제 일상의 어려움 중 하나는 생각을 한곳에 정리하는 것입니다. 치의학과 관련된 머신러닝 연구 프로젝트를 진행하는 제 여동생도 마찬가지입니다. 제 여동생은 교사인데, 책상 위에는 셀 수 없이 많은 교육 자료 폴더가 있습니다.
교육이나 연구 자료, 출처, 그리고 노트 조각들을 모아서 그것들을 논리적으로 이해하는 것은 저희에게는 매우 어려운 일입니다. 여러 가지 정리 도구와 생산성 향상 도구들을 시도해 본 끝에, 저는 작년에 구글의 NotebookLM을 선택했습니다. 네, 맞습니다. AI가 풍부하죠. 그리고 아니요, 부담을 주지도 않을 겁니다. 인공 현실과 AI 환각.
챗봇과 달리 쌍둥이 자리 또는 ChatGPT, 할 수 있다 노트북LM 그냥 본인이 직접 만든 자료로 작업하세요. 그러면 Plus가 정말 많은 것을 해냅니다. 정말 많은 것을요. 무작위로 만든 자료를 잘 정리된 문서로 변환하고, 마인드맵을 만들고, 심지어 팟캐스트까지 제작할 수 있습니다. 마치 두 사람이 뉴스 원탁 토론을 하는 것처럼 진행자가 작성한 아이디어에 대해 이야기하는 도중에 끼어들 수도 있습니다.
지금까지 NotebookLM은 웹 플랫폼에만 국한되어 모바일에서 접근하기 어려웠습니다. 하지만 Google I/O를 앞두고 마침내 모바일 버전으로 출시되었습니다. 아직 개선해야 할 부분이 남아 있지만, 일반 노트 필기 앱보다 훨씬 더 많은 기능을 제공합니다. 솔직히 말해서, 훨씬 더 많은 기능을 제공합니다.
NotebookLM 시작하기
모바일 앱은 매우 간단합니다. 기본적인 기능이라고 할 수도 있고, 단순함을 유지하기 위한 의도적인 단계라고 할 수도 있습니다. 먼저 노트북을 만들고, 여기에 소스 자료를 추가할 수 있습니다. 휴대폰에 저장된 PDF 파일, YouTube 동영상, 웹 기사, 심지어 클립보드에서 복사한 텍스트까지 가능합니다.
노트북을 생성하면 앱이 모든 자료를 처리하고 질문에 답할 준비가 됩니다. 질문은 매우 구체적일 수도 있고, 단순히 광범위할 수도 있습니다. 예를 들어, 저는 흑연 공급에 대한 관세의 영향과 글로벌 전기 자동차(EV) 산업에 대한 직접적인 영향을 논의하는 약 6개의 연구 논문과 시장 분석 보고서를 업로드했습니다.
제가 요청하는 광범위한 내용은 일반적으로 모든 출처 자료를 간략한 개요를 위한 짧은 기사로 변환하는 것입니다. 하지만 NotebookLM은 적절한 인용과 함께 매우 구체적인 질문도 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 어느 나라가 가장 큰 영향을 받을지 물었을 때, NotebookLM은 추가적인 맥락과 함께 정확한 답변을 제공했습니다.
가장 좋은 점은 무엇일까요? 소스 자료의 특정 섹션으로 연결해 주는데, 팝업 창으로 열립니다. 이를 통해 AI가 정확한 정보를 추출했는지 확인할 수 있습니다. 제가 테스트해 본 결과, 시처럼 은유가 AI를 오해하게 만들 수 있는 기술적인 자료를 다루는 경우를 제외하고는 지식 추출이 대부분 정확했습니다.
노트북에 Plus 자료를 추가하면 AI가 새로운 학습 자료를 기반으로 요약하고 답변을 조정합니다. 마지막으로 하단 바에는 팟캐스트를 위한 스튜디오 섹션이 있는데, Plus에 대해서는 나중에 다루겠습니다.
간단한 해결책이 있는 몇 가지 단점
현재 NotebookLM 앱은 웹 버전에서 제공하는 여러 기능이 부족합니다. 예를 들어, 노트북에 직접 아이디어를 추가하거나 소스로 변환할 수 없습니다. 다른 방법은 노트를 PDF 파일로 로컬에 저장한 후 NotebookLM 앱으로 가져오는 것입니다.
NotebookLM의 가장 흥미로운 기능 중 하나는 마인드맵 생성 기능인데, 모바일 앱에서는 이 기능도 빠져 있습니다. 마찬가지로 앱에서는 팟캐스트 길이를 사용자 지정하거나 조절할 수 없습니다. 마지막으로, 학습 가이드, 간략한 문서, FAQ, 타임라인 생성 기능도 없습니다.
다행히 모바일 브라우저에서 이 모든 작업을 할 수 있습니다. FAQ나 브리핑 문서를 만든 후 클릭 한 번으로 리소스로 추가하면 모바일 앱에서 바로 이용할 수 있습니다. 단, 마인드맵은 PNG 형식으로 저장되는데, 이 파일 형식은 현재 모바일 앱 업로드를 지원하지 않습니다. 이 기능은 현재 Gemini에서만 지원하지만, 곧 NotebookLM에도 적용될 것으로 예상됩니다.
팟캐스트가 가장 큰 승자입니다
NotebookLM의 가장 큰 장점 중 하나는 바로 독창적인 팟캐스트 제작 기능입니다. 모든 소스 URL, PDF, 메모를 업로드하기만 하면 내장된 AI가 2인용 팟캐스트를 자동으로 만들어 줍니다. 이 팟캐스트 덕분에 학습 및 복습 과정이 훨씬 더 몰입도가 높아졌는데, 특히 저처럼 하루 종일 텍스트만 들여다보는 사람에게는 더욱 그렇습니다.
최근 동료들과 면접 준비에 대해 이야기를 나누었습니다. 사전 준비에도 불구하고 핵심적인 대화 주제를 한두 가지 잊어버리는 경우가 종종 있습니다. 이번에는 크라우드소싱으로 모인 질문들을 인터랙티브 팟캐스트로 다시 들어봤는데, 단순한 요점 목록보다 훨씬 더 오래도록 기억에 남았습니다.
하지만 이 팟캐스트에는 장점이 있습니다. 진행자를 중간에 끼어들어 논의 중인 주제에 대해 관련 질문을 할 수도 있습니다. 특히 인공지능 시대에 이 기능은 두 가지 측면에서 매우 유용합니다. 첫째, 오디오 클립의 출처를 알 수 있습니다.
두 번째로, 피자 레시피에 접착제를 바르는 것처럼 자신 있게 말도 안 되는 소리를 늘어놓는 AI를 신뢰해야 하는 딜레마에 시달리지 않아도 됩니다.
우리가 아는 인터넷이 빠르게 AI 쓰레기장으로 변하고 있다는 것은 부인할 수 없습니다. 구글에도 어느 정도 책임이 있습니다. AI 개요나 AI 검색 모드 같은 기능은 여전히 요약에 어려움을 겪거나 기본적인 사실조차 제대로 전달하지 못하는 경우가 있습니다.
마찬가지로, 유튜브를 비롯한 소셜 미디어 플랫폼은 검증되지 않은 주장과 명백한 허위 정보로 가득 찬 AI 기반 영상으로 점점 더 많은 공격을 받고 있습니다. 스포티파이와 아마존 같은 기업들 또한 AI 기반 콘텐츠에 대한 입장을 완화했습니다. 간단히 말해, 사실 확인의 책임은 여러분에게 있습니다.
NotebookLM에서 제작한 팟캐스트는 이러한 딜레마를 해결합니다. 진행자가 제공하는 정보는 애초에 여러분이 제공한 내용일 뿐입니다. 동료 심사를 거친 연구 논문, 신뢰할 수 있는 출처의 YouTube 동영상, 관련 기사, 또는 여러분의 생각(모든 문법 오류를 포함한) 등입니다.
현재 과학계에서는 지식 흡수에 있어 듣는 것이 보는 것보다 확실히 더 나은지에 대한 의견이 엇갈리고 있습니다. 한 언어학자이자 교육자는 하이브리드 학습 방식이 더 낫다고 말했습니다. 하이브리드 학습 방식은 우리의 감각을 더 많이 활용하기 때문에 학습 과정이 더욱 몰입적이고 덜 지루합니다.
물론, 복잡한 주제를 배우는 데 있어 창의적인 설득의 힘을 과소평가할 수는 없습니다. 이를 위해 팟캐스트 진행자를 멈추고 심도 있는 질문을 던질 수 있는 능력은 매우 유용합니다. AI가 웹에서 모호하게 요약하는 대신, 제공된 자료의 맥락 내에서 구체적인 답변을 제공할 때, 그 답변은 신뢰할 만하다고 확신할 수 있습니다.
이 앱은 휴대폰에 꼭 설치되어 있어야 합니다.
NotebookLM은 노트 필기의 미래라고 할 수 있습니다. 이 앱은 여러분의 노트(그리고 여러분이 수집한 모든 자료)를 인터랙티브 형식으로 변환해 줍니다. 여러분이 제공한 모든 지식을 흡수한 자동 응답기와 자유롭게 대화할 수 있는 앱입니다.
한 걸음 더 나아가 팟캐스트로 변환하여 아무리 기술적인 문서라도 매력적인 일대일 오디오 대화로 바꿔줍니다. 모든 읽을거리를 다양한 형식으로 변환하여 공유하거나 개인적으로 읽을 수 있도록 유연하게 활용할 수 있습니다. FAQ 형식으로 되어 있어서 클릭 한 번으로 바로 사용할 수 있다는 점이 마음에 듭니다.
이제 앱만 없어졌습니다. 이유는 잘 모르겠습니다. 엄밀히 말하면 NotebookLM 모바일 브라우저 버전만 있으면 되지만, 여전히 약간의 불편함이 있습니다. 네, 웹 앱 바로가기를 쉽게 만들어 이러한 제약을 극복할 수 있습니다.
Google에서는 NotebookLM이 학생들 사이에서 큰 인기를 얻고 있다고 하는데, 저도 제 집에서 그 사실을 확실히 증명할 수 있습니다. 하지만 여러분의 휴대폰이 Gemini Nano를 충분히 활용할 준비가 되었다면, 모든 기능을 이용할 수 있을 것이라고 생각합니다. 올해 Google I/O에서 본 바에 따르면, 곧 가능할 것으로 보입니다.
댓글이 닫혀있다.