생각보다 괜찮은 AI 툴 소개 (NotebookLM)

LLM 기반의 생성형 AI 플랫폼들이 점점 많아지면서, Chat GPT 뿐만 아니라 다양한 솔루션들이 나오고 있다.

나는 일단 Chat GPT 유료 계정을 쓰고 있긴 하지만, 가장 불편한 부분은, 하나의 계정에서의 메모리가 공유된다는 것이 있을 것 같다.

내가 물어봤던, 질문했던 내용들을 기억하고 대답을 해주는 것은 좋지만, 새로운 대화방을 파고 한다고 해도, 이전 대화를 삭제하지 않는 이상은 그 내용을 기억하고 있게 된다.

이게 나 혼자쓰면 그나마 문제가 없을 수도 있지만, 만약 공용계정으로 쓴다면 여러므로 불편한 부분이 된다.

 

이러한 부분에서 내가 나름 유용하게 쓰고 있는 것은 구글 Gemini 기반의 NotebookLM이다.

https://notebooklm.google/

NotebookLM | Note Taking & Research Assistant Powered by AI

여기서는, 내가 원하는 데이터 소스들을 넣어서 하나의 노트북을 만들 수 있고, 그 노트북 안에서는 내가 input으로 넣은 데이터들만 기반으로 Gemini가 대답을 해주게 된다.

질문들은 학습용으로 활용되지 않는다고 하니, 그들이 말하기에는 보안문제에도 큰 문제는 없을 것 같다.

 

이게 개인적으로는 연구를 구상할 때도 관련 논문이나, 내 아이디어를 텍스트로 넣어서 함께 돌리면서 정리하고, 아이디어를 발전시키는 것에도 좋고, 어떤 내용을 찾아볼 때도 관련된 내용들을 모두 넣어서 요약을 시킬 수 있어서 꽤나 유용한 것 같다.

예를 들면, 아래 그림과 같이, 관심이 있는 뉴스 기사의 링크와 관련된 파일들을 input으로 넣고 이에 대해 여러 질문을 하면서 대답들의 메모를 만들 수 있다.

또 하나 마음에 드는 부분은, Gen-AI 모델들을 사용하면서 가장 큰 문제가 hallucination 현상들이 언제 얼마나 일어나는지 정확히 알 수 없다는 부분인데, 답변이 내 workspace의 자료들 중에 어디를 인용해서 나온 것인지도 알 수 있어서, 조금 더 신뢰를 할 수 있다는 점이다.

나는 이렇게 각 주제별로 소스가 모이는대로 노트북을 만들어서 활용하고 있고,

예를 들어 논문 여러개를 넣어서 관련 분야 서베이를 할 때도, 전체적인 요약과 기본 지원 기능, 추천 질문들을 제공하며, 내가 원하는 채팅을 입력하여 답변도 생성할 수 있는 구조이다.

또 재미있는 부분은, 오디오 개요에 보이는 "심층 대화"생성 부분이다.

말 그대로, 내가 재료로 준 소스파일들을 가지고, 그 분야의 deep-dive 를 하는 오디오를 생성해준다.

이게 들어보면 조금 부족한 부분도 있긴 하지만, 그래도 꽤나 흥미있게 내용을 풀어주고 쓸만한 결과를 만들어준다.

 

그래서 나는 이 기능을 활용해서 내 저널논문들의 deep-dive 오디오들을 생성해봤다.

https://youtube.com/playlist?list=PLT8Ck3FhPFESTSBowIxrRuUEWumpu7xUv&feature=shared

Paper deep-dive

오디오를 추출해주면, 오디오를 바탕으로 video를 만들어주는 AI 툴인 "descript" 라는 툴을 활용해서 만들었다.

사실 이걸 text로 변환해서 내용에 맞게 화면 구성도 해주는 AI video tool을 사용해서 영상을 만들고 싶었지만, 그런 기능을 제공하는 것은 생각보다 많지 않았고, 대부분 유료결제 구독이 필요해서 걍 무료 툴 중에 가장 편하고 쓸만해보이는 것으로 만들어봤다.

내용을 보나, 오디오를 보면 사실 모두 AI로 만들어졌다고 보기에는 꽤나 자연스럽고 내용도 괜찮다.

 

AI를 활용한 무료 생성형 모델 중에 학업이나 연구, 업무, 또는 장난감으로 쓰기에도 괜찮은 tool 인 것 같아서 한 번 소개를 해봤다.