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ChatGPT 코딩: ChatGPT와 Mac이 만나다

오늘은 개발자 분들께 반가운 소식을 전해드리려 합니다. 바로 OpenAI의 ChatGPT가 이제 Mac의 일부 데스크톱 앱과 함께 작동하기 시작하면서 개발자의 코딩 환경이 한층 더 효율적으로 변화할 수 있을 것 같습니다. 이번 글에서는 ChatGPT 코딩 기능이 어떻게 활용될 수 있는지, 그리고 어떤 앱에서 도움이 되는지 자세히 알아보겠습니다.

ChatGPT와 Mac의 새로운 협업

OpenAI는 최근 자사의 ChatGPT 데스크톱 앱을 macOS와 통합시키면서 VS Code, Xcode, TextEdit, Terminal, iTerm2 등 코딩에 특화된 몇몇 앱과 직접 연동되는 기능을 공개했습니다. 이전까지 개발자들은 코드를 ChatGPT에 사용하려면 직접 복사하고 붙여넣는 작업을 해야 했습니다. 그러나 이제 ChatGPT가 코드 섹션을 자동으로 인식(ChatGPT 코딩)하고 관련 맥락과 함께 처리해줄 수 있어, 이를 개발에 활용할 때 그 시간을 줄일 수 있습니다.

ChatGPT 코딩 기능의 장점은 무엇인가?

가장 큰 장점은 코드 작성을 위한 반복 작업을 줄여줄 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 여러분이 VS Code에서 프로젝트를 작업하고 있다고 생각해보세요. ChatGPT가 여러분의 코드를 읽고 나면, 코드 작업의 맥락을 이해해 더 좋은 코드를 제안하거나 문제를 발견해 제안할 수 있는 것이죠. 이를 통해 개발자는 더욱 창의적이고 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.

설치 및 사용방법

현재 이 기능은 ChatGPT Plus 및 Teams 사용자에게 먼저 제공되고 있으며, 곧 Enterprise 및 Edu 사용자를 대상으로도 롤아웃될 예정입니다. 기능을 사용하려면 Mac의 접근성 API를 활용해 텍스트 정보를 ChatGPT로 보내게 됩니다. 이는 Apple의 VoiceOver가 오랫동안 사용한 기술로, 대부분의 텍스트 기반 앱에서 신뢰성 있게 작동합니다.

주의할 점

하지만 모든 앱에서 완벽히 작동하는 것은 아닙니다. 예를 들어, Microsoft의 VS Code를 사용하려면 별도의 확장 기능을 설치해야 합니다. 또 화면 읽기가 텍스트에 국한되기 때문에 이미지나 객체의 방향, 비디오 등은 처리할 수 없습니다.

ChatGPT가 코딩을 도와주는 사례

TechCrunch의 데모에서 OpenAI 직원이 Xcode 환경에서 태양계를 모델링한 프로젝트를 작업하는 사례를 볼 수 있었습니다. 여기서 지구가 누락된 상태였는데, ChatGPT가 이를 발견하고 소스 코드에 적절히 라인을 추가했습니다. 물론, 최종 코드 삽입은 여전히 개발자가 수동으로 해야 하지만, 제안된 코드가 올바르다는 점을 확인해주는 과정이 유용해 보였습니다.

AI 코딩 도구로서의 ChatGPT 코딩의 비전

OpenAI는 이 기능을 AI 에이전트 시스템의 주요 빌딩 블록으로 보고 있습니다. ChatGPT가 다른 앱과 연동되어 더 많은 일을 처리할 수 있게 되면, AI 에이전트가 사용자의 컴퓨터 화면을 더욱 이해하고 활용할 수 있는 길을 열어줍니다. 이는 ChatGPT가 단순한 AI 도우미에서 벗어나 다양한 작업을 자동화할 수 있는 AI 에이전트로 진화하는 첫걸음이 될 수 있습니다.

앞으로의 전망

OpenAI는 이 기능을 MacOS에서 먼저 출시되었으며, 향후 Windows 및 다른 운영 체제에서도 같은 기능을 제공할 계획입니다. 향후 업데이트에서는 코드 관리 외에도 텍스트 기반 작업과 관련된 다양한 앱에 대한 지원이 추가될 예정이라고 합니다. 이는 특히 문서 작성, 메모 작성 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으리라 기대됩니다.

이처럼 다양한 기능을 제공하는 ChatGPT는 AI 기술의 발전을 손쉽게 체감할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. 단순 챗봇을 활용하는 차원을 넘어 개발자들에게 유용한 도구와 함께 변화를 이끌어내기 위해 분주한 모습입니다. 개발자들에게도 AI의 사용은 이제 선택이 아닌 필수가 되어가는 분위기입니다. 잘 준비해서 이 변화를 넘어가 보시지요.

참고

iOS용 구글 Gemini 앱 글로벌 출시 및 중요 기능 소개

지난 주 발표된 iOS용 구글 Gemini 앱 출시 소식을 전해 드리고자 합니다. 구글은 자사의 AI 기반 비서, Gemini를 iOS용 앱으로 전 세계 마켓에 출시했습니다. Gemini 앱은 이미 Android 플랫폼에서 여러 나라에 출시되어 많은 사용자들의 관심을 받고 있지만, 이번 iOS 진출로 모바일 시장에서 더 큰 많은 사용이 기대되고 있답니다. 이번에 출시된 iOS 앱의 주요 기능과 활용 방법에 대해 알아보겠습니다.

Gemini 앱의 혁신적인 기능과 언어 지원

구글 Gemini 앱은 텍스트 기반의 프롬프트를 지원하며, 총 35개의 언어로 서비스를 제공합니다. 이를 통해 사용자들은 다양한 언어로 Gemini와 대화를 나눌 수 있으며, 이는 글로벌 사용자 경험을 매우 풍부하게 만듭니다. 특히 Gemini 라이브 기능은 12개의 언어(영어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 힌디어, 포르투갈어, 아랍어, 이탈리아어, 인도네시아어, 일본어, 터키어, 베트남어) 등을 포함하고 있어 다양한 문화권 사용자들이 쉽게 접근할 수 있습니다.

텍스트 기반 대화와 라이브 대화

이 앱은 사용자들이 텍스트로 질문하거나 요청을 입력하면, AI 비서가 즉각적인 답변을 제공하는 형식으로 작동합니다. 더욱 흥미로운 점은 Gemini 라이브 기능을 통해 실제 사람과 대화하는 듯한 경험을 제공한다는 것입니다. 이 기능은 음성 인식 기술을 활용하여 사용자와 실시간 대화를 가능하게 합니다.

이미지 생성 기능

여기에 더해, 구글의 Imagen 3 모델을 활용하여 사용자가 원하는 이미지 생성도 가능하게 되었습니다. 이 기능은 최근에 몇 가지 문제점이 수정된 후 다시 제공되기 시작했으며, 인물 사진 생성에 맞는 역사적 정확성을 더 향상시키고 있습니다. 사용자는 다양한 용도로 이 기능을 활용할 수 있으며, 특히 교육 또는 마케팅 분야에서 큰 도움이 될 것입니다.

구글 애플리케이션과의 확장된 통합

Gemini 앱은 단순히 독립적인 비서 역할을 넘어, 사용자가 보유한 구글 계정들과 통합하여 정보를 제공하는 데 강점을 보입니다. 예를 들어, Gmail, 캘린더, Google Maps, YouTube 등과의 연동을 통해 보다 개인화된 서비스가 가능합니다. 이러한 통합 기능은 비즈니스 사용자들에게 특히 유용할 것으로 예상되며, 일정 관리나 비즈니스 커뮤니케이션에 상당한 도움을 줄 것입니다.

경쟁사 동향 및 시장 영향

이번 Gemini 앱 iOS 출시는 경쟁사의 움직임 또한 주목해야 할 중요 요소입니다. 특히 Apple의 Siri와의 경쟁 구도가 어떻게 전개될 것인지가 관건입니다. Apple은 이미 iOS 18.2 베타 버전에서 Siri와의 ChatGPT 통합을 시험 중이며, 이는 Gemini와 비슷한 시장을 목표로 하고 있습니다. 이런 점에서 사용자들은 애플과 구글의 기술 혁신을 직접 경험해 볼 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

Apple과의 협력 가능성

애플과 구글 간의 AI 기술 협력 가능성도 열려 있습니다. 애플의 개발자 회의에서 구글 Gemini와의 통합을 언급하기도 했으며, 이는 두 거대 기술기업 간의 장기적 협력 관계 구축에 중요한 발판이 될 수도 있습니다.

사용자 피드백과 미래 전망

Gemini 앱은 기존 사용자의 피드백을 바탕으로 지속적으로 개선되며, 추가 언어 지원을 포함한 다양한 업데이트가 예정되어 있습니다. 특히 교육, 헬스케어, 금융 분야에서 잠재력을 높이 평가 받고 있는 Gemini는 사용자 맞춤형 서비스로 자리잡기 위해 더욱더 분발할 것 같습니다.

개인적으로는 여러 챗봇 서비스 중 구글 Gemini의 분발을 응원하고 있는 입장입니다만 iOS용 앱의 대응은 너무나 늦은감이 있는 것 같습니다. 여전히 모바일 환경이 아닌 곳에서의 네이티브 앱으로의 지원 또한 아직은 시간이 더 필요할 것 같고요. ChatGPT를 선두로 구글이 어떻게 계속 쫓아오고, 새로운 기능을 선보이고, 많은 사람들에게 관심을 불러일으킬지 서로 다른 전략의 시작이 일어나고 있는 요즘인 것 같습니다. 구글 Gemini의 iOS용 앱 출시보다는 다양한 구글 서비스와의 통합이 더욱더 관심이 가는 대목이기는 합니다. 전통 기술 강자이자 이미 많은 데이트를 확보하고 있는 구글이 어떻게 선두주자인 ChatGPT, Apple과 경쟁을 해 나가는지 계속 지켜보시죠.

참고

DeepL Voice: 실시간 음성과 비디오 번역 혁신의 시작

현대 사회는 언어의 장벽이 점차 낮아지고 있습니다. 글로벌화 시대에 살면서, 여러 언어로 의사소통하는 능력은 개인뿐만 아니라 기업에게도 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 이에 따라 번역 기술이 발전하고 있으며, 특히 AI 기반 번역 서비스가 이를 선도하고 있습니다. 그 중심에 바로 DeepL Voice가 있습니다. 이번 블로그에서는 DeepL Voice가 제공하는 혁신적인 실시간 음성 및 비디오 번역 서비스에 대해 깊이 탐구해보겠습니다.

DeepL의 성공 비결

DeepL은 텍스트 번역 분야에서 이미 탁월한 성과를 이루었습니다. 독일 기반의 이 스타트업은 Google과 같은 거대 기업의 번역 서비스보다 더 정교하고 정확하다는 평을 받으며, 이미 100,000명 이상의 유료 고객을 확보하고 있습니다. 이와 같은 성공을 바탕으로 DeepL은 평가액이 무려 20억 달러에 달하게 되었습니다. 이러한 DeepL이 이번에 새롭게 선보인 기능이 바로 DeepL Voice입니다.

DeepL Voice란 무엇인가?

DeepL Voice는 사용자들이 하나의 언어로 말하는 소리를 실시간으로 다른 언어로 번역할 수 있는 새로운 기능입니다. 현재 이 기능은 영어, 독일어, 일본어, 한국어, 스웨덴어, 네덜란드어, 프랑스어, 터키어, 폴란드어, 포르투갈어, 러시아어, 스페인어, 이탈리아어를 포함한 다양한 언어를 지원하고 있습니다.

이 서비스는 실시간 대화와 비디오 회의에 적합하게 설계되었으며, 결과물은 텍스트 형태로 제공됩니다. 비디오 회의에서는 번역된 자막이 표시되며, 이는 사용자가 이해해야 할 내용을 보다 쉽게 전달할 수 있도록 합니다.

실시간 번역의 중요성

DeepL의 CEO인 야렉 쿠틸로프스키는 “음성 번역은 향후 1년간 큰 발전이 예상되는 분야”라며 DeepL Voice의 출시 배경을 설명했습니다. DeepL Voice는 특히 실시간 번역을 중요시하며, 이는 많은 다른 AI 번역 서비스들이 일정 지연이 발생하여 실시간 사용이 어려운 것과 차별화됩니다.

DeepL Voice의 적용 사례

DeepL Voice는 다양한 상황에서 활용될 수 있습니다. 그 중에서도 비즈니스 회의, 국제 컨퍼런스, 그리고 서비스 산업에서의 고객 응대 등에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 식당의 직원이 이 서비스를 사용하여 외국인 고객과 원활하게 소통할 수 있다면, 이는 고객 만족도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

기술적 과제와 데이터 보호

하지만 모든 기술적 혁신에는 도전 과제가 따릅니다. DeepL Voice의 경우, 실시간으로 정확한 번역을 제공하기 위해 강력한 AI 기술을 필요로 하며, 개인정보 보호에 대한 우려 또한 해결해야 합니다. DeepL은 번역 과정에서 수집된 데이터가 저장되지 않으며, GDPR과 같은 데이터 보호 규정을 준수할 것이라고 밝혔습니다.

DeepL Voice의 미래 전망

DeepL은 앞으로도 음성 번역 기능을 계속 발전시킬 계획입니다. 다른 많은 AI 음성 번역 서비스가 사용자의 요구에 부응하려고 노력하는 가운데, DeepL은 자체 개발한 언어 모델을 기반으로 보다 빠르고 정확한 서비스를 제공하고자 합니다. 또한 비디오와 오디오 파일로 결과물을 제공하는 기능 역시 향후에 추가될 수 있으리라 예상됩니다.

경쟁 및 시장 상황

DeepL 보이스는 이미 여러 경쟁자들이 포진해 있는 시장에 뛰어들었습니다. Google을 비롯한 여러 AI 스타트업들이 음성 번역 기능을 개발하고 있지만, DeepL은 튼튼한 기술력과 명확한 비즈니스 전략으로 차별화를 시도하고 있습니다. 예를 들어, Google의 Meet는 실시간 번역을 지원하지만, DeepL은 더 광범위한 비즈니스 고객층을 타겟으로 삼고 있습니다.

마무리

이번 Voice 기능은 AI 번역 기술의 새로운 시대를 여는 중요한 이정표라 할 수 있습니다. 글로벌 의사소통의 장벽을 허물고, 다양한 언어와 문화가 함께 어우러질 수 있는 세상을 만들어 나가는데 기여할 수 있습니다. 앞으로 이 기능이 어떻게 발전하고, 일상 생활과 비즈니스에서 어떤 역할을 하게 될지 흥미진진하게 지켜볼 만한 가치가 있습니다.

참고