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구글, 구글 포토 AI 검색 'Ask Photos' 배포 일시 중단... 속도·품질 개선

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구글이 구글 포토의 AI 검색 기능 'Ask Photos' 배포를 일시 중단했다. 프로덕트 매니저는 지연 시간과 품질, 사용성 문제가 기준에 못 미쳤다고 인정하며, 기존 검색의 속도와 재현율을 되찾은 개선 버전을 약 2주 뒤 선보이겠다고 밝혔다.

구글, 구글 포토 AI 검색 'Ask Photos' 배포 일시 중단... 속도·품질 개선
이미지: theverge.com

사진첩에서 사진 한 장 찾으려는데 로딩 창만 한참 돌다가 엉뚱한 결과가 나온다면 누구라도 답답할 수밖에 없습니다.

Google이 Google 포토에 도입하던 AI 기반 대화형 검색 기능인 'Ask Photos'의 배포를 조용히 일시 중단했습니다. 지난해 5월 I/O 행사에서 처음 공개된 뒤 지난해 가을부터 적용 범위를 천천히 넓혀가던 기능입니다.

중단 이유는 명확했습니다. Google 포토의 제품 관리자인 Jamie Aspinall은 소셜미디어 X를 통해 사용자들의 불만에 답하며 Ask Photos가 아직 있어야 할 수준에 도달하지 못했다고 인정했습니다. 그는 지연 시간과 검색 품질, 그리고 전반적인 사용자 경험 등 세 가지 요인을 직접적인 문제로 꼽았습니다.

최고 성능 Gemini도 넘지 못한 실사용의 벽

Ask Photos는 Google의 가장 강력한 Gemini 모델 중에서도 이 기능을 위해 특별히 맞춤 제작된 전용 모델을 기반으로 구동되는 실험적 기능이었습니다.

원래 Google이 내세운 그림은 훌륭했습니다. Gemini의 멀티모달 능력을 활용해 사진 속에 무엇이 담겨 있는지 이해하고 사진 속 텍스트까지 읽어내어, '지난번 아이 생일 파티 때 어떤 테마를 골랐지?'라거나 '내가 가본 국립공원이 어디였지?' 같은 일상적인 질문에도 사람처럼 척척 사진을 찾아 답을 정리해 주겠다는 계획이었습니다.

하지만 현실에서는 느린 반응 속도와 떨어지는 정확도가 발목을 잡았습니다. Aspinall은 문제를 해결하는 동안 극소수 사용자 규모에서 배포를 멈춰둔 상태이며, 약 2주 뒤 기존 검색의 속도와 재현율을 되찾은 개선 버전을 내놓겠다고 밝혔습니다.

흥미롭게도 Google은 같은 주 화요일에 기존 키워드 검색 기능을 개선했다고 발표했습니다. 검색어에 큰따옴표를 붙이면 파일 이름이나 카메라 기종, 캡션, 사진 속 글자와 정확히 일치하는 결과를 찾아주고, 따옴표를 쓰지 않으면 시각적 유사도까지 포함해 검색해 주는 방식입니다.

Google이 AI 기능을 야심 차게 선보였다가 급히 제동을 건 것은 이번이 처음이 아닙니다. 지난해 5월에는 검색 엔진의 AI Overview가 피자에 치즈를 붙이기 위해 접착제를 넣으라는 엉터리 팁을 주거나 버락 오바마를 최초의 무슬림 미국 대통령이라고 답해 비판을 받으며 일시 중단된 바 있습니다. 지난해 2월에도 Gemini의 이미지 생성 도구가 미국 건국의 아버지를 유색인종으로 그리는 등 역사적 오류를 내며 출시 한 달도 안 돼 서비스를 멈췄습니다.

왜 중요한가

우리는 이번 조치가 생성형 AI를 일상 도구에 무리하게 이식할 때 마주치는 현실적인 한계를 잘 보여준다고 봅니다. 사용자가 사진 앱에 기대하는 핵심 가치는 화려한 말솜씨가 아니라 즉각적인 반응과 정확한 결과입니다.

친구에게 사진을 보여주거나 필요한 영수증을 찾을 때 몇 초씩 대기해야 한다면 아무리 똑똑한 대규모 언어 모델이라도 거추장스러운 장애물에 불과합니다. 그런 관점에서 일반 사용자라면 지금 당장 Ask Photos를 기대하며 기다릴 이유는 크지 않습니다. 오히려 같은 날 추가된 따옴표 기반의 정확한 텍스트 검색 기능이 훨씬 빠르고 실속 있는 해결책이 될 수 있습니다.

업계 전반으로 봐도 이번 사태는 중요한 시사점을 던집니다. 빅테크 기업들이 AI 군비 경쟁에 쫓겨 검증되지 않은 모델을 서둘러 기본 기능에 밀어 넣고 있지만, 수십 년간 다듬어진 전통적인 색인 검색의 속도와 정확성을 단숨에 대체하기는 어렵다는 점이 다시 한번 드러났습니다. 결국 멀티모달 AI의 이해력과 전통적 검색의 즉각성을 어떻게 조화롭게 엮어내느냐가 향후 서비스의 성패를 가를 것으로 보입니다.

출처 (1)

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    theverge.com(새 탭에서 열림)원문theverge.com

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