Google Research는 Google Earth AI의 인구동태 기반 모델(PDFM)이 생성하는 장소 임베딩 표현을 다섯 가지 공중보건 과제로 평가했다. PDFM은 검색 동향, 사람의 이동, 건물 밀도, 기상·대기질 등을 통합한 임베딩으로, 과제별 미세조정 없이도 기존 입력과 같거나 그 이상의 결과를 보였다. 미국·캐나다 국경의 146개 카운티에서는 MMR 백신 접종의 설명 분산이 상대적으로 36% 향상됐고, 콜레라 발생 예측에서는 4주 앞의 AUPRC가 9.7% 개선됐다.
Google Research는 50명 이상의 학계·산업계 전문가와 함께 정리한 워크숍 보고서 「Open and Emergent Problems in Agentic Privacy and Security: A Contextual Angle」을 공개했다.
Import AI 475는 Toby Ord의 스웜 확장 분석, Google DeepMind의 SynthID Bio, CSAIP 여론조사 등을 다루고 있다. Ord의 분석에 따르면 4개 에이전트로 이루어진 스웜은 같은 성능을 내기 위해 총 토큰 수가 약 2배 필요하지만, 에이전트 1개당으로는 절반이면 된다. 또한 병렬 실행을 하면 이론상 시간은 절반으로 처리할 수 있다. SynthID Bio는 3종류의 단백질 실험에서 워터마크를 넣지 않은 설계와 동등한 성적을 보였다고 한다.
MIT Technology Review가 주최한 EmTech Future 2026의 전 프로그램을 온디맨드로 시청할 수 있게 되었다. Google Research의 Yossi Matias는 AI가 생물학, 인프라, 제조, 과학을 바꾸기 시작했으며, 다른 분야와 만날 때 가장 큰 영향이 나타난다고 말한다. Google Quantum AI의 Hartmut Neven 등도 연사로 나섰으며, 구독자는 20% 할인된 $596에 시청할 수 있다.
Google은 9월 AI 관련 발표를 정리하며 최신 프런티어 모델 Gemini 4 Argon을 가장 앞에 꼽았다. 출력 상한은 100만 토큰이며, 현재는 Fairwind Program을 통해 신뢰할 수 있는 사이버 방어 담당자에게 제공하고 있다. 이 밖에도 Gemini 3.8 Flash, Gemini 앱의 Connected Apps, WeatherNext 3, Googlebook 사전 예약 접수 등을 소개했다.
선정 이유: Gemini 4 Argon을 중심으로 음성, 연동 앱, 날씨 예보, 게놈 연구까지 9월 발표가 한눈에 정리되어 있어 전체 흐름을 파악하기 좋다.
Google은 Trusted Execution Environments(TEE)를 활용한 차세대 연합학습(FL) 시스템을 발표했다. 데이터 익명화의 보장을 제3자가 검증·감사할 수 있는 형태로 제공한다. Gboard는 이미 새 시스템을 채택했으며, 기존 FL 시스템에 비해 계산 시간이 크게 단축되었다고 한다. 각 기기가 사전에 승인하는 접근 정책은 Rekor라는 공개 투명성 로그에 게재되어 외부 감사자가 추적할 수 있다.
Google이 지원 Android 기기의 Gemini Live에서 카메라 영상을 음성으로 실시간 설명하는 'Guided Vision'의 제공을 시작했다. 시각장애인과 저시력자를 주요 대상으로 하며, 주변 설명, 추가 질문에 대한 답변, 카메라 방향을 바로잡는 음성 안내를 지원한다. Android 9 이상에서 Gemini Live를 사용할 수 있는 지역과 언어에서 이용할 수 있다.
선정 이유: 시각장애인을 위해 카메라 공유 기반 음성 안내를 제공하며, 실행 방법과 이용 조건, 길 안내 용도로는 쓸 수 없다는 제한까지 구체적으로 보여준다는 점에서 추천한다.
Google DeepMind는 프런티어 모델 Gemini 4 Argon을 발표하고, 신뢰받는 사이버 방어 담당자를 위한 Fairwind Program을 통해 제공을 시작했다. DeepSWE v1.1에서 77.9%를 기록했으며, 출력 토큰 상한은 기존 64K에서 1M으로 확대됐다. 개발자, 기업, 일반 사용자에게는 가드레일을 개선한 뒤 가능한 한 빨리 제공할 방침이며, 도입 가격은 입력 $2, 출력 $10이다(모두 100만 토큰당).
선정 이유: 사내 활용 사례, 벤치마크 결과, 단계적 제공 방침과 안전 대책이 하나의 발표에 담겨 있어 모델의 위치를 파악하기 쉽다.
Google이 새 프런티어 모델 Gemini 4 Argon을 발표했다. 우선 Fairwind Program을 통해 신뢰할 수 있는 사이버 방어자에게 제공을 시작한다. 도입 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10이다. 개발자, 기업, 일반 사용자에 대한 제공은 미국 정부의 자율적 사전 접근 절차에 참여하면서 단계적으로 확대한다.
선정 이유: 회사 내 이전 및 최적화 실적, 벤치마크 결과, 단계적 공개 시의 안전 대책이 같은 기사에 함께 제시되어 있어 성능과 운영 방침을 함께 파악하기 쉽다.
Google이 자주 쓰는 지시문을 저장해 반복 실행할 수 있는 "스킬" 기능을 Gemini 채팅에서 전 세계적으로 제공하기 시작했다. 스킬은 앞으로 Gems를 대체하며, Gems 지원은 개인 계정 기준 11월부터 순차적으로 종료된다. Google Workspace 기업 고객과 교육기관 등에는 수 주 내에 제공된다.
선정 이유: Gems에서 스킬로의 전환 시점과 공유, 파일 추가 등 향후 지원 예정 기능이 구체적으로 제시되어 있어, 기존 사용자가 대응 계획을 세우기 쉽다.
Google DeepMind는 단백질의 생물학적 기능을 유지한 채 서명을 삽입할 수 있는 워터마크 기술 'SynthID Bio'를 발표했다. 표적 단백질 3종을 사용한 습식 실험에서 워터마크가 삽입된 단백질 결합 분자는 워터마크가 없는 버전과 동등한 적중률, 결합 친화도, 서열 다양성을 보였다. AlphaFold 3에서는 모델 가중치에 워터마크를 넣어 예측 정확도를 유지하면서 탐지 가능성을 높였다고 밝혔다.
Diffusion Controller는 이미지 생성의 확산 과정을 연속적인 제어 문제로 재정의하고, 추론 시의 가이던스와 파인튜닝을 하나의 프레임워크로 다루는 기법이다. 베이스 모델을 고정한 채 경량 애드온 네트워크를 추가하는 방식으로, Stable Diffusion v1.4를 기반으로 한 실험에서는 인간의 선호 적합도를 나타내는 HPS-v2에서 업계 표준을 웃도는 결과를 기록했다고 보고되었다. 가중치에 전면적으로 접근할 수 있는 완전판은 베이스라인 모델 대비 90%의 승률을 달성했다.
Future Vision XPRIZE 그랑프리는 독립 영화 제작자 Jeff Synthesized의 『The Gifted』로 결정됐다. 11세 소년이 세상을 떠난 어머니의 목소리와 인격을 사랑과 코드로 재현하고, 그 기술이 마을 네트워크 전체에서 지역 사회를 떠받치게 된다는 이야기다. 전 세계 2,500편이 넘는 응모작 가운데 선정되어 상금 10만 달러와 장편 영화 제작비 250만 달러를 획득했다. Google은 100 ZEROS 이니셔티브를 통해 Range Media Partners와 협력해 이 작품의 극장 개봉을 추진한다.
Google은 Gemini 3.8 Flash를 활용한 개발자 4명의 작품 사례를 소개했다. 해당 모델은 3.7 Flash에 비해 소프트웨어 개발, 에이전트형 작업, 다단계 추론 능력이 크게 향상되었으며, 경우에 따라 더 비싼 프런티어 모델에 근접하는 성능을 보인다. 로켓 궤도 시뮬레이션과 자동 변속기용 대화형 모델 등이 만들어졌으며, Google Antigravity와 Google AI Studio에서 이용할 수 있다.
브루클린 그린포인트의 Edy's Grocer 오너 Edy Massih는 Gemini를 활용해 가족의 레바논 요리 레시피를 케이터링용 분량으로 환산하고, 장보기 목록을 자동으로 작성하며, 식이 제한에 맞춰 메뉴를 조정하고 있다. 예를 들어 치킨 샤와르마 랩의 재료를 8인분에서 50인분으로 환산하고, 향신료 조정과 매대별 정리도 맡기고 있다.
Jack Clark의 뉴스레터 Import AI 474는 Michael Levin의 '마음은 플라톤적 공간의 패턴이다'라는 논문, 로봇을 위한 범용 포스트트레이닝 제안, Google의 Project Suncatcher, Zhipu AI가 GLM-5.3을 활용한 인프라 개발 등을 다뤘다. Zhipu의 사례에서는 GLM-5.3-Flash가 2주도 채 안 되어 실제 운영 가능한 수준에 도달했으며, 엔드투엔드 처리량이 초기 기준선의 3배가 되었다고 한다.
Google Research는 Gemini와 Veo 위에 구축한 멀티 에이전트형 AI 비디오 공동 감독 프레임워크를 발표했다. 여러 컷에 걸친 시각적 일관성을 계획하고, 캐릭터와 환경의 어긋남을 억제하면서 수 분 규모의 영상 생성을 목표로 한다. 창작 방향을 선택하는 데는 멀티 암드 밴딧을 사용하며, Pre-Production, Production, MLLM Judge의 각 에이전트가 제작을 진행한다. SynthID 워터마크 등 안전 장치도 그대로 이어받는다고 밝혔다.
Google은 거의 실시간으로 구동되는 영상 아바타를 갖춘 Gemini 3.8 Live with Live Avatar를 발표하고 Gemini Enterprise에서 제공을 시작했다. 립싱크와 표정을 동반한 음성 대화가 가능하며, 97개 언어 사이를 오가며 전환할 수 있다. 대화를 멈추지 않고 백그라운드에서 도구 호출을 수행할 수 있으며, 참조 이미지로 맞춤형 아바타를 만드는 기능은 현재 엔터프라이즈 허용 목록에 등록된 고객에게만 제공된다.
Google은 Gemini 3.8 Live에 실시간 영상 아바타 기능 「Live Avatar」를 추가했다고 밝혔다. 음성 대화와 저지연 영상 생성을 결합해 입 모양과 표정을 수반하는 대화형 가상 담당자를 구현한다. Live Avatar는 현재 Gemini Enterprise에서 이용할 수 있으며, 97개 언어 지원과 도구 호출의 비동기 실행을 지원한다. 커스텀 아바타 제작은 엔터프라이즈용 허용 목록 방식으로, 현재는 일부 기업만 대상이다.
Google은 Google Beam의 출하 대상을 미국, 캐나다, 영국, 프랑스, 독일, 일본의 6개국으로 넓히고, 18개 채널 파트너를 통해 도입을 지원한다고 밝혔다. 사내 8주간의 조사에서 Beam을 사용한 팀은 서로 연결되어 있다고 느끼는 정도가 50% 이상 강했고, 피드백이 명확하게 전달된다고 느끼는 정도는 33% 높았으며, 후속 회의의 필요성은 21% 줄었다고 한다.
Google은 Private AI Compute 플랫폼에 기기를 넘나들며 유지되는 서버 측 비공개 메모리를 추가한다고 발표했다. 메모리는 암호화된 전용 스토리지에 저장되며, 복호화 키는 사용자의 기기만 보관하기 때문에 Google을 포함한 제3자도 데이터에 접근할 수 없다고 밝혔다. 또한 서버 소프트웨어의 변조 방지 공개 기록과 제3자 사이버보안 기업의 감사 결과도 공개할 예정이다.
Gemini 앱에서 Connected Apps의 신규 연동이 순차적으로 제공되기 시작했다. 생산성 분야에서는 Airtable, Linear, monday.com, 크리에이티브 분야에서는 Adobe, Webflow, 라이프스타일 분야에서는 Peloton, SeatGeek 등이 대상이다. 연동은 Gemini 설정에서 하거나, 채팅에 @ 멘션을 입력하거나, 직접 요청하여 이용할 수 있다.
Google DeepMind는 음성 생성 모델 Gemini 3.8 Flash TTS와 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS를 발표했다. Flash TTS는 자연어 프롬프트로 목소리를 새로 만들고 줄 단위 연기 지시를 지원하며, Flash-Lite TTS는 대량 처리와 비용 효율에 특화되어 있다. 두 모델은 오늘부터 Gemini API와 Google AI Studio에서 제공되고 있다.
Google이 음성 생성 모델 Gemini 3.8 Flash TTS와 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS를 발표했다. 자연어 프롬프트로 새로운 목소리를 만들 수 있으며, 100개 이상의 언어와 방언을 지원한다. 오늘부터 Gemini API와 Google AI Studio에서 이용할 수 있고, Gemini Notebook과 Google Vids에도 순차적으로 제공된다.
선정 이유: 음성 설계, 복제, 줄 단위 연출 지시까지의 기능과 제공처가 정리되어 있어, TTS를 제작이나 개발에 도입할 때 비교 자료로 쓸 수 있다.
Google AI Developers@googleaidevsAI 점수2323
Google Research가 중거리 물류(middle-mile logistics) 문제를 위한 현실적인 벤치마크를 만드는 C++ 기반 인스턴스 생성 도구 「MilleMiglia」를 발표했다. 물류 기업들이 네트워크 구성과 수요량을 기밀로 취급해 왔기 때문에 공개 데이터가 부족했으나, 이 도구는 프라이버시를 고려한 데이터를 생성할 수 있다. 소스 코드와 문서는 GitHub에서 공개되어 있다.
Google은 AI & Economy Research Program에 새로운 전문가를 영입했다. 학술 고문으로는 노벨 경제학상 수상자 Philippe Aghion 씨가, 객원 연구원으로는 Ajay Agrawal 씨가 합류했으며, 디렉터로는 Anu Madgavkar 씨와 Daniel Rock 씨가 새로 참여했다. 연구 분야는 일의 미래, 생산성과 성장, 기술 보급, AI를 통한 과학적 발견이다.
구글의 Envisioning Studio와 Google Labs가 뉴욕 패션위크를 앞두고 디자이너 2명과 공동으로 Google Flow 전용 도구를 개발했다. Styling Suite는 디지털 모델 위에서 룩을 확인할 수 있으며, Runway Visualization은 예산 범위 내에서 조명과 소품을 바꾼 런웨이를 모의로 구현할 수 있다.
Google Research는 교사가 수업 내용에 맞춰 인터랙티브 학습 시뮬레이션을 만들 수 있는 연구 실험을 공개했다. generative UI를 응용해 교사가 승인한 학습 목표와 커리큘럼에 따라 동적으로 생성된다. 중고등학교용 STEM(물리, 화학, 생물, 수학) 영어 교재 샘플 30점 이상도 함께 공개됐으며, 모두 AI가 생성하고 교사가 검토한 것이다.
유엔 시스템이 각 기관의 통계를 하나의 검색 가능한 지식 그래프로 통합한 오픈소스 플랫폼 「UN System Data Commons」를 출범했다. Google의 Data Commons를 기반으로 하며, Google.org가 유엔재단을 통해 지원한다. 자연어 검색으로 지표와 시각화를 얻을 수 있으며, Model Context Protocol(MCP)을 지원하는 AI 에이전트가 공식 통계를 가져와 그래프와 보고서를 작성할 수 있다. 2027년까지 유엔 시스템의 통계 데이터셋 80%를 수록하는 목표가 제시되었다.
Mistral은 Mozilla와 제휴해 AI 브라우징 지원 기능인 "Firefox Smart Window"(베타 버전)의 모델로 Mistral의 모델을 채택했다고 밝혔다. 프랑스와 북미 사용자에게 제공되며, 영국과 독일에는 올해 하반기에 확대될 예정이다. 대화는 기본 설정상 Mozilla 서버에 저장되지 않으며, Mistral은 제로 데이터 리텐션(Zero Data Retention)에 동의했다.
Google Research는 오프라인 강화학습으로 검색 쿼리 팬아웃(분해)을 학습하고 이를 경량 확산 리트리버로 증류하는 「Retrieve-for-Train」을 발표했다. 추론 시에는 사고 토큰을 사용하지 않고 한 번의 패스로 관련 쿼리 집합을 생성할 수 있다. 확산 리트리버는 53.9M 파라미터이며, Gemma3-4B와 Qwen3-4B를 집합 단위 보상으로 학습했다.
Google DeepMind는 음성 대화 모델 Gemini 3.8 Live와 Gemini 3.8 Live Extended Thinking을 발표했다. 전자는 규모와 비용 효율, 후자는 복잡한 작업을 위해 설계되었다. Extended Thinking은 Artificial Analysis의 Speech to Speech Quality Index에서 종합 1위(82.6)를 차지했으며, 두 모델 모두 오늘부터 순차적으로 제공된다.
선정 이유: 비용을 중시하는 Live와 고난도 작업용 Extended Thinking, 두 모델의 포지셔닝과 벤치마크 결과, 제공 범위가 한눈에 정리되어 있다.
Google가 음성 대화 모델 Gemini 3.8 Live와 Gemini 3.8 Live Extended Thinking을 발표했다. 전자는 규모와 비용 효율성을, 후자는 고도의 다단계 추론을 중시하고 있다. Extended Thinking은 Artificial Analysis의 Speech to Speech Quality Index에서 82.6점으로 1위를 차지했으며, 두 모델 모두 발표일부터 순차적으로 제공이 시작되고 있다.
선정 이유: 저비용용과 고난도 작업용의 2개 모델 구성으로, 음성 에이전트의 평가 지표와 제공처가 구체적으로 제시되어 용도에 따른 선택을 검토하기 쉽다.
Google은 Gemini를 집안일에 활용하는 4가지 방법을 소개했다. DIY 수리와 가전제품 문제 해결, 식단표 및 장보기 목록 작성, 영수증 사진을 활용한 가계부 관리, 대형 제품 비교 등이 예로 제시됐다. Google의 「AI & Economy ATLAS v1.0」 연구에서는 익명화된 대화 1500만 건 가운데 86% 이상이 업무 목적이 아닌 용도로 이뤄졌던 것으로 나타났다. 연구진은 일상적인 AI 활용으로 가구당 주 30분을 절약할 수 있다면 미국에서만 연간 약 1000억 달러의 경제적 가치가 생긴다고 추산했다.
Google의 기술과 제품은 300개 이상의 언어로 일상적인 소통을 지원하고 있으며, 이 언어를 사용하는 사람은 70억 명 이상으로 전 세계 인구의 86%에 해당한다. 실시간 음성 번역 기능인 Gemini 3.5 Live Translate는 70개 언어, 2,000개 이상의 언어 쌍을 지원한다. 경량 오픈 번역 모델 TranslateGemma는 55개 언어로 학습되었으며 기기에서 효율적으로 작동하기 때문에, 클라우드나 인터넷 연결 없이도 고품질 번역이 가능해진다고 밝혔다.
Google은 질병의 탐지·치료·예방, 자연재해 예측, 학습 확대, 경제적 기회 창출 등의 분야에서 커뮤니티 및 연구자와 협력해 AI를 활용하는 활동을 소개했다. 전문가와 지역 리더들이 AI의 기술적 성과를 사람들의 이익으로 연결하는 사례를 모은 컬렉션으로 공개됐다.
Google은 AI를 과학의 가속과 생활 개선에 활용하는 노력을 이어가고 있으며, 최근 몇 주 사이 AlphaGenome Atlas, WeatherNext 3 등의 성과를 잇따라 발표했다. AlphaGenome Atlas는 인간 게놈에서 90억 가지 단일 염기 변화가 미치는 예측 영향을 지도로 만들어 연구자들에게 공개했다. WeatherNext 3는 하루 이상 앞선 강수 예보의 정확도를 50% 향상시켰으며, 이미 회사의 제품에 사용되고 있다.
Google은 AI & Economy ATLAS 데이터를 탐색할 수 있는, 누구나 이용 가능한 인터랙티브 시각화 도구를 공개했다. Google DeepMind와 MIT FutureTech의 연구에서는 조사 대상 과학자의 약 절반이 매일 어떤 형태로든 AI를 사용하고 있으며, AI로 인해 주당 7시간 가까이 시간을 절약하고 있다고 보고됐다. 반면 AI 출력물을 검증하는 데 많은 시간이 쓰이고 있으며, 검증되지 않은 가설도 늘고 있다고 한다.
Google의 대담 시리즈 「Dialogues on Technology and Society」 최신 회에서는 NASA 우주비행사 Christina Koch 씨와 Google의 James Manyika 씨가 우주, 기술, 발견에 대해 이야기를 나눈다. Koch 씨는 ISS에서의 328일간 체류, 역사상 최초의 전원 여성 우주유영, Artemis II 임무에서의 달 궤도 비행을 돌아본다. 두 사람은 25만 마일 거리에서 본 푸른 지구를 「lifeboat」이라고 표현하며, 우주비행사, 로보틱스, AI의 협업에 대해서도 논의한다.