• [TECH ISSUE] 구글과 MS의 연례 개발자 컨퍼런스, 어떤 기술이 공개되었을까?
• [IT GLOSSARY] 새로운 Gradle 빌드의 기본 언어로 채택된 Kotlin DSL! 그런데.. DSL이 뭘까?
• [TECH STORY]
  • React 아니고 React Native요!
  • 화면 성능 저하, 어떻게 개선할까?
  • Kotlin DSL, Gradle 빌드 기본 언어 채택… 왜 Kotlin DSL일까?
• [IMQA NEWS] IMQA, React Native 지원!
• [BUSINESS STORY] “신규 디바이스, 집중 모니터링으로 해결!”

#[구글] 25개의 구글 서비스에 탑재된 AI 언어 모델 'PaLM 2'

지난 5월 11일, 12일 양일간 온라인으로 개최된 '구글 I/O 2023'에서는 최신 스마트폰인 픽셀 7 시리즈, Android 13을 공개하는 등 다양한 내용에 대해 발표했습니다. 모두 다루기엔 내용이 많아 가장 주목 받은 내용을 중심으로 간략히 정리해 보았습니다. 

이번 행사에서는 AI라는 단어가 140여 회 이상 언급되었다고 할 만큼, AI에 대한 이야기가 많았는데요. 특히 작년 4월에 공개된 'PaLM 1'의 차세대 버전인 'PaLM 2'를 공개함과 동시에 PaLM 2로 구동되는 25개의 제품과 기능도 함께 발표했습니다. 

가장 눈에 띄는 것은 단연 대화형 AI 서비스 '바드(Bard)'인데요. 처음 공개 당시, 잘못된 답변 등으로 인해 성능이 떨어진다는 평가로 주가가 10% 가량 하락하기도 했죠. 이번에 소개된 바드에는 이전에 적용된 LaMDA 모델이 아닌, PaLM 2를 적용하였고, 과학, 수학 문제에 대한 광범위한 학습을 거쳐 논리력과 추론 능력이 강화되었다고 합니다.

바드는 영어에 이어 한국어와 일본어 서비스를 시작하여 한국 시장에서도 큰 관심을 받았는데요. 순다르 피차이 구글 CEO는 한국어와 일본어는 영어와 매우 달라 구글이 고려해야 하는 기술 범위는 넓혀줄 수 있다고 말하며, 한국어 서비스를 시작한 이유에 대해 밝혔습니다. (일각에선 한국이 구글 검색 점유율이 1위가 아닌 거의 유일한 국가이기 때문이라는 의견도 있죠.)

바드 외 PaLM 2가 적용된 제품은 구글 워크스페이스입니다. 3월 뉴스레터에서도 다룬 적이 있는 구글 워크스페이스는 당시 베타 버전으로 공개되었는데요. 이번 구글 I/O 2023을 통해 '듀엣 AI(Duet AI for Workspace)'라는 이름으로 상세 내용이 공개되었습니다. 

• 모바일에서도 가능한 자동 생성 글쓰기 지원
• 구글 슬라이드에서 텍스트로 이미지 생성
• 구글 스프레드시트에서 테이블의 데이터를 분석하고, 자동으로 시각화
• 구글 포토에서 사람, 사물의 위치 변경 및 삭제 가능한 AI 편집 기능 추가

많은 기능 중에서 아주 간단히 정리해 보았는데요. 듀엣 AI를 통해 구글의 많은 워크스페이스에서 사용 편리성이 크게 증대될 것으로 기대됩니다. 실제 사용해 볼 수 있는 대기자 명단 등록 신청이 가능하니, 관심 있으신 분들은 '구글 워크스페이스랩(클릭)'에서 신청해 보세요.

+ 구글은 MS의 빌드 2023이 진행되던 날, 구글 마케팅 라이브를 통해 AI 기반의 '프로덕트 스튜디오(Product Studio)'를 공개했는데요. 제품 이미지 파일을 업로드하고 원하는 글을 입력하면 다양한 제품 이미지를 손쉽게 만들 수 있으며, 배경 제거 기능 및 해상도를 높일 수 있는 기능을 제공한다고 하여 많은 관심을 받고 있습니다.

• LLM에 내용이 궁금하다면? 지난 4월 뉴스레터를 참고해 보세요.
• PaLM에 대한 내용은 여기서 보실 수 있어요.
• AI 챗봇에 대해 정리한 내용을 살펴보세요. 이 때만해도 바드는 LaMDA 모델을 사용했어요.

#[구글] AI가 접목된 검색엔진, 어떻게 변화할까?

스탯카운터의 글로벌 검색엔진 순위 데이터를 보면 2023년 4월 기준, 구글은 92.6%로 독보적인 점유율을 보입니다. 이런 구글 검색엔진의 변화는 검색엔진 시장 전체에 큰 영향을 미칠 수 있기에 많은 관심을 받았습니다.

앞서 소개한 구글의 AI 기술은 검색엔진에도 도입되는데요. 질문한 결과에 대해 AI가 답변을 주고, 참고한 관련 링크를 함께 보여줍니다. 또한 추가 예상 질문을 제시하고 답변을 주고 있어 함께 참고할 수 있습니다. 

AI 외 관심을 받은 부분은 '관점(Perspectives)' 탭입니다. 특정 주제에 대한 여러 사람의 '관점'을 보여주는 기능으로 유튜브, 틱톡, 레딧, 블로그 등이 노출될 수 있습니다. 

사용자는 AI의 답변과 숏폼 콘텐츠 등을 통해 이미 충분히 정보를 획득했기 때문에 다른 사이트를 방문하지 않을 수 있으므로 전반적으로 노출되는 웹사이트 수가 줄고, 정확도나 품질이 높은 사이트가 먼저 노출될 것으로 예상됩니다. 또한 '검색어-웹사이트 목록-웹사이트 클릭/방문으로 이어지는 검색 엔진 형태 자체의 변화도 예상할 수 있습니다. 

#[MS] MS 플랫폼 전반에서 활용될 코파일럿과 플러그인

MS는 5월 24일, 25일 양일간 온오프라인 하이브리드 방식으로 연례 최대 개발자 컨퍼런스인 '마이크로소프트 빌드 2023'을 개최했습니다. 

AI의 주도권을 잡은 MS답게 이번 빌드 2023에서는 GPT-4 기술을 활용한 생성 AI '코파일럿(Copilot)'의 생태계를 확장하는데 집중했습니다. 그 전에 올해 MS의 AI 기술 행보에 대해 간략히 정리해 볼까요?

• 오픈AI와의 파트너십 확대 (투자 규모는 공개되지 않았지만, 투자금 100억 달러, 한화 약 12조 3500억원으로 예상)
• GPT-4 기반의 검색 엔진 '빙(Bing)'과 브라우저 '엣지(Edge)' 공개
• '애저(Azure) 오픈AI 서비스'에 챗GPT와 GPT-4 지원

이번 빌드 2023을 통해 공개된 것 중 하나는 바로 윈도우 11에 '윈도우 코파일러(Window Copilot)'이 탑재됩니다. MS는 윈도우 코파일러를 통해 AI 지원을 중앙 집중화하는 최초의 PC 플랫폼을 만들 예정인데요. 작업 표시창에 위치한 윈도우 코파일럿은 일종의 개인 비서의 역할을 수행합니다. 워드, 엑셀, 파워포인트, 팀즈, 빙 등에서 자유롭게 사용할 수 있는 것은 물론 캘린더, 이메일, 문서, 연락처 같은 사용자 데이터와 연계되어 다양한 기능을 제공합니다.

또한 MS는 플러그인 기능을 코파일럿 제품으로 확대하여 플로그인 방식으로 AI 생태계를 확장할 계획인데요. 웹사이트나 애플리케이션을 만들면 플러그인을 통해 누구나 사용할 수 있는 방법으로 앱스토어를 거치지 않고 플러그인을 통해 사용히는 생태계를 만든다는 거죠.

현재도 MS 365 코파일럿 얼리 액세스 시스템을 통해 아틀라시안, 어도비, 서비스나우, 톰슨로이터, 무브웍스 등 MS 파트너사의 50개가 넘는 플러그인을 사용할 수 있으며, 코파일럿 공식 출시 후에는 수천 개 이상의 플러그인을 사용할 수 있게 됩니다.

#[MS] AI 앱 구축부터 배포까지 돕는 애저 AI 스튜디오

새로운 생태계 구축을 위해 함께 선보인 것이 바로 '애저 AI 스튜디오'인데요. MS는 애저 AI 스튜디오를 통해 애저 오픈AI 서비스에 기업들이 자체 보유한 데이터와 결합해 내부 데이터에 대한 자체 코파일럿을 개발할 수 있도록 지원할 예정입니다. 쉽게 말해 고객이 직접 코파일럿을 구축할 수 있는 거죠.

기업은 애저 AI 스튜디오를 통해 생성 AI 모델을 선택하고 코파일럿 역할 및 기능을 설명하는 메타 프롬프트(meta-prompt)를 만드는 과정을 거쳐 코파일럿을 개발할 수 있습니다. MS는 이러한 기능을 통해 기업에게 최적화된 모델을 제공합니다. 업계에서는 MS가 AI 기술을 통해 애저를 써야만 하는 '킬러 콘텐츠'를 만들어 클라우드 시장에서 우위를 선점, 관련 사업을 확대할 것으로 전망하고 있습니다.

이 외에도 AI 데이터 분석을 위한 통합 플랫폼인 'MS 패브릭(MS Fabric)'을 공개했는데요. 데이터 수집부터 분석, 시각화, 보안, 생성형 AI 등의 기능을 플랫폼 형태로 제공하는 것이죠. 사티아 나델라 MS CEO는 MS 패브릭이 수년 내 출시한 제품 중 가장 큰 데이터 제품이라고 강조하기도 했죠.

패브릭용 코파일럿을 사용하면 모든 데이터 환경에서 대화형 언어로 데이터 플로우와 파이프라인을 만들고, 코드 및 전체 함수를 생성합니다. 또한 머신러닝 모델을 빌드하거나 결과를 시각화할 수도 있죠. 고객은 애저 오픈 AI 서비스 모델과 데이터를 결합해 자체 대화형 언어 환경을 만들고 이를 플러그인으로 게시할 수 있습니다.

아래 IMQA NEWS에서 제대로 소개하겠지만, 순서상 잠깐 말씀드리자면 이제 React Native 환경에서도 IMQA로 성능 모니터링이 가능합니다. React Native 지원을 위해 어떤 것을 고민하고, 어떻게 만들었는지 정리해 보았는데요. React Native의 특징과 React와의 차이에 대해서도 함께 정리했답니다. 모든 분을 위해 정리한 글이지만, 특히 아래에 해당되신다면 꼭 읽어 보세요! 😉

• React가 React Native 아냐..? 하시는 분
• 다르다는 것은 알지만 정확한 차이에 대해 설명이 어려우신 분
• React Native 앱을 개발/운영하시는 분

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'분명 개발할 땐 문제가 없었는데, 왜 배포하고 보면 화면이 이렇게 늦게 뜨는 걸까?' 싶으실 때가 있으실텐데요. 사실 잘 개발했더라도 사용자의 화면에서 느리게 표현된다면, 사용자에게는 느린 서비스로 인식돼죠. 

그래서 화면 성능 저하 문제로 고민이신 분을 위해 주요 원인과 개선 방법에 대해 정리해 보았습니다.

아주 간단한 개선만으로도 훨씬 빠른 서비스를 제공할 수 있으니, 화면 성능 문제로 고민이시라면 지금 바로 보셔야 합니다!!

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IT GLOSSARY에서도 잠시 언급한 내용인데요. (사실 이 글을 위해 IT GLOSSARY에서 DSL을 소개했어요!) 최근 구글은 안드로이드의 새로운 빌드 언어로 Kotlin DSL을 채택했습니다. Kotlin DSL이 무엇인지 궁금하실 분이 계실 것 같아 Kotlin DSL이 무엇인지, 어떤 장점이 있는지 정리해 보았습니다. IT GLOSSARY에서 살펴본 DSL과 GPL에 대한 특징과 차이점에 대해서도 자세히 알 수 있으니, 확인해 보세요.

이전 뉴스레터에서도 Kotlin에 대해 다룬 적이 있는데요. 바로 메타가 안드로이드 앱의 코드를 Java에서 Kotlin으로 바꾼다는 내용이었죠. 미처 못 보신 분은 '메타, 자바에서 코틀린으로?'을 클릭해 보세요.

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이제 React Native 환경에서도 IMQA를 통해 모니터링이 가능합니다. 현재는 베타 버전으로 운영되며, iOS도 지원될 예정입니다. 아래 자세히 보기를 통해 설치 방법에 대해 확인하실 수 있습니다.

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