습니다.

최근 AI가 큰 주목을 받고 있습니다. 구글은 초창기부터 인공지능(AI)을 중요하게 생각해 왔고, 여기에는 그럴 만한 이유가 있습니다. AI는 우리의 일상적인 업무를 보다 쉽게 만들고, 사회의 많은 난제들을 해결하는 데 도움이 될 수 있는 힘이 있습니다. 구글은 25주년을 맞이하며 지금까지의 가장 의미 있었던 AI 발전의 순간들을 돌아보며, 앞으로 구글이 AI 기술 개발에 있어 더 큰 성과를  이룰 수 있기를 기대하고 있습니다. 

2001: 구글 검색(Google Search) 사용 시 맞춤법 오류를 수정해주는 머신러닝 개발

구글의 공동 창업가인 래리 페이지(Larry Page)는 “완벽한 검색 엔진은 이용자가 검색한 내용을 정확하게 이해하고 이용자가 원하는 답변을 정확하게 제공해야 한다.”라고 말 한 적이 있습니다. 웹 검색에 더 나은 맞춤법을 제안하기 위해 간단한 버전의 머신러닝을 처음 사용하기 시작했을 때 구글은 이러한 비전을 발전시키는 데 한 걸음을 더 나아갈 수 있었습니다. 이용자가 완벽하게 검색어를 입력하지 않더라도 필요한 정보를 얻을 수 있는 것이죠.

2006: 구글 번역(Google Translate) 출시

5년 후, 구글은 머신러닝을 기반으로 자동 번역을 제공하는 구글 번역을 새롭게 선보였습니다. 구글은 아랍어-영어, 영어-아랍어 번역 지원을 시작으로, 현재는 수백만 명이 사용하는 133개 언어에 대한 번역을 지원합니다. 구글 번역은 텍스트, 이미지, 그리고 실시간 대화 내용을 번역해 전세계 사람들의 언어 장벽을 허물고, 이용자들이 과거와는 비교할 수 없을 정도로 편리하게 소통하고 더 많은 정보에 접근할 수 있도록 지원하고 있습니다.

2015: AI 기술의 대중화를 실현한 텐서플로우(TensorFlow)

구글은 새로운 오픈소스 머신러닝 프레임워크인  텐서플로우를 활용해 AI에 대한 접근성과 확장성 그리고 효율성을 개선했습니다.  텐서플로우는  전 세계 AI 연구 및 개발 속도를 가속화하는 데 도움이 되었죠. 텐서플로우는 현재 가장 인기 있는 머신러닝 프레임워크 중 하나이며, 이미지 인식에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 AI 애플리케이션을 개발하는 데 사용되고 있습니다.

2016: 알파고, 세계 바둑 챔피언과의 대결에서 승리

구글 딥마인드(DeepMind) 챌린지 매치에서 알파고는 기계가 이길 수 없다고 여겨졌던 복잡한 보드 게임인 바둑에서 세계 챔피언을 물리친 최초의 AI 프로그램이 되었습니다. 그리고 그 과정을 2억 명이 넘는 사람들이 온라인에서 지켜보았습니다. 이 혁신적인 승리는 컴퓨터로는 불가능하다고 여겨졌던 복잡한 문제를 해결할 수 있는 딥러닝의 잠재력을 보여주었습니다. 세계 최고의 바둑 기사 중 한 명인 이세돌 9단을 상대로 한 알파고의 승리는 AI의 미래에 대한 전 세계적인 관심을 불러일으켰습니다. 그리고 이제 AI 시스템이 전략적 사고와 창의력이 필요한 복잡한 게임을 학습할 수 있다는 것을 보여주었습니다.

2016: 빠르고 효율적인 AI 구현을 가능하게 한 TPU

텐서 프로세싱 유닛 (Tensor Processing Unit; TPU)은 머신러닝을 위해 특별히 설계된 맞춤형 실리콘 칩으로, 텐서플로우에 최적화되어 있습니다. 기존 칩보다 훨씬 빠르게 AI 모델을 훈련하고 실행할 수 있어 대규모 AI 애플리케이션에 적합합니다. 지난 8월에 발표된 v5e 버전은 현재까지 가장 비용 효율적이고 다양하게 활용할 수 있으며 확장성이 뛰어난 클라우드 TPU입니다. 

2017: 구글 리서치(Google Research), 트랜스포머(Transformer) 공개

구글 리서치는 “Attention is All You Need” 논문 발표를 통해 언어 이해에 도움이 되는 새로운 신경망 아키텍처인 트랜스포머를 선보였습니다. 트랜스포머 개발 이전에는 기계가 긴 문장의 의미를 잘 이해하지 못했고, 멀리 떨어져 있는 단어 사이의 관계를 파악하지도 못했습니다. 트랜스포머는 이를 획기적으로 개선하여 오늘날 가장 우수한 언어 이해 및 생성형 AI 시스템의 기반이 되었습니다. 트랜스포머는 기계가 번역, 텍스트 요약, 질문 답변, 심지어 이미지 생성 및 로봇 공학까지 수행할 수 있다는 의미에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다.

2019: 구글 검색이 질문을 더 잘 이해할 수 있게 도와주는 BERT

트랜스포머에 대한 연구를 통해 구글 검색이 이용자의 검색어를 그 어느 때보다 더 잘 이해할 수 있도록 도와주는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 선보였습니다. BERT 알고리즘은 단어를 개별적으로 이해하는 것이 아니라 문맥에서 단어를 이해하는 데 도움을 주었습니다. 그 결과 구글은 검색 전반의 품질을 대폭 개선할 수 있었고, 이용자들이 검색어를 나열하지 않고도 자연스럽게 질문할 수 있도록 했습니다.

2020: 단백질 폴딩 문제를 해결한 알파폴드(AlphaFold)

2020년, 딥마인드는 알파폴드 개발을 통해 AI 분야에서 큰 도약을 이뤘고, 이는 단백질 폴딩 문제를 해결하는데 기여했습니다. 단백질은 생명체의 구성 요소로, 단백질이 접히는 방식에 따라 그 기능이 결정되며, 잘못 접힌 단백질은 질병을 일으킬 수 있습니다. 지난 50년 동안 과학자들은 질병을 이해하고 치료하는 데 도움을 주기 위해 단백질이 어떻게 접히는지 예측하려고 노력해 왔습니다. 그리고 알파폴드가 바로 그 연구를 성공적으로 마쳤습니다. 2022년 구글은 게놈 서열이 밝혀진 지구상의 거의 모든 유기체를 포함하는 2억 개의 알파폴드 단백질 구조를 알파폴드 단백질 구조 데이터베이스(AlphaFold Protein Structure Database)를 통해 과학계와 무료로 공유했습니다. 이미 100만 명 이상의 연구자가 이 데이터베이스를 사용하여 새로운 말라리아 백신을 빠르게 개발하고, 항암제 개발을 진전시키며, 플라스틱을 먹는 효소를 개발하는 등 다양한 연구를 진행하고 있습니다.

2023: 생성형 AI와 협업을 가능하게 도와주는 바드(Bard)

구글 리서치에서 2021년에 발표한 대화형 대규모언어모델 LaMDA는 바드를 포함한 많은 생성형 AI 시스템의 기반을 마련했습니다. 3월에 출시된 바드는 현재 전 세계 대부분의 국가에서 40개 이상의 언어로 사용할 수 있어 그 어느 때보다 많은 사람들이 생산성을 높이고, 아이디어를 발산하며, 호기심을 자극하는 데 도움을 주고 있습니다. 그리고 역대 가장 똑똑하고 성능이 뛰어난 바드에 지메일(Gmail), 문서(Docs), 드라이브(Drive), 항공편(Flights), 지도(Maps) 및 유튜브(YouTube) 등 매일 사용하는 구글의 서비스를 결합하여 여행 계획, 답변 확인, 이메일 또는 문서 요약과 같은 작업에 더욱 도움이 될 수 있도록 지원하고 있습니다. 

2023: AI 기술을 더욱 발전시키는 PaLM2

지난 5월, 구글은  다국어, 추론 및 코딩 기능이 향상된 차세대 대규모언어모델 PaLM 2를 출시했습니다. 이전 모델보다 더 강력하고 빠르며 효율적인 PaLM 2는 이미 25개 이상의 구글 제품 및 기능에 적용되어 있으며, 여기에는 지메일과 워크스페이스(Workspace)의 생성형 AI 기능인 바드, 생성형 AI를 구글 검색에 심층적으로 통합하기 위한 실험인 SGE 등이 포함되어 있습니다. 또한 구글은 PaLM 2를 사용하여 의료부터 사이버 보안에 이르기까지 모든 분야에 대한 연구를 내부적으로 진행하고 있습니다. 

이는 수십 억 명의 사람들이 매일 사용하는 수많은 제품을 지원하는 구글의 AI 혁신 중 일부에 불과합니다. AI에 대한 대담하고 책임감 있는 접근 방식을 취하는 데 있어 구글은 AI 원칙을 바탕으로 향후 25년 동안의 미래 발전을 위해 개발된 새로운 모델인 제미니(Gemini)를 준비하고 있습니다. 

작성자: 레이첼 헤스펠(Rachel Hespell), Keyword Contributor