일반적인 AI는 개인 메모리와 대화내역, 인터넷을 기반으로 작동합니다. 만약, 프롬프트, 메모리, 데이터, 첨부 데이터를 컨트롤 하지않고, 요구하는 내용이 같다면 대략 비슷한 답변을 제공합니다.
하지만, Personal Intelligence는 대화메모리, 개인의 데이터베이스, gmail, Youtube 계정, google Photo, Drive, google Calander etc...
구글에 한 계정으로 연동되는 모든 서비스를 참고하여 개인 데이터 기반으로 사고하여 답변을 제공합니다.
즉, 개인에 대해 정보를 확인하여 제공한다는 것이죠.
해당 과정에서 정보들은 단순히 ‘AI’의 참고용도로만 사용된다고 합니다.
또한, 사용자는 참고할 서비스를 빼거나 추가하여 선택할 수 있다고 합니다.
사용 예시 (원문)
1) ’내 차에 맞는 타이어를 추천해줘.‘
단순히 내 차에 맞는 타이어를 추천해달라고 하면, AI는 모르는 데이터가 너무 많습니다. 사용자의 자동차가 무엇인지 모르죠.
하지만, Perosnal Intelligence는 구글 포토에 접근해, 사용자의 자동차가 어떤 회사의 어떤 모델인지 확인하고 심지어 사용자가 어떤 식으로 자주 운전하는지, 여행을 많이 가는지, 단순히 출퇴근용인지 등...을 파악하여 사용자에게 맞게 추천해줍니다.
2) 특색있는 여행지를 추천해줘.
구글 포토, 드라이브, Gmail 등..을 참고하여 사용자가 여행을 가서 어떤 사진을 찍고, 어떤 활동을 좋아했는지 등...을 파악하여 알맞는 여행지와 활동을 추천해줍니다.
3) 내가 읽을 책 추천해줘.
평소 개인의 관심사를 연동되는 서비스들 내에서 찾아내 그것에 알맞는 책을 추천해줍니다.
‘너무 방대한 데이터’로 병목이나 문제가 생길 수 있지 않나요?
> 컨텍스트 패킹이라는 방법으로 해결했다고 합니다. (필요한 정보와 연결되는 정보들만 참고하고 그것을 압축시켜서 처리)
저는 GraphRAG가 방법이 아닐까 했는데, 유사한 느낌인데 다른 방법인것 같네요. 동시에 사용되면 더 좋지 않을까 싶습니다.
저는 AI가 참고할 수 있는 메모리와 데이터베이스, 컨텍스트 및 사용자에 대한 정보들이 중요하다고 생각하는데 실제 점점 AI가 참고할 수 있는 정보의 범위가 넓어지고 있는 것 같습니다.
또한, 구글은 생태계가 워낙 넓어서 자사 프로덕트만 연동되게 한 상태인데 추후 정보 데이터들을 취합하는 것에 특화된 프로덕트가 있다면 외부 생태계와도 연결될 수 있지 않을까 싶습니다. (아마 그런 프로덕트가 있으면 AI 서비스 기업에서는 인수하려고 하겠죠.) [이미 구글은 기업 대상 RAG 프로덕트를 공급중에 있습니다 - Vertex라고 있습니다.]
추후, 스마트글래스와 같은 웨어러블 기기들로 데이터베이스를 구성하고 그 데이터베이스는 GraphRAG, 컨텍스트 패킹 등..의 기술로 참고하기 쉽게 정제되고, AI가 참고하여 좋은 결과물을 주고, 그 대화와 결과물들 조차도 데이터베이스로 통합되고 더 나은 결과물을 제공하는 자기개선적 구조가 될 수 있지 않을까 싶습니다.
단순히, AI가 활용할 수 있는 것들이 늘어나 AI의 세계관이 확장되는 것만이 아닌 개인의 세계관이 광대하게 확장되는 미래가 올 것으로 전망합니다.
아직은 미국 사용자 중 google AI PRO, ULTRA 대상으로 제공된다고 합니다.