AI 기반 웹브라우저 경쟁 본격화
키워드를 넘어선 검색 엔진의 확장
검색 패러다임의 멀티모달 기반 전환

구글이 자사 검색 플랫폼에 ‘인공지능 모드(AI Mode)’를 전격 도입하면서 검색 엔진의 개념을 재정의하고 있다. 단순한 링크 제공을 넘어 콘텐츠에 대한 분석까지 수행하는 방식이다. 구글의 검색 엔진은 이제 텍스트뿐 아니라 영상, 음성, 문서 등 비정형 데이터를 맥락에 따라 이해하고, 이에 기반한 응답을 생성한다. 시청각 정보를 인지하고, 자료를 분석하며, 상황에 맞는 정제된 답변을 제공하는 구조다. 이 같은 흐름은 구글만의 행보가 아니다. 오픈AI를 비롯한 주요 AI 기업들 역시 교육과 업무 현장을 겨냥한 서비스를 전개 중으로, 사람과 기계 간 인터페이스의 유동성이 높아질수록 그 파급력은 인간의 업무 대체로 이어지는 양상이다.

구글, ‘AI 오버뷰’ 기술 도입

29일(현지시간) 구글은 AI 연구 도구인 ‘노트북LM’에 ‘비디오 개요(Video Overviews)’ 기능을 새롭게 도입했다고 밝혔다. 기존에 큰 호응을 얻었던 팟캐스트 기능인 ‘오디오 개요’가 시각화 버전까지 진화한 것으로, 교육 및 연구 분야에서 혁신적인 활용이 기대된다. 이 기능은 단순 텍스트 요약을 넘어 AI가 문서 내 이미지, 도표, 인용문, 수치 등을 선별해 시각적으로 설명이 필요한 부분을 중심으로 영상 콘텐츠를 구성한다. 버튼 하나로 PPT 발표 영상 수준의 시각화 자료가 완성되는 것이다.

지난해까지만 해도 검색 엔진은 키워드 기반 질의에 반응하는 정적 시스템에 머물렀다. 그러나 AI 모드가 적용된 구글 검색은 이제 영상, 회의 음성, 디바이스 내 저장 파일 등 다양한 멀티미디어 정보를 실시간으로 분석할 수 있다. 예컨대 학생이 녹화한 강의 영상에서 특정 주제에 대한 교수의 발언을 추출하거나, 화이트보드 사진을 바탕으로 요점 정리를 제공하는 식이다. 사용자의 요약 없이도 AI가 데이터를 해석하고 정보를 가공하는 ‘액티브 어시스턴트’로 기능이 전환되고 있는 셈이다.

이는 학습 방식에도 구조적 전환을 가져온다. 녹음 파일의 반복 청취나 수기 노트 정리 없이도, AI가 주요 내용을 요약하고 맥락을 보완하며, 학습자의 질의에 대한 실시간 응답을 제공할 수 있기 때문이다. 구글도 이 기능을 학생들이 콘텐츠에 보다 효율적으로 접근할 수 있도록 지원하는 실용적 학습 도구로 규정하고 있다.

오픈AI 역시 강의 슬라이드, PDF 자료, 학습관리 시스템 화면 등 다양한 형태의 학습 콘텐츠를 입력받아 질문에 응답하는 기능을 제공하고 있다. 부수적 기능과 과금 방식의 차이는 있으나, 핵심 논리는 동일하다. 검색이 키워드 중심 영역을 벗어나 맥락과 의미의 해석으로 진화했다는 점에서다.

학습·업무 현장의 AI 자동화 확대

이 같은 AI 기능의 확장은 교육을 넘어 업무 전반에도 혁신을 불러오고 있다. 반복적인 데이터 입력, 회의록 작성, 템플릿 기반 응답 등 전형적 루틴 업무는 이미 AI와 경쟁하는 구도로 전환되는 중이다.

통상 업무 흐름을 보면 회의 내용을 사람이 직접 정리하고, 고객 문의에 사전 작성된 답변을 활용하며, 공유 문서를 수작업으로 수정하는 형태가 일반적이다. 그러나 AI가 회의 음성에서 핵심 메시지를 자동 추출하고, 요약 보고서를 작성하며, 관련 문서를 실시간으로 갱신하는 방식 등이 이미 기업 내에서 현실화되고 있다. 이와 더불어 최근 데스크탑 기반의 ‘에이전트 모델’이 상용화되면서 과거 초급 사무직이 수행하던 업무의 상당 부분이 자동화되는 추세다.

시장 분석에 따르면 녹취록 정리, 1차 고객 응대, 단순 보고서 작성, 기초적 리서치 등의 직무는 우선적으로 AI 대체의 영향을 받을 것으로 전망된다. 완전한 인력 대체까지는 아니더라도, 운영 효율화 및 비용 절감을 위한 방향 전환은 불가피하다는 게 중평이다. 이에 따라 조직 내 협업 방식 역시 고차원적 역량 중심으로 재편될 가능성이 높다.

AI 학습 도구 확산의 명암

다만 교육 현장에서 AI 기반 학습 도구는 실질적 효용을 제공하는 동시에, 학습 윤리와 형평성 문제를 동시에 야기한다. 강의 PDF나 녹화 영상, 과제 파일 등을 AI 챗봇에 입력한 뒤 자동 생성된 응답을 학습 결과물로 제출하는 행위가 확산될 경우 성실성과 창의성의 경계가 흐려질 수밖에 없기 때문이다. 학습자의 사고력 기반 답인지, AI 생성 응답인지의 구분도 모호해질 수 있다. 이렇다 보니 교육기관들도 AI 도구의 허용 범위를 어떻게 설정할 것인지에 대한 논의가 불가피한 실정이다.

또한 핵심 기능 일부는 무료로 제공되지만, 정밀한 분석 및 고속 처리 기능은 대부분 유료 구독에 의존한다. 200달러에 달하는 챗GPT 프로 등 프리미엄 요금제에 접근 가능한 학생은 더 나은 응답 경험을 얻을 수 있는 반면, 그렇지 못한 학생은 상대적으로 불리한 학습 환경에 놓이게 된다는 의미다. 이 같은 경제적 불균형은 학습 격차로 이어질 공산이 크며, 이는 제도적 지원이 미흡한 기관일수록 더욱 심화될 수밖에 없다.

의존도에 따른 역기능도 문제다. AI의 요약과 해설 기능에 지나치게 의존할 경우 학생 스스로의 독해력은 물론 비판적 사고력, 개념 정리 능력이 약화될 수 있다. 정보 처리의 인지적 부담을 모두 AI가 떠안게 되면, 학습 과정의 본질이 손상될 수 있다는 얘기다. 다만 단점만 있는 건 아니다. 학업과 근로를 병행하는 학생들의 경우 AI 기술을 활용해 강의 내용을 복습하고, 모호한 개념을 명확히 이해하며, 맞춤형 보충 학습을 받을 수 있다. 특히 전통적 학습 방식에 어려움을 겪는 학습자에게는 학업 효율을 획기적으로 향상시킬 수 있는 계기가 될 수도 있다.