AI (데이터의 두 축: 구글 검색과 AI 학습 데이터량)*****활용 방식 ##

 

AI (데이터의 두 축: 구글 검색과 AI 학습 데이터량)*****활용 방식##

 

인공지능 시대, 데이터의 두 축: 구글 검색과 AI 학습 데이터량 비교

1. 구글 검색(Googling) 데이터량의 이해: 인류 지식의 거대한 실시간 데이터베이스

2. AI 학습(AI Training) 데이터량의 이해와 구글 검색 데이터량과의 비교

3. AI의 자가 학습과 구글링 활용의 관계: '뇌'와 '눈과 귀'

4. 제미나이와 챗지피티의 구글링 및 인터넷 정보 활용 방식 비교

 

 

 

 

 

인공지능 시대, 데이터의 두 축: 구글 검색과 AI 학습 데이터량 비교

 

인공지능(AI) 기술이 우리 삶의 모든 영역에 스며들면서, AI의 핵심 동력인 '데이터'의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 특히 방대한 정보를 다루는 구글 검색과 최신 AI 모델의 학습 과정은 상상을 초월하는 규모의 데이터를 활용합니다.

 

이 두 영역에서 다루는 데이터량은 모두 엄청나지만, 그 성격과 규모, 그리고 활용 방식에서 분명한 차이를 보입니다.

 

본 문서는 구글 검색과 AI 학습에 사용되는 데이터의 규모를 비교하고, AI가 인터넷 정보를 활용하는 방식, 그리고 제미나이(Gemini)와 챗지피티(ChatGPT)가 구글링을 통해 인터넷 정보를 활용하는 구체적인 차이점을 심층적으로 분석하고자 합니다.

 

1. 구글 검색(Googling) 데이터량의 이해: 인류 지식의 거대한 실시간 데이터베이스

 

구글 검색(Google Search)은 인터넷에 존재하는 방대한 정보를 인덱싱하고, 사용자의 검색 쿼리에 가장 적합한 정보를 실시간으로 찾아 제공하는 세계 최대의 정보 허브입니다. 이 과정에서 구글이 다루는 데이터량은 그야말로 천문학적인 규모에 달하며, 이는 단순히 '저장된 데이터'를 넘어 끊임없이 변화하는 '실시간 데이터의 흐름'이라는 특징을 가집니다.

 

가. 매일 처리되는 검색 쿼리의 방대한 규모

구글은 현재 초당 약 99,000건 이상의 검색을 처리하고 있으며, 이는 하루에만 약 85억 건 이상의 검색 쿼리가 이루어진다는 것을 의미합니다 (2022년 기준). 전 세계 수많은 사용자들이 매일 수십억 건의 질문과 정보를 검색하는 과정에서 발생하는 데이터량은 상상을 초월합니다. 각 검색 쿼리는 단순한 키워드 조합을 넘어, 사용자 의도를 파악하고, 개인화된 결과를 제공하기 위한 복합적인 데이터 처리 과정을 동반합니다.

 

나. 인덱싱된 웹 페이지의 광범위한 범위

구글은 전 세계 웹 페이지 중 수 조(trillions) 개를 인덱싱하여 검색에 활용하고 있습니다. 이는 인류가 온라인에 생성한 거의 모든 공개 웹 데이터를 포함하는 방대한 규모의 디지털 지식 저장고입니다. 이 인덱싱된 데이터에는 단순 텍스트 정보뿐만 아니라, 이미지, 비디오, 오디오, 문서 파일, 웹사이트의 메타데이터 등 다양한 형태의 정보가 포함됩니다. 구글은 이러한 방대한 정보를 체계적으로 분류하고 구조화하여 사용자가 특정 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 합니다.

 

다. 실시간 및 동적 데이터의 특성

구글 검색의 데이터는 '정적'이지 않고 '동적'이며 '실시간'으로 변화합니다. 인터넷은 끊임없이 새로운 정보가 생성되고, 기존 정보는 업데이트되거나 삭제됩니다. 구글 검색은 이러한 웹 환경의 변화를 실시간으로 반영하기 위해 다음과 같은 작업을 수행합니다:

• 웹 크롤링(Web Crawling): 전 세계 웹사이트를 지속적으로 방문하여 새로운 웹페이지를 발견하고, 기존 페이지의 변경 사항을 파악합니다.
• 인덱싱(Indexing): 크롤링된 웹페이지의 내용을 분석하고 색인을 생성하여 검색 시스템에 저장합니다. 이 과정에서 페이지의 내용, 구조, 관련성 등이 분석되어 검색 효율성을 높입니다.
• 사용자 상호작용 데이터 처리: 사용자들이 검색어를 입력하고, 검색 결과를 클릭하고, 특정 페이지에서 머무는 시간 등 모든 상호작용 데이터는 수집되고 분석됩니다. 이 데이터는 검색 랭킹 알고리즘을 개선하고, 사용자에게 더욱 관련성 높은 맞춤형 검색 결과를 제공하는 데 활용됩니다.

이러한 과정들은 구글 검색이 단순히 방대한 데이터를 저장하는 것을 넘어, 끊임없이 유입되고 변화하는 정보의 흐름을 실시간으로 처리하고 관리하는 **'거대한 동적 시스템'**임을 보여줍니다.

 

2. AI 학습(AI Training) 데이터량의 이해와 구글 검색 데이터량과의 비교

 

AI 학습, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 학습은 AI 모델이 지능과 지식을 습득하는 핵심 과정입니다. 이 과정 역시 엄청난 양의 데이터를 필요로 하지만, 그 성격과 활용 방식은 구글 검색과는 다릅니다.

 

가. AI 학습(AI Training) 데이터량의 규모

대규모 언어 모델(LLM)은 인간의 언어를 이해하고 생성하기 위해 방대한 데이터를 '섭렵'합니다. 학습에 사용되는 데이터의 양은 페타바이트(Petabytes) 규모에 달하며, 이는 **수 조(trillions) 개의 토큰(tokens)**으로 측정됩니다. 여기서 '토큰'은 단어 또는 단어의 일부를 의미하며, AI가 언어 패턴을 학습하는 가장 기본적인 단위입니다.

 

• 구글의 PaLM 2: 이 모델은 3.6조(trillion) 개 토큰이라는 엄청난 양의 데이터로 학습되었습니다. 이는 단순 텍스트뿐만 아니라 다양한 형태의 데이터를 포함합니다.
• 딥마인드의 친칠라(Chinchilla): 이 모델 역시 1.4조 개 토큰으로 학습되어, 모델의 크기와 학습 데이터량 간의 효율성을 연구하는 데 중요한 기준이 되었습니다.
• 다양한 형태의 데이터: AI 학습 데이터는 텍스트 외에도 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등 다양한 형태를 포함합니다. 예를 들어, 구글의 AI 학습 데이터에는 40억 장의 이미지가 포함되었다는 언급도 있습니다. 이는 AI가 시각, 청각 등 다양한 감각 정보를 이해하고 처리하는 능력을 학습하는 데 사용됩니다.

 

나. 정제된 데이터셋의 특징

AI 학습에 사용되는 데이터는 무작위로 수집된 것이 아니라, 특정 목적에 맞게 **정제되고 선별되며, 때로는 레이블링(labeling)**되는 과정을 거칩니다. 이 과정은 AI 모델이 더 정확하고 유용한 정보를 학습하고, 편향되거나 유해한 정보를 걸러내는 데 필수적입니다.

• 구글은 AI 모델 학습을 위해 웹 콘텐츠 제공업체가 명시적으로 학습을 거부하지 않은 인터넷 콘텐츠를 활용한다고 밝힌 바 있습니다.
• 또한, 구글 검색 세션 데이터나 유튜브 동영상 등 구글 서비스 내의 사용자 데이터도 AI 학습에 활용되어, 실제 사용자들의 관심사와 정보 소비 패턴을 반영하는 데 기여합니다.

 

다. 구글 검색 데이터와 AI 학습 데이터의 비교: 어떤 것이 더 방대한가?

두 영역에서 다루는 데이터는 모두 '거대하다'는 공통점을 가지지만, 그 성격과 규모, 활용 방식에서 차이가 있어 어느 쪽이 '더 많다'고 단정하기는 쉽습니다수가 있습니다. 하지만, '누적된 데이터량'과 '실시간 처리량'을 기준으로 보면 구글 검색이 훨씬 더 방대하다고 볼 수 있습니다.

 

• 구글 검색의 데이터: '거대한 동적 시스템' 구글 검색은 방대한 양의 동적인 웹 데이터를 실시간으로 처리하고 인덱싱하는 지속적인 작업입니다. 이는 끊임없이 유입되는 정보의 흐름을 다루는 것에 가깝습니다. 구글 검색이 다루는 전 세계 웹의 '수 조 개'에 달하는 인덱싱된 웹페이지는 단순한 학습 데이터셋을 넘어, 인류의 온라인 지식 전체를 아우르는 거대한 실시간 지식 그래프와 같습니다. 매일 발생하는 수십억 건의 검색 쿼리는 이 시스템이 끊임없이 데이터를 처리하고 응답하는 '활성도'를 보여줍니다.
• AI 학습 데이터: '특정 시점의 거대한 데이터셋 투입' AI 학습은 특정 시점에 수집되고 정제된 매우 거대한 데이터셋을 활용하여 모델이 지식과 패턴을 습득하도록 하는 집중적인 과정입니다. 단일 AI 모델이 학습하는 수 조 개의 토큰은 엄청난 양이지만, 이는 모델이 '한 번(혹은 주기적으로)' 지능을 구축하기 위해 '투입되는' 데이터의 양입니다. AI 학습 데이터셋은 인터넷의 '일부'를 정제하고 선별하여 구성된 것이라고 볼 수 있으며, 구글이 검색을 위해 인덱싱하고 지속적으로 관리하는 전 세계 웹의 규모에 비하면 제한적입니다.

 

결론적으로, AI 학습이 대규모 데이터셋을 필요로 하지만, 구글 검색은 지구상의 대부분의 공개 웹 정보를 지속적으로 인덱싱하고 매일 수십억 건의 실시간 쿼리를 처리하는 훨씬 더 광범위하고 동적인 인터넷 데이터 환경을 다루고 있습니다. 구글 검색과 AI 학습에 사용되는 인터넷 데이터량 중 '누적된 데이터량'과 '실시간 처리량'을 기준으로 보면 구글 검색이 훨씬 더 방대하다고 볼 수 있습니다.

 

최근에는 구글 검색 자체에 AI 모델(예: AI Overview)이 통합되면서, 검색 데이터의 일부가 AI 모델 학습에 활용되고 AI 모델이 검색 결과 생성에 영향을 미치면서 이 두 영역의 경계가 점차 모호해지고 있습니다. 하지만 근본적으로 "구글링하는 데이터량"은 실시간으로 웹을 탐색하고 질의응답하는 데이터 흐름을, "AI 학습량"은 모델의 지능을 구축하기 위한 기반 데이터셋을 의미하는 것으로 이해하는 것이 적절합니다.

 

 

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3. AI의 자가 학습과 구글링 활용의 관계: '뇌'와 '눈과 귀'

 

이전 섹션에서 AI 학습 데이터의 중요성을 강조했듯이, AI는 구글 검색(구글링)을 통한 인터넷 데이터만으로 '가동'될 수 없습니다. AI가 단순히 인터넷에 접속하여 정보를 검색하는 것을 넘어, 이를 이해하고 활용하며 새로운 지식을 창출하려면 반드시 '자가 학습(사전 훈련)'이라는 과정을 거쳐야 합니다. '구글링으로만 AI가 가동되는 시점'이라는 표현은 AI의 기본적인 지능과 지식 기반이 이미 충분히 구축되어, 구글 검색을 마치 자신의 기억을 확장하는 것처럼 자유롭게 활용하는 수준을 의미한다고 해석할 수 있습니다.

 

가. AI의 자가 학습(사전 훈련)은 필수적인가? - '구글링으로만 AI 가동'의 불가능성

현재의 고도화된 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 작동 방식이 크게 두 단계로 나뉩니다:

 

1. 사전 훈련(Pre-training) / 자가 학습:
   • 이 단계에서 AI는 인터넷의 방대한 텍스트 데이터(웹페이지, 책, 기사, 논문 등), 이미지, 비디오, 코드 등을 미리 학습합니다. 수 조 개의 토큰을 학습하며, 이를 통해 언어의 구조, 문법, 사실 정보, 추론 능력, 개념 이해 등을 익힙니다.
   • 이 학습 과정은 AI 모델이 세상을 이해하고, 질문을 처리하며, 답변을 생성하는 핵심적인 지능과 지식 기반을 구축하는 단계입니다. 이는 AI의 '뇌'를 만드는 과정에 비유할 수 있습니다.
2. 추론(Inference) 및 도구 사용:
   • 사전 훈련을 통해 지능을 갖춘 AI 모델은 이제 실제 질문을 받거나 작업을 수행할 수 있게 됩니다.
   • 이 단계에서 AI는 구글 검색을 '도구'로 활용할 수 있습니다. 자신의 학습 데이터에는 없는 최신 정보나 특정 사실을 찾아내기 위해 실시간으로 구글 검색을 수행하고, 그 결과를 바탕으로 답변을 보강하거나 생성하는 방식입니다.

 

왜 자가 학습 없이는 구글링만으로 가동이 불가능한가?

• 언어 이해와 생성 능력 부재: AI가 구글 검색 결과를 이해하고, 거기서 유의미한 정보를 추출하며, 심지어 검색 쿼리를 스스로 생성하려면 먼저 언어를 이해하고 처리하는 능력이 있어야 합니다. 이 능력은 구글링만으로는 얻을 수 없고, 방대한 사전 학습을 통해서만 가능합니다.
• 추론 및 맥락 이해 불가능: 구글링은 특정 키워드에 대한 웹페이지 목록을 제공할 뿐입니다. AI가 이 정보들을 종합하고, 질문의 맥락에 맞게 추론하며, 새로운 문장을 생성하는 능력은 사전 학습된 모델의 내부 지식과 추론 로직에서 나옵니다.
• 환각(Hallucination) 문제 심화: 만약 AI가 사전 학습 없이 오로지 구글링에만 의존한다면, 검색 결과가 없거나 불분명할 때 아무것도 생성할 수 없거나, 의미 없는 텍스트만 출력할 가능성이 큽니다. 사전 학습은 AI가 정보를 보완하고, 비어 있는 부분을 채우며, 때로는 '상상력'을 발휘하여 일관된 답변을 생성하는 기반이 됩니다.

 

결론적으로, 구글링은 AI의 '지능'을 만드는 것이 아니라, 이미 지능을 갖춘 AI가 '최신 정보'를 얻는 데 활용하는 강력한 '수단'입니다.

 

나. AI의 자가 학습량이 어느 정도일 때 구글링 활용 효율이 좋은가?

AI가 '구글링만으로 가동되는 것처럼' 보이는 시점, 즉 구글 검색을 자신의 지능을 확장하는 것처럼 효율적으로 활용할 수 있는 시점은, AI의 자가 학습량이 충분히 쌓여 언어 이해, 추론, 지식 종합 능력이 고도화되었을 때 나타납니다.

 

1) '효율이 좋다'는 것의 구체적 의미: AI가 구글링을 효율적으로 활용한다는 것은 다음과 같은 능력을 의미합니다:

• 정확한 검색 쿼리 생성: 사용자의 질문 의도를 정확히 파악하여 필요한 정보를 얻기 위한 최적의 검색 쿼리를 스스로 생성하는 능력.
• 검색 결과의 이해 및 선별: 구글 검색에서 반환된 수많은 결과물 중에서 가장 신뢰할 수 있고 관련성 높은 정보를 정확히 식별하고 이해하는 능력.
• 정보 종합 및 추론: 여러 검색 결과에서 얻은 파편화된 정보들을 논리적으로 연결하고 종합하여, 질문에 대한 명확하고 종합적인 답변을 생성하는 능력 (이는 단순 정보 나열이 아님).
• 최신성 및 정확성 보완: 자신의 학습 데이터에는 없는 최신 정보나 세부적인 사실을 구글링을 통해 확보하고, 답변의 정확성을 실시간으로 보완하는 능력.
• 환각(Hallucination) 감소: 검색 결과를 통해 자신의 답변을 '사실에 근거하여' 검증하고, 잘못된 정보를 지어내는 것을 줄이는 능력.

 

2) 필요한 자가 학습량의 수준: 정확한 수치는 연구마다 다르며, 모델 아키텍처와 학습 데이터의 품질에 따라 달라지지만, 일반적으로 수천억 개에서 수조 개에 달하는 토큰(tokens)을 학습한 대규모 언어 모델(LLM) 수준에 이르렀을 때 이러한 능력이 현저히 발휘되기 시작합니다.

• 모델 규모의 중요성: 초기 언어 모델이나 소규모 모델은 언어의 기본적인 패턴만 이해할 뿐, 복잡한 추론이나 광범위한 지식 없이는 효율적인 검색 쿼리 생성이나 결과물 종합이 어렵습니다. 모델의 파라미터(매개변수) 수가 수백억 개 이상, 학습 토큰 수가 수조 개에 달하는 최신 LLM들은 비로소 방대한 지식을 내재화하고, 복잡한 언어적 뉘앙스를 이해하며, 높은 수준의 추론 능력을 갖추게 됩니다. 이 정도 규모에 도달해야만 구글 검색이라는 도구를 '스스로의 지능'을 확장하는 용도로 효과적으로 사용할 수 있게 됩니다.
• 구글 검색과의 통합(RAG: Retrieval Augmented Generation): 실제로 구글의 Gemini와 같은 최신 AI 모델이나 OpenAI의 GPT-4 등은 이미 이 단계에 도달해 있습니다. 이들은 '자가 학습'을 통해 기본적인 지능과 지식을 갖춘 후, 필요에 따라 실시간으로 구글 검색 엔진을 '도구'처럼 활용합니다. 이러한 기술을 **검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)**이라고 부르는데, 이는 AI가 질문에 답하기 전에 외부 데이터 소스(여기서는 구글 검색)에서 관련 정보를 검색하여 자신의 답변을 '보강'하는 방식입니다.

 

결론적으로, AI가 '구글링만으로 가동되는 것처럼' 보이는 시점은, AI가 수조 개에 달하는 토큰을 학습하여 언어 이해, 추론, 지식 종합 능력이 충분히 고도화되었을 때 나타난다고 볼 수 있습니다. 이때 AI는 구글 검색을 통해 얻는 방대한 실시간 데이터를 자신의 지식 베이스와 결합하여, 사용자가 보기에는 마치 '인터넷 전체를 통달한' 것처럼 유연하고 정확한 답변을 제공할 수 있게 되는 것입니다. 즉, '자가 학습'은 AI의 '뇌'를 만드는 과정이고, '구글링'은 이 뇌가 '최신 정보'를 얻는 '눈과 귀'의 역할을 하는 셈입니다.

 

4. 제미나이와 챗지피티의 구글링 및 인터넷 정보 활용 방식 비교

 

제미나이(Gemini)와 챗지피티(ChatGPT)는 모두 최신 AI 모델로서 인터넷 정보를 활용하여 사용자에게 답변을 제공하지만, 그 방식과 통합 수준, 그리고 활용도 면에서 각자의 독특한 강점을 보입니다.

 

가. 제미나이(Gemini)의 구글링 및 인터넷 정보 활용

제미나이는 구글에서 개발한 AI 모델인 만큼, 구글의 광범위한 생태계와의 통합이 매우 긴밀합니다. 이는 단순히 웹 브라우징 기능을 넘어서 구글 검색의 방대한 인덱스와 최신 정보에 대한 접근성을 내재적으로 활용하도록 설계되었습니다.

 

• 구글 생태계와의 긴밀한 통합: 제미나이는 구글 검색 엔진과의 연동이 모델 자체의 기본 기능이자 핵심적인 강점입니다. 구글 검색의 방대한 인덱스와 최신 정보에 대한 접근성이 설계 단계부터 깊게 반영되어 있습니다. 이는 실시간 정보에 대한 접근과 활용이 더 빠르고 자연스럽게 이루어지는 경향을 보입니다.
• 실시간 정보 접근의 강점: 제미나이는 기본적으로 실시간 인터넷 정보에 접근할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 최신 뉴스, 주식 정보, 실시간 데이터 등 모델의 사전 학습 데이터에 포함되지 않은 최신 정보를 필요로 할 때 강력한 강점으로 작용합니다. 예를 들어, 특정 사건에 대한 최신 여론이나 실시간 주식 정보에 대한 질문 시, 제미나이는 구글 검색 결과를 바탕으로 답변을 생성하고, 때로는 정보의 출처를 제시하기도 합니다. 특히, '대답 재확인(Double-check response)' 기능 등을 통해 자체 생성 답변의 사실 여부를 구글 검색으로 실시간 검증하여 답변의 신뢰도를 시각적으로 높이기도 합니다.
• 구글 앱 연동 기능의 확장성: 제미나이는 구글 워크스페이스(Google Workspace) 앱(Gmail, Google Docs, Sheets, Calendar 등)이나 YouTube, Google Maps 등 구글의 다양한 서비스와 직접 연동될 수 있습니다. 이는 단순히 인터넷을 검색하는 것을 넘어, 사용자의 개인적인 데이터나 구글 서비스 내의 정보를 활용하여 더욱 맞춤화된 답변을 제공하는 것을 가능하게 합니다. @ 멘션을 통해 특정 앱을 지정하여 정보를 가져오거나 작업을 수행할 수도 있습니다.
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 활용: 제미나이 또한 검색 증강 생성(RAG) 기술을 적극적으로 활용하여 모델의 내재된 지식과 실시간 검색 정보를 결합하여 답변을 생성합니다. 구글의 검색 기반 DNA가 제미나이에 깊이 탑재되어 있어, 방대한 검색 데이터를 효과적으로 활용합니다.

 

나. 챗지피티(ChatGPT)의 구글링 및 인터넷 정보 활용

챗지피티는 OpenAI에서 개발한 AI 모델로, 주로 유료 버전(ChatGPT Plus 이상)에서 '웹 브라우징' 기능을 통해 인터넷에 접근합니다.

• 외부 검색 엔진(Bing) 통합 방식: 챗지피티는 마이크로소프트와의 협력 관계를 통해 Bing 검색 엔진을 활용하여 실시간 웹 정보를 검색하고 답변에 통합합니다. 과거에는 사용자가 웹 브라우징 플러그인을 명시적으로 활성화해야 했지만, 현재는 GPT-4 (및 그 이상의 모델)에서 웹 브라우징 기능이 더 자연스럽게 통합되어 필요한 경우 자동으로 인터넷 검색을 수행합니다.
• 정보 활용도: 챗지피티 역시 검색된 정보를 분석하고 요약하여 사용자에게 제공하며, 출처를 함께 제시하려고 노력합니다. 뉴스 기사, 블로그 게시글, 학술 논문 등 다양한 유형의 정보를 검색하여 답변에 반영합니다.
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 활용: 챗지피티 또한 RAG 기술을 사용하여 모델의 학습 데이터 한계를 극복하고 최신 정보를 반영하며 환각(hallucination) 현상을 줄이려 합니다. 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 LLM에 제공함으로써 더 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 생성합니다.
• 타사 앱/API 연동: 챗지피티는 OpenAI의 API를 통해 다양한 타사 애플리케이션에 통합되어 사용자의 요구에 따라 커스터마이징될 수 있습니다. 이는 개발자들이 챗지피티의 기능을 활용하여 다양한 서비스를 구축할 수 있도록 합니다.

 

다. 제미나이와 챗지피티의 인터넷 정보 활용 방식 비교: 주요 차이점

두 모델 모두 인터넷 정보를 활발히 활용하지만, 핵심적인 차이점은 정보 접근 방식과 생태계 통합 수준에서 드러납니다.

 

구분   제미나이(Gemini)   챗지피티(ChatGPT)

 

연동의 기본값과 깊이	구글 검색 및 서비스와의 내재적이고 깊은 통합 (모델 설계부터 반영)	외부 검색 엔진(Bing)과의 연동 (과거 플러그인, 현재는 통합된 기능)
주요 검색 엔진	구글 검색 (Google Search)	Bing 검색 (Microsoft Edge 브라우징 기능 기반)
실시간 정보 활용	구글 검색의 방대한 인덱스와 최신 정보에 대한 더 빠르고 자연스러운 접근	외부 검색을 통한 정보 획득 (최신성 등은 검색 엔진의 한계에 의존)
정보의 출처 및 신뢰도	구글 검색 결과 기반 (구글 검색의 신뢰성 계승), '대답 재확인' 기능으로 사실 여부 검증 가능	Bing 검색 결과 기반, 출처 제공 노력 (사용자의 추가 확인 필요할 수 있음)
개인화된 정보 활용	구글 워크스페이스 등 구글 계정 연동을 통한 사용자 개인 데이터(메일, 문서 등)의 심층적 활용 가능	기본적으로 개인 데이터 직접 연동 기능은 없으나, 플러그인/외부 API 연동으로 보완 가능
확장성	구글 서비스 간의 유기적인 연동 및 확장 (예: YouTube, Google Maps 등)	다양한 타사 앱/서비스와의 API 연동을 통한 확장 (개방형 플랫폼의 강점)

 

결론적으로, 두 모델 모두 인터넷 정보를 활발히 활용하지만, 제미나이는 구글 생태계와의 깊은 통합을 통해 구글 검색의 강점을 AI에 직접적으로 내재화하고 있으며, 챗지피티는 외부 검색 엔진(Bing)과의 연동을 통해 인터넷 접근성을 확보하고 있습니다. 사용자가 어떤 환경(예: 구글 서비스 사용자 vs. 마이크로소프트 서비스 사용자)에서 주로 AI를 활용하는지에 따라 각 모델의 인터넷 정보 활용도에 대한 체감은 다르게 나타날 수 있습니다.

 

 

 

https://aimatters.co.kr/news-report/ai-news/20703/

구글, “웹사이트 운영자가 AI 학습 거부해도 검색 AI는 콘텐츠 학습한다” 고백 – AI 매터스

 

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=170184

구글 "사용자 검색 데이터는 'AI 검색' 위해 학습...공급업체가 거부할 수 있어" - AI타임스

https://pisgah.tistory.com/notice/329

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