생성형 AI 활용 연구소

   내 손안의 AI 변호사: Google AI로 잠자던 보험증권 깨우기 복잡한 보험 약관, 이제 AI와 함께 쉽고 명확하게 이해해 보세요! - 5분 팟캐스트로 요약 듣기 -  보험, 왜 이렇게 어려울까요? 생명 보험은 미래를 위한 든든한 보호막이지만, 두꺼운 보험 약관과 계약서는 어려운 용어와 깨알 같은 글씨로 가득 차 있어 제대로 이해하기 어려운 경우가 많습니다. 이러한 정보의 장벽 때문에 정작 내가 어떤 보장을 받고, 어떤 권리와 의무가 있는지 정확히 알기 힘들 때가 있죠. 하지만 걱정 마세요! 최근 눈부시게 발전하는  생성형 인공지능(AI) 기술 이 이 어려움을 해결하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다. Gemini와 같은 AI는 방대한 양의 텍스트를 순식간에 이해하고 분석하여, 복잡한 내용을 요약하고, 어려운 용어를 쉽게 풀어주며, 필요한 정보를 콕콕 집어 찾아줍니다. AI로 보험 계약 정복하는 3단계 더 이상 보험 서류 앞에서 작아지지 마세요! 다음의 간단한 3단계를 통해 누구나 자신의 보험 정보를 주도적으로 파악하고 관리할 수 있습니다. 1단계: 종이 문서를 디지털로!  스마트폰의 구글 드라이브 앱 등을 이용해 보험 약관을 PDF 파일로 스캔합니다. 선명하게 스캔하는 것이 중요해요! 2단계: AI에게 문서 소개하기!  변환된 PDF 파일을 Gemini와 같은 생성형 AI 도구에 업로드합니다. 3단계: 궁금한 점 질문하기!  AI에게 보험 약관 및 조건에 대해 궁금한 모든 것을 물어보세요. "사망 보험금 지급 조건은?", "면책 사항은 무엇인가요?" 등 구체적으로 질문할수록 좋습니다. 이 과정을 통해 복잡하게만 느껴졌던 보험 정보를 명확하게 파악하고, 정보 비대칭을 해소하여 보다 능동적인 금융 소비자로 거듭날 수 있을 거예요. AI 활용, 이것만은 기억하세요! AI는 보험 약관을 이해하는 데 매우 강력한 도구이지만, 몇 가지 기억해야 할 점이 있습니다: AI의 답변은  참고용 입니다...

  Google NotebookLM의 놀라운 변신:  영문 456페이지 AI 보고서를 한국어 7분 30초 팟캐스트로! 스탠포드 AI Index Report 2025 요약 경험기 작성일: 2025년 4월 30일 안녕하세요! 오늘은 정말 놀라운 AI 도구 경험을 공유하려고 합니다. 바로  Google의 NotebookLM 과 그 안에 숨겨진 강력한 기능,  AI 오디오 개요 입니다. 최근 저는 미국 스탠포드 대학교 인간중심 AI 연구소(HAI)에서 발행한  'Artificial Intelligence Index Report 2025'  보고서를 접하게 되었습니다. 무려 456 페이지가 넘는 방대한 분량의 이 보고서는 AI 분야의 최신 동향과 연구 결과를 집대성한 귀중한 자료입니다. (원문 PDF는  여기 에서 확인하실 수 있습니다.) 하지만 솔직히 말해, 이 두꺼운 보고서를 처음부터 끝까지 읽어낼 엄두를 내기란 쉽지 않았습니다. Google NotebookLM과의 만남 그러던 중 Google NotebookLM이라는 도구를 알게 되었습니다. NotebookLM은 사용자가 업로드한 문서를 기반으로 질문에 답하고, 아이디어를 생성하며, 콘텐츠를 요약해주는 AI 기반 연구 및 글쓰기 파트너입니다. 저는 혹시나 하는 마음에 'AI Index Report 2025' PDF 파일을 NotebookLM에 업로드했습니다. AI 오디오 개요 기능: 혁신의 시작 NotebookLM은 보고서 내용을 빠르게 분석하고 다양한 기능을 제공했습니다. 그중에서도 제 눈길을 사로잡은 것은 바로  'AI 오디오 개요'  기능이었습니다. 이 기능은 업로드된 문서의 핵심 내용을 요약하여 자연스러운 음성으로 들려주는 기능입니다. 놀랍게도 NotebookLM은 400페이지가 넘는 'AI Index Report 2025'를 단  7분 30초 분량의 한국어 오디오 팟캐스트 로 요약해주었습니다! 단순히 텍스트를 읽어주는...

  정보 과잉 시대의 필수 스킬: Deep Research 잘하는 법 (SCOPE 프레임워크 활용) 영희:  철수 박사님, 안녕하세요! 평소 생성형 AI나 검색형 AI에 관심이 많았는데, 최근에 'Deep Research'라는 개념이 새롭게 떠오르는 것 같더라고요. 박사님은 이 분야 전문가시니, 제가 Deep Research에 대해 좀 자세히 배울 수 있을까요? 철수:  안녕하세요, 영희 씨! 물론입니다. Deep Research는 기존의 AI 검색 방식과는 차원이 다른 심층적인 정보 탐색 및 분석 능력을 의미합니다. 마치 관광 여행과 현지 생활의 차이처럼 생각하시면 이해하기 쉬울 거예요. 일반 AI가 유명 관광지를 빠르게 둘러보는 패키지여행과 같다면, Deep Research는 그 지역에서 몇 달간 살아보며 현지 문화를 깊이 이해하는 경험과 비슷합니다. 영희:  아, 비유가 정말 와닿네요! 그럼 일반 AI와 Deep Research는 구체적으로 어떻게 다른 건가요? 철수:  핵심적인 차이점은 정보를 다루는 깊이와 방식에 있습니다. 일반 AI는 주로 학습된 데이터나 제한적인 검색 결과에 의존하여 즉각적인 답변을 제공하는 반면, Deep Research 에이전트는 자율적으로 다양한 출처를 탐색하고, 여러 단계의 심층적인 조사를 수행합니다. 예를 들어, 일반 AI에게 "비트코인 가격에 영향을 미치는 요인은 무엇인가요?"라고 질문하면, 학습된 데이터를 바탕으로 일반적인 요인들, 예를 들어 공급과 수요, 규제 환경 등을 나열하는 수준의 답변을 얻을 수 있습니다. 하지만 Deep Research 에이전트에게 "2018년부터 현재까지 비트코인 가격과 미국 금리 변동의 상관관계를 분석해주세요. 특히 금리 인상/인하 결정 발표 전후 비트코인 가격 변동 패턴, 시차 효과, 그리고 이 관계가 시간에 따라 어떻게 변화했는지 패턴화해주세요."와 같이 구체적인 질문을 던지면, Deep Research 가 스스로 자료를 조사하고 보기 ...