생성형AI 활용/Claude/AI답변엔진-Perplexity/교차검사AI

크롬 브라우저에 추가된 'Google 렌즈로 검색' 기능은 사용자가 웹 페이지에서 이미지를 통해 정보를 검색할 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다. 이 기능은 이미지 인식 기술을 활용하여 사용자가 선택한 이미지나 텍스트의 내용을 분석하고, 관련된 정보를 제공합니다. Google 렌즈로 검색하는 방법 이미지 우클릭 : 크롬 브라우저에서 이미지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후 'Google 렌즈로 검색'을 선택하면, 해당 이미지에 대한 분석이 시작됩니다. 분석 결과는 측면 패널에 표시됩니다 1 15 . 주소 표시줄 사용 : 주소 표시줄에서 Google 렌즈 아이콘을 선택하여 웹 페이지의 이미지나 텍스트를 검색할 수 있습니다 텍스트 또는 이미지 선택 : 웹 페이지에서 텍스트를 클릭하거나 드래그하여 선택한 후, Google 렌즈를 사용하여 추가 정보를 검색할 수 있습니다. 이는 특히 객체 식별, 텍스트 번역, 유사 이미지 찾기에 유용합니다 12 13 . Google 렌즈의 주요 기능 이미지 인식 : 이미지 내의 객체를 인식하고 관련 정보를 제공합니다. 예를 들어, 특정 꽃의 사진을 찍으면 그 꽃의 이름과 관련 정보를 제공할 수 있습니다 6 8 . 텍스트 인식 및 번역 : 이미지 내의 텍스트를 인식하여 이를 복사하거나 번역할 수 있습니다. 100개 이상의 언어로 실시간 번역이 가능합니다 7 . 상품 검색 : 특정 상품의 사진을 찍으면 해당 상품의 온라인 쇼핑 정보나 유사한 상품을 검색할 수 있습니다 8 . 장소 및 랜드마크 인식 : 유명한 건물이나 랜드마크의 사진을 찍으면 그에 대한 역사적 정보나 방문자 리뷰 등을 제공받을 수 있습니다 8 . 개인정보 보호 Google 렌즈를 처음 사용할 때 페이지 데이터 처리에 동의해야 합니다. 페이지의 스크린샷과 데이터가 Google에 전송되지만, 이는 사람이 저장하거나 확인하지 않습니다 12 13 . 이 기능은 특히 시각적 정보가 중요한 상황에서 매우 유용하며, 사용자가 보다 직관적으로 정보를 탐색할...

Claude AI의 번역 능력을 실험을 할 겸해서, 지난달에 Claude 3 Opus로 한글 원고를 영어로 번역하여 미국 아마존에 전자책을 퍼블리싱했었습니다. 그리고 일본어도 가능할지 도전을 하였고, Claude 3 Opus 덕분에 일본어 전자책까지 일본 아마존에 퍼블리싱을 완료 했습니다. 5월의 (5월1일~10일까지) 판매 통계가 나왔습니다. 이 통계를 보면 흥미롭습니다. 아마존의 전자책의 로얄티는 크게 2개로 나누어서 지불됩니다. 첫번째 로얄티는 전자책 판매가 되었을 때 로열티 (일반적으로 판매 가격의 70%), 두번쨰는 Kindle Unlimited 구독 회원들 (월 정액제 무제한 책 읽기, Kindle Unlimited 회원)이 내 책을 읽었을때 읽은 총 페이지 수를 카운팅하여 로얄티를 산정하여 지불합니다 저의 전자책의 로열티 비율은 보면 67%가 전차잭 판매였고, 33%는 Kindle Unlimited 구독 회원이 이 책을 읽은 것으로 나왔습니다. 그리고 책 판매와 Unlimited 회원이 책을 읽은 국가는 미국이 79%이고 일본이 21%를 차지했습니다. 아마도 일본어 전자책을 일본 아마존에 퍼블리싱한 결과라고 생각합니다. 아마존에 퍼블리싱후 첫술에 배부를거라고는 전혀 기대하지 않았습니다. 특별히 책 홍보를 한적이 없는데도 불구하고 책이 읽히고 판매가 되고 있다는 사실이 중요하다고 생각합니다. 과거에는 이 모든일이 혼자서는 꿈도 꿀 수 없었을 것입니다.. 이 모든 일이 생성형 AI (특히, Claude 3 Opus)와의 협업으로 이루어진 일입니다. 저는 이를 글쓰기와 번역의 혁신 이라고 감히 말할 수 있습니다. .

  Claude 3 Opus와의 협업을 통한 번역 기술에 대한 감탄 이번에 Claude 3 Opus와 협업하여 한글 책을 서술하고, 이를 영어와 일본어로 번역하여 아마존에 전자책으로 출판하는 과정에서 생성형 AI의 번역 기술에 깊은 감명을 받았습니다. 이에 생성형 AI가 어떤 방식으로 번역을 수행하는지 궁금증이 생겨 알아본 내용을 블로그에 공유하고자 합니다. 오늘은 그 중에서도 문화적 차이를 고려한 번역 과정에 대해 살펴보겠습니다. 박경리 작가의 '토지'에 나타난 한국 토속어 예시 박경리 작가의 소설 '토지'는 한국의 역사와 문화를 잘 반영한 작품으로 유명합니다. 그 중에서도 등장인물들의 대화에 사용된 토속어들은 당시의 시대상과 지역적 특색을 생생하게 느낄 수 있게 해줍니다. 소설 속 한 장면을 살펴보면, "어린것이 조밭에 가 닥달하는 걸 보면 안쓰러워 못 배기겄다. 메칠 놈의 자식, 죽을 땐 언제고 납죽먹기는 어린것 못지않네그려." 라는 대사가 나옵니다. 여기서 '닥달하다', '메칠 놈의 자식', '납죽먹기' 등의 표현이 인상적인데요, 이는 모두 한국의 토속어라 할 수 있습니다. 토속어의 영어 번역 시도와 어려움 위의 문장을 영어로 옮긴다면 어떤 식으로 번역할 수 있을까요? Claude는 다음과 같이 번역을 시도했습니다. "It breaks my heart to see the poor child slaving away in the millet field. That wretched bastard, even on his deathbed he's stuffing his face like a child." '닥달하다'는 '열심히 일하다'로, '메칠 놈의 자식'은 'wretched bastard'로, '납죽먹기'는 'stuffing his face'로 의역되었습니다. 그...

참고: 본 내용은 아래 구글이 공개한 문서를 Claude 3로 번역한 것을 요약한 것입니다. Prompting Guide 101: Gemini for Google Workspace 한글 PDF 링크   (Claude 3 Opus에 의한 번역) 이 문서는 Google이 기업용 Gemini 를  잘 사용하기 위해서는 프롬프트 엔지니어링이 필요하고 강조하는 내용이지만, 이 내용은 반드시 Gemini 에만 적용되는 것은 아니고 일반적인 생성형 AI 들 (ChatGPT나 Claude 에도 적용이 되는 내용이라 아래와 같이 정리하여 공유합니다. 참고하세요.  [요약] 본 백서는 Google에서 작성한 프롬프트 엔지니어링 가이드로, Google Workspace용 Gemini(Google의 생성형 AI 기술)를 활용하여 업무 효율성을 높이는 방법을 설명하고 있습니다. 백서는 Gemini 활용의 기본이 되는 효과적인 프롬프트 작성법을 소개하고, 다양한 직군별 활용 사례와 구체적인 프롬프트 예시를 제공합니다. [핵심 포인트 정리] 1. 효과적인 프롬프트 작성을 위해 Persona, Task, Context, Format 4가지 요소를 고려해야 함 2. 프롬프트는 자연스럽고 구체적이며 간결해야 하며, AI와 대화하듯이 반복적으로 수정 보완 3. Gemini는 글쓰기, 데이터 분석, 이미지 생성, 협업 등 다양한 업무를 지원하여 생산성 향상 4. 고객 서비스, 경영진, 인사, 마케팅, 프로젝트 관리, 영업 등 각 직군별 프롬프트 활용 사례 제시 5. 프롬프트 작성은 반복적 훈련이 필요한 기술이며, Gemini 결과물은 항상 검토 필요 [효과적인 프롬프트 작성하기 설명과 예시] 효과적인 프롬프트 작성을 위해서는 Persona(지정하는 역할), Task(수행할 작업), Context(맥락 정보), Format(결과물 형식) 4가지 요소를 활용하는 것이 좋습니다. 자연스럽고 구체적인 언어를 사용하되 간결함을 유지하며, AI와 대화하듯이 프롬프트를 반복...

현재 제가 쓰고 있는 책 내용중에 "5.7.1 다국어 콘텐츠 제작 및 번역에서의 Claude 활용" 이 있습니다. 여기서  자세히 다룬 내용의 일부를 발췌한 것입니다. 글로벌 시대에 국경을 넘나드는 다국어 콘텐츠의 교류가 활발해지면서, 단순한 직역을 넘어 문화적 맥락을 고려한 번역의 중요성이 커지고 있습니다. 언어는 단순한 기호의 조합이 아니라, 해당 문화권의 가치관, 관습, 정서 등을 반영하는 살아있는 유기체이기 때문입니다. 따라서 번역 과정에서 문화적 차이와 뉘앙스를 정확히 파악하고 적절한 의역을 하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 맥락에서 Claude와 같은 AI 언어 모델은 다국어 콘텐츠 번역에 획기적인 도움을 줄 수 있습니다. Claude는 방대한 양의 다국어 데이터를 학습하여 언어 간 미묘한 차이와 문화적 뉘앙스를 깊이 이해하고 있습니다. 단순히 단어를 일대일로 대응시키는 것이 아니라, 문장의 전후 맥락과 화자의 의도를 파악하여 가장 적절한 표현을 찾아내죠. 가령 한국어의 "친구 사이에 '말 놓기'를 시작했다"는 표현을, Claude는 "They dropped formalities and started speaking casually, like close friends"와 같이 의역할 수 있습니다. '말 놓기'라는 한국 특유의 개념을 영미권 문화에 맞게 설명하는 것이죠. 마찬가지로 일본어의 "よろしくお願いします"를 "I look forward to working with you and appreciate your support"로 의역하여, 일본 비즈니스 문화에서의 공손한 인사말이 갖는 함의를 전달할 수 있습니다. 몇가지 더 예를 들어보겠습니다. 1. 한글 원문: "어머니는 아들의 건강을 위해 삼계탕을 끓여 주셨다." 직역: "The mother boiled samgyetang for her son'...