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AI 검색 혁신과 저작권: 구버(GOOVER) 활용 가이드

일반 리포트 2025년 05월 18일
goover

  • 2025년 5월 18일 기준으로, AI 검색 및 생성 서비스 시장은 급격한 변화를 겪고 있으며, 특히 구버(Goover.ai)는 2025년 4월 21일 미국 실리콘밸리에서 정식 출시되어 한국과 미국 시장을 동시에 겨냥하고 있습니다. 이 서비스는 사용자 질문에 대한 심층 리포트를 자동 생성하는 혁신적인 기능을 갖추고 있으며, AI 에이전트인 '애스크 구버(Ask Goover)'는 다양한 거대 언어 모델(LLM)과 그래프 검색증강생성(Graph RAG) 기술을 활용하여 정보 검색의 효율성을 극대화하고 있습니다. 구버의 모바일 앱은 2025년 5월 15일 출시되어 사용자에게 언제 어디서나 빠르고 정확한 정보 탐색을 가능하게 합니다.

  • 구버는 퍼플렉시티(Perplexity)와 여러 면에서 비교되며, 구버는 심층 리포트를 제공하는 한편, 퍼플렉시티는 즉각적인 정보 응답에 중점을 두고 있습니다. 구버의 '브리핑 페이지' 기능은 사용자가 특정 주제를 지속적으로 모니터링하고 분석하는 데 도움을 주며, 정보 검색과 분석을 중시하는 학술 및 비즈니스 환경에서 강력한 장점을 발휘합니다.

  • 2025년 5월 현재, AI 검색 시장은 구글의 전통적인 검색 모델에 도전하고 있으며, AI 기반 검색 서비스들 간의 치열한 경쟁이 이어지고 있습니다. 특히, AI를 활용한 뉴스룸 내 혁신적인 접근 방식은 정보 접근성을 제고하고, 사용자 경험 개선에 기여하고 있습니다. 생성 콘텐츠의 저작권과 윤리적인 문제 또한 주요 쟁점으로 대두되고 있으며, AI 생성 콘텐츠의 법적 환경 변화는 시장의 방향성을 결정짓는 중요한 요소로 작용하고 있습니다.

AI 검색 서비스 시장의 현주소

  • 구버(Goover.ai) 출시 및 모바일 앱 확대 현황

  • 솔트룩스의 자회사인 구버(Goover.ai)는 2025년 4월 21일, 미국 실리콘밸리에서 AI 검색 서비스로서 정식 출시되었습니다. 이 서비스는 한국과 미국 시장을 동시에 겨냥하여, 전 세계의 맞춤형 정보를 제공하고, 사용자 질문에 대한 심층 리포트를 자동 생성하는 기능을 갖추고 있습니다. 구버의 핵심 기능 중 하나는 AI 에이전트인 '애스크 구버(Ask Goover)'로, 이는 다양한 거대 언어 모델(LLM)과 그래프 검색증강생성(Graph RAG) 기술을 기반으로 하고 있습니다. 사용자들은 이 서비스를 통해 빠르고 정확한 정보 검색이 가능해졌습니다. 특히, 구버 모바일 앱은 2025년 5월 15일에 출시되어, 언제 어디서나 정보를 탐색하고, 브리핑을 받을 수 있는 편리함을 제공합니다.

  • 구버의 모바일 앱은 구글 플레이스토어와 앱스토어에서 이용 가능하며, AI 리포트 자동 생성, 소셜미디어 공유, 맞춤형 콘텐츠 추천 등의 기능을 통해 정보 탐색을 더욱 효율적으로 변화시킵니다. 이러한 기능들은 반복적인 정보 검색 및 문서화 작업의 자동화를 통해 사용자의 생산성과 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있습니다.

  • 구버는 현재 다양한 사용자 층을 확보하고 있으며, AI 기반의 정보 탐색 서비스에서 강력한 입지를 구축하려는 의도를 명확히 하고 있습니다. 이와 같은 노력은 글로벌 AI 검색 시장의 경쟁에서 중요한 전략으로 자리 잡을 것입니다.

  • 퍼플렉시티와의 기능·성능 비교

  • 구버(Goover.ai)는 같은 AI 검색 서비스인 퍼플렉시티(Perplexity)와 여럿 측면에서 비교됩니다. 퍼플렉시티는 대화형 질의응답 방식으로 사용자가 직접 궁금한 내용을 입력하면 이에 대한 답변을 즉각적으로 제공하는 체계를 갖추고 있습니다. 반면, 구버는 사용자 질문에 대한 심층 리포트를 제공함으로써, 단순한 정보 응답을 넘어 보다 심층적인 정보 분석을 지향하고 있습니다.

  • 구버는 다양한 언어 정보를 수집하고, 이를 기반으로 심층적인 리포트를 생성하는 특성을 가지고 있어, 사용자의 요구에 더 맞춤화된 결과를 제공할 수 있습니다. 이러한 차별화된 부분은 특히 정보 탐색과 분석이 중요한 학술적 또는 비즈니스 환경에서 더욱 빛을 발합니다. 구버의 '브리핑 페이지' 기능은 사용자가 주제를 지속적으로 모니터링하고 분석할 수 있도록 돕는 기능으로, 이는 퍼플렉시티의 정적인 정보 제공 방식과 대조적입니다.

  • 또한, 구버는 동일한 정보를 제공합니다 하더라도 각 사용자에 맞게 최적화된 정보를 제시하는 것을 중시하여 사용자 맞춤형 경험을 강화하고 있습니다. 이로 인해 구버는 정보의 개인화 및 사용성을 강조하는 점에서 큰 장점을 갖추고 있습니다.

  • 글로벌 검색 시장 경쟁 구도

  • 2025년 5월 현재 AI 검색 서비스의 글로벌 시장은 급속도로 변화하고 있습니다. 구글은 여전히 검색 시장의 강자로 자리잡고 있지만, AI 기반 검색 서비스들이 부상하면서 경쟁 구도가 변하고 있습니다. 구버와 퍼플렉시티는 각각 독창적인 접근 방식으로 사용자들에게 서비스하고 있으며, 이는 기존 검색 방식에 대한 새로운 대안을 제시하고 있습니다.

  • AI 기반 검색 서비스는 구글의 검색 광고 모델에 도전장을 던지고 있으며, 특히 퍼블리셔와 광고주가 기존의 광고 수익 모델에서 벗어나 더 안정적인 수익 구조를 찾는데 영향을 미치고 있습니다. 이런 변화는 업체 간의 경쟁을 더욱 치열하게 하고 있으며, AI 검색 서비스 제공업체가 주요 시장 플레이어로 자리 잡기 위해서는 독창적인 기술력과 사용자 요구를 충족시키는 것이 중요합니다.

  • 결론적으로, 현재 AI 검색 서비스 시장은 구글의 전통적인 검색 제공 방식에 의문을 던지며, 다양한 스타트업들이 각기 다른 가치 제안을 통해 시장에 진입하고 있습니다. 그러한 변화는 정보의 접근성과 품질에서 큰 영향을 미치며, 이는 궁극적으로 사용자 경험의 향상으로 이어질 것입니다.

AI 기반 리포트 생성 및 활용 사례

  • 라이너의 학술 모드와 신뢰 출처 전략

  • 라이너(Liner)는 AI 기반 검색 서비스로, 최근 '학술 모드' 기능을 통해 사용자들에게 연구 및 학술 자료에 기반한 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다. 이 서비스는 약 2억 건의 논문 데이터를 바탕으로 하여, 사용자가 요청한 정보에 대해 짧은 시간 안에 심층적이고 정교한 답변을 생성할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, 사용자가 'AI 윤리에 대한 심층 보고서를 작성해줘'라는 요청을 입력하면, 라이너는 이 주제에 대해 적절한 자료를 기반으로 4500자 이상의 답변을 제시했으며, 이는 사용자에게 책임, 공정성, 투명성과 같은 AI 윤리의 주요 원칙을 포함한 정보를 제공합니다. 라이너의 가장 두드러진 특징 중 하나는 답변에 신뢰할 수 있는 출처를 명시할 수 있다는 점입니다. 모든 생성된 답변에는 출처 링크가 포함되어 있어 사용자는 이를 클릭함으로써 원문 자료를 확인할 수 있습니다. 이러한 기능은 경쟁 서비스인 챗GPT나 딥시크에 비해 큰 장점으로 작용하며, 학술 연구 및 과제 작성 시 매우 유용합니다.

  • 또한, 라이너는 사용자 맞춤형 검색 키워드 및 기간 설정 기능을 제공하여, 사용자가 보다 정밀한 정보를 얻을 수 있도록 돕습니다. 지속적으로 업데이트되는 알고리즘 덕분에 라이너는 신뢰할 수 있는 출처 정보를 기반으로 한 답변을 자동으로 생성하는 데 강점을 가지고 있으며, 이로 인해 학술 관련 작업에서 높은 활용도를 보이고 있습니다.

  • Botpress의 비즈니스 AI 활용 사례

  • Botpress는 비즈니스 환경에서 AI를 활용하여 운영 효율성을 극대화하는 데 중점을 두고 있는 플랫폼입니다. 최근 업데이트에 따르면, 77%의 기업이 이미 AI를 도입하거나 이를 고려하고 있으며, 이들은 AI를 통해 자율성을 갖춘 에이전트를 설계하여 반복 작업을 자동화하고 있습니다. AI 에이전트는 특정 목표를 향해 의도적으로 작업하게 설계된 소프트웨어로, 예를 들어 여러 웹사이트에서의 제품 가격 비교, 고객 지원 관리, 데이터 모니터링 등의 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 주요 이점으로는 업무의 자동화 및 효율성이 있습니다. Botpress를 사용하는 기업 중 63%가 운영 전반의 효율성이 향상되었다고 보고하였으며, 인건비를 52% 절감할 수 있는 효과를 보였습니다. 이 플랫폼은 기본적으로 머신러닝과 자연어 처리(NLP) 기술을 결합하여, 사용자 질문에 대한 응답을 더욱 정교하게 처리하는 데 도움을 주고 있습니다. 고객 지원 시스템에 통합된 AI 챗봇은 기본적인 질문에 대한 응답을 자동화하고, 고객의 요청을 신속하게 처리할 수 있도록 돕습니다.

  • 이러한 Botpress의 활용 사례는 고객 경험 개선의 일환으로 보아야 할 것인데, 기업이 고객의 피드백을 분석하고 운영 전략을 조정하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다. 실제로 Botpress의 AI 기능을 통한 상담 예약 및 고객 문의 처리 자동화가 전년 대비 상담 건수를 25% 증가시키는 등의 성과를 달성한 사례도 있습니다.

  • AI 툴을 활용한 데스크 리서치 자동화

  • 데스크 리서치는 UX 디자인 프로세스의 초기 단계에서 중요한 역할을 하며, 이를 통해 수집된 정보는 사용자 조사와 서비스 기획에 중요한 기초가 됩니다. 최근 보고서에 의하면, AI 기반의 서비스가 이러한 데스크 리서치의 효율성을 높이는 데 크게 기여하고 있다고 합니다. 구버(Goover)와 같은 인공지능 기반 정보 검색 서비스는 사용자 질문에 맞추어 관련 데이터를 빠르게 추출하고 심층 보고서를 제공하는 기능을 갖추고 있습니다. 구버의 활용 과정은 정보 수집에서부터 데이터 분석 및 인사이트 도출까지 이어지며, 사용자는 필요한 정보를 한 곳에서 처리할 수 있다는 장점이 있습니다. 사용자가 특정 서비스의 사용자 니즈를 이해하기 위해 질문을 입력하면, 구버는 해당 질문에 대한 체계적인 답변과 함께 관련된 자료의 출처를 제공하여, 전문가 및 일반 사용자 모두가 쉽게 정보를 활용할 수 있도록 돕습니다. 이와 함께 Browse ai와 같은 데이터 추출 서비스 또한 웹사이트에서 원하는 특정 데이터를 신속하게 수집할 수 있도록 지원하여, 데스크 리서치를 보다 체계적으로 진행할 수 있게 해줍니다. 이러한 AI 도구들을 통해 시간 소모를 줄이고, 보다 신속하게 유의미한 결과를 도출할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다.

언론과 뉴스룸의 AI 도입 동향

  • 제76회 세계 뉴스 미디어 총회 주요 논의

  • 2025년 5월 4일부터 6일까지 폴란드 크라쿠프에서 열린 제76회 세계 뉴스 미디어 총회(WAN-IFRA)에서는 AI 기술의 도입에 대한 여러 가지 논의가 이루어졌습니다. 이번 총회에서는 뉴스룸이 AI를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 다양한 사례와 경험이 공유되었으며, 언론사들은 자신들의 도입 수준과 속도에서 차이를 보였으나, 모든 뉴스를 다루는 기업의 중심에는 '인간'이 자리를 차지한다는 공통된 이해가 있었습니다. 주요 발언자로 나선 미국 뉴욕타임스(NYT)의 AI 이니셔티브 팀은 대형언어모델(LLM)을 활용한 조사 분석과 취재 지원 툴을 소개했으며, 이를 통해 방대한 데이터를 보다 쉽게 다룰 수 있는 방법을 제시했습니다.

  • AI 혁신가와 발행사 간 파트너십 모델

  • AI의 발전은 뉴스 생태계에 큰 변화를 가져왔습니다. 최근 Unite.AI의 보고서에 따르면, AI 기반 도구들은 뉴스 소비 방식을 혁신적으로 변화시켜주고 있습니다. 하지만 동시에, 이러한 기술적 도약은 기존 뉴스 출처의 웹 트래픽을 감소시키는 등 부작용도 초래하고 있습니다. 따라서 AI 기업들은 콘텐츠 제작자와의 지속 가능한 파트너십 모델을 구축해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 이같은 파트너십은 콘텐츠의 저작권을 존중하며, AI 기업들이 법적 위험을 줄이고 오히려 품질 높은 저널리즘 보호를 위한 솔루션이 될 것입니다.

  • 실시간 요약·Q&A 통합 서비스 도입

  • 과거와는 달리, AI 기술을 활용한 실시간 요약 및 Q&A 통합 서비스가 다수의 뉴스룸에서 도입되고 있습니다. 예를 들어, 로이터는 AI가 실시간으로 작성된 기사를 요약하고 기사의 핵심 정보를 독자에게 전달하는 기능을 실험하고 있으며, 이러한 서비스는 독자들의 기사 이해도를 높이는 데 기여하고 있습니다. 또한, 미디어 기업들은 AI 툴을 통해 독자 참여를 유도하고, 이러한 참여가 기사의 질적인 향상에 기여하는 열쇠가 될 것이라고 기대하고 있습니다.

저작권과 윤리: AI 생성 콘텐츠의 법적 과제

  • 생성형 AI 저작권 분쟁 및 정책 동향

  • 생성형 AI가 발전함에 따라 저작권에 대한 새로운 논의가 활발히 이루어지고 있습니다. 생성형 AI는 대량의 데이터를 학습하여 이전의 창작물을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는데, 이 과정에서 기존 저작물의 저작권을 침해할 가능성이 높아지고 있습니다. 2023년, 미국 대법원에서는 AI가 생성한 작품에 대해 '저작권 보호는 인간의 창작 활동을 전제로 한다'는 판결을 내리면서, AI 단독으로 생성한 콘텐츠는 저작권 보호를 받을 수 없는 상황임을 명확히 했습니다. 이러한 움직임은 유럽연합(EU)에서도 비슷한 입장을 취하고 있어, 향후 AI 콘텐츠의 저작권 문제에 대한 법적 명확성이 요구되고 있습니다.

  • 이와 같은 저작권 분쟁을 예방하기 위해서는 기업과 개인 창작자 모두가 AI의 학습 데이터에 대한 투명성을 확보해야 하며, 법적 기준을 준수하는 것이 필수적입니다. 저작권법은 일반적으로 저작자가 인간임을 전제로 하므로, AI가 학습한 데이터가 저작권에 저촉되지 않도록 관리하는 방법이 필요합니다. 특히 AI가 생성한 콘텐츠의 과정에서 원저작물을 무단으로 복제하거나 변형하는 경우, 해당 저작자에게 법적 책임을 물을 수 있는 사안이 발생할 수 있습니다.

  • AI 범죄 책임 소재에 대한 법적 논의

  • AI가 생성한 콘텐츠와 관련된 범죄에 대한 법적 책임 문제는 아직 해결되지 않은 복잡한 사안입니다. AI가 생성한 데이터를 사용하여 발생할 수 있는 법적 문제는 예를 들어, AI 비서의 작동으로 인해 발생한 사고 등의 사례에서 명확히 드러납니다. 2023년에 발생한 사례로, AI 기반 금융 시스템의 데이터 유출 사건이 있으며, 이 경우 AI 시스템은 개발자와 운용자에게 법적 책임을 부여하여, AI의 책임 소재를 명확히 하고자 하는 움직임이 있습니다.

  • 이 문제를 해결하기 위해 여러 전문가들이 '책임 추적 시스템'을 도입하는 방법을 제안하고 있습니다. 이는 AI의 결정 과정을 기록하고, 문제가 발생할 경우 이를 추적하여 책임을 명확히 하기 위한 시스템입니다. 한국에서도 2023년 AI 기본법 제정 이후, 이러한 투명하며 책임 있는 AI 윤리를 요구하는 목소리가 커지고 있습니다.

  • 홍보·마케팅에서 저작권 가이드라인 사례

  • 기업의 홍보 및 마케팅 부서에서는 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 제작 과정에서 저작권 침해 리스크를 관리하는 것이 필수적입니다. 최근 글로벌 브랜드 중 하나가 생성형 AI를 활용하여 만든 콘텐츠에서 저작권 침해로 약 7억 5천만 원의 배상 판결을 받은 사례가 이를 잘 보여줍니다. 이러한 리스크를 줄이기 위해서는, 생성형 AI의 사용될 때 저작권에 관한 명확한 가이드라인을 마련하고 사용할 필요가 있습니다.

  • 정지우 변호사와 같은 저작권 전문가는 기업들이 AI 콘텐츠를 사용하기 전, 반드시 저작권자의 요구를 충족하고, 법적 기준을 준수해야 한다고 유의해야 한다고 강조합니다. 이를 위해서는 공공누리 라이선스와 같은 정식 라이선스를 구매하거나, 저작물이 존재하는 범위 안에서 AI를 활용하는 방식으로 접근해야 합니다.

  • AI 예술 창작과 표절 가능성 충돌

  • AI를 통한 예술 창작이 증가하면서, AI 작품의 저작권 문제와 표절 가능성은 심각한 논의와 우려를 낳고 있습니다. AI가 기존의 예술 작품을 학습하고 만들어낸 결과가 본래의 저작물을 얼마나 존중하는지가 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. AI가 특정 화풍이나 스타일을 모방하는 경우, 이는 특정 저작권자로부터 법적 조치를 받을 수 있는 사안에 해당됩니다.

  • 이렇듯 AI 창작물에 대한 저작권 문제가 복잡해지는 가운데, 반드시 인간의 창의적 검증 과정을 통과해야만 저작권을 인정받을 수 있도록 범위를 좁혀야 하며, AI 기술의 발전과 인간의 창작권 보호 사이의 균형을 맞추는 것이 시급합니다.

개인 블로그 활용 가이드라인

  • GOOVER 리포트 저작권 검토 포인트

  • 개인 블로그에서 구버(Goover) 리포트를 활용할 때, 가장 먼저 고려해야 할 사항은 해당 리포트의 저작권입니다. 구버는 사용자에게 다양한 정보와 통찰력을 제공하는 AI 검색 및 리포트 생성 서비스로, 생성된 콘텐츠가 다른 저작물의 저작권을 침해하지 않도록 주의해야 합니다. 일반적으로 AI가 생성한 콘텐츠는 저작물로 간주되지 않지만, 포함된 데이터 출처나 인용 정보에 대해 명확한 검토가 필요합니다. 따라서 구버의 리포트를 활용하기 전에 해당 리포트의 저작권 조건을 반드시 검토해야 하며, 사용하고자 하는 정보가 저작권법을 위반하지 않도록 철저히 확인해야 합니다.

  • 서비스 이용약관 확인 및 인용 방식

  • 구버를 이용하면서 생기는 저작권 관련 문제를 예방하기 위해서는 서비스 이용약관을 면밀히 검토하는 것이 중요합니다. 구버의 이용약관은 사용자가 생성한 리포트의 활용 방법, 인용 방식, 책임의 범위 등을 명확히 설명하고 있습니다. 예를 들어, 구버 리포트를 인용할 때는 특정한 스타일 가이드를 따르는 것이 권장됩니다. 바람직한 인용 형식은 보통 저자, 제목, URL 등 기본적인 정보가 포함되어야 하며, 특정한 출처가 제공된다면 해당 정보도 반드시 포함해야 합니다. 이는 저작권 보호의 관점에서도 필수적입니다.

  • 저작권 침해 예방을 위한 검토 및 승인 절차

  • 리포트의 사용 과정에서 저작권 침해를 예방하기 위해서는 사전 검토와 승인 절차를 두는 것이 좋습니다. 구버에서 생성된 결과물에 포함된 정보가 다른 저작물에서 차용된 경우, 해당 부분에 대해 명확히 수정하거나 삭제하는 것이 필요합니다. 신뢰할 수 있는 출처에서 제공된 정보를 사용할 때는 적절한 크레딧을 부여해야 하며, AI 생성 콘텐츠가 제3자의 저작권을 침해하고 있지 않다는 것을 확인하는 과정을 거쳐야 합니다. 이를 통해 개인 블로그의 신뢰성을 높이고 저작권 관련 문제를 사전에 차단할 수 있습니다.

마무리

  • 2025년 5월 18일 현재, 구버(Goover.ai)의 서비스는 개인 및 기업 모두의 정보 수집과 분석 효율성을 높이는 데 중대한 기여를 하고 있습니다. 그러나 AI가 생성한 콘텐츠에는 여전히 제3자 저작물이 포함될 수 있어, 개인 블로그와 같은 곳에서 이를 활용할 경우 신중한 접근이 요구됩니다. 각종 자료의 저작권을 적절히 검토하고, 구버의 서비스 이용약관을 철저히 이해하는 것이 중요합니다.

  • _보고서_ 생성 이후 AI 검색·생성 서비스는 법적 및 윤리적 기준을 강화하여 사용자 신뢰를 확보해야 할 필요성이 더욱 커질 것입니다. 데이터 출처를 명확히 표기하고, 저작권 침해 가능성을 미리 차단하는 절차를 개발하여, 안전하고 합법적인 정보 활용 환경을 조성하는 것이 향후 방향성이 될 것입니다. 이러한 노력은 사용자와 서비스 제공자 간의 신뢰를 구축하고, AI 기술 발전에 기여하는 중요한 토대가 될 것입니다.

용어집

  • 구버(Goover): AI 검색 및 리포트 생성 서비스로, 2025년 4월 21일 미국 실리콘밸리에서 정식 출시되었습니다. 사용자 질문에 대한 심층 리포트를 자동 생성하는 기능을 제공하며, 한국과 미국 시장을 동시에 겨냥하고 있습니다. 최근 2025년 5월 15일 모바일 앱이 출시되어 사용자에게 편리한 정보 탐색을 가능하게 합니다.
  • 퍼플렉시티(Perplexity): AI 기반 검색 서비스로, 대화형 질의응답 방식을 통해 사용자가 직접 질의를 입력하면 신속하게 답변을 제공하는 시스템을 갖추고 있습니다. 구버와 비교하여 정보의 깊이와 형태에서 차별화를 두고 있습니다.
  • AI 윤리: AI 기술의 개발과 활용에서 따르는 도덕적 원칙과 사회적 책임을 의미합니다. AI 윤리는 특히 사용자 데이터 보호, 투명성 및 공정성 문제와 관련이 있으며, AI 콘텐츠의 저작권 및 책임 소재를 둘러싼 논의에서 필수적인 요소로 대두되고 있습니다.
  • 라이너(Liner): AI 기반 검색 서비스로, '학술 모드' 기능을 통해 사용자에게 신뢰할 수 있는 연구 및 학술 자료 기반의 답변을 제공합니다. 구체적인 주제에 대해 심층적인 정보를 신속하게 생성하는 데 특화되어 있습니다.
  • 데스크 리서치: 기존 자료를 기반으로 정보 수집을 수행하는 초기 조사 방법으로, 사용자의 요구나 관심사를 반영하여 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 과정을 포함합니다. AI 도구들이 이 과정을 자동화하여 효율성을 높이고 있습니다.
  • AI 에이전트: 특정 목적을 향해 작업을 수행하도록 설계된 소프트웨어 프로그램으로, Botpress처럼 비즈니스 환경에서의 운영 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다.
  • 그래프 검색증강생성(Graph RAG): AI 검색 기술에서 사용되는 기법으로, 대량의 데이터에서 필요한 정보를 시각적으로 표시하고, 그것을 통해 더욱 향상된 검색 및 분석 결과를 제공하는 방법론입니다.
  • 저작권: 창작자가 자신의 작품에 대해 가지는 권리로, AI가 생성한 콘텐츠에 대한 저작권 문제는 AI 개발 및 활용의 법적 기준을 산출하는 데 있어서 중요한 이슈로 대두되고 있습니다.
  • 실시간 요약: AI 기술을 이용하여 작성된 기사의 핵심 정보를 신속하게 요약해 독자에게 제공하는 서비스를 말합니다. 이는 독자의 기사 이해도를 높이는 데 기여하고 있습니다.
  • Q&A 통합 서비스: AI 기술을 활용하여 독자의 질문에 신속하게 답변하고, 관련 정보를 제공하는 서비스로, 언론사에서 독자 참여를 유도하고 기사 질 향상을 도모하는 데 사용되고 있습니다.
  • 개인 블로그: 개인의 생각이나 정보를 공유하는 웹 공간으로, AI 생성 콘텐츠를 활용할 때에는 저작권 및 사용 약관을 반드시 준수해야 합니다.

출처 문서