생성형 UI 기반 시뮬레이션과 Lens 인터랙티브 학습

구글 검색에서 pH scale(수소 이온 농도 지수) 같은 복잡한 개념을 검색하면 텍스트 대신 직접 조작 가능한 인터랙티브 시각화 도구가 생성된다. 사용자는 정적인 교과서 내용을 읽는 대신 시뮬레이션을 통해 개념의 작동 방식을 즉각적으로 확인하고 학습 경로를 결정할 수 있다. 이는 검색 결과가 단순한 정보 나열에서 사용자가 직접 제어하는 도구 형태로 변화했음을 의미한다.

생성형 UI(Generative UI, 사용자 인터페이스를 AI가 실시간으로 생성하는 기술)는 글로벌 영어 사용자를 대상으로 AI 모드와 AI 오버뷰(AI Overview, 검색 결과 상단에 AI가 요약 정보를 제공하는 기능)에 순차적으로 적용된다. AI 모드에서 특정 도구나 시각 자료를 직접 묘사하여 요청하면 질문의 맥락에 맞춘 맞춤형 인터페이스가 생성된다. 예를 들어 pH scale에서 감귤류 과일의 위치를 표시해달라고 요청하면, 일반적인 설명 대신 해당 과일들의 산성도를 시각적으로 비교할 수 있는 특화된 경험을 제공한다.

구글 앱의 안드로이드 및 iOS 버전 내 카메라 아이콘을 통해 Lens(렌즈, 이미지 인식 기반 검색 도구) 인터랙티브 학습 기능을 사용할 수 있다. 학습자가 풀이 중인 문제나 필기 내용을 사진으로 찍어 올리면 AI 오버뷰가 이를 분석해 단계별 설명을 제공한다. 특히 단순히 정답을 알려주는 것이 아니라 사용자가 어느 단계에서 실수를 했는지 오답 지점을 정확히 짚어내고, 해결 방법을 제시하는 실시간 코칭을 수행한다.

AI 모드에서는 생성된 시뮬레이션이나 렌즈의 코칭 결과에 대해 후속 질문을 던져 더 깊은 탐색이 가능하다. 사용자는 시뮬레이션의 변수를 조정하거나 특정 조건의 변화가 결과에 어떤 영향을 주는지 반복적으로 질문하며 개념을 구체화한다. 텍스트 기반의 검색 결과가 시각적 도구와 실시간 상호작용으로 전환되면서 학습자가 정보를 소비하는 방식이 능동적인 실험 형태로 바뀐다.

전문 교육 데이터 기반의 맞춤형 연습 퀴즈

ACT, AP, ENEM, GRE, JEE, LSAT, MCAT, NEET, SAT 등 총 9종의 표준화 시험을 대상으로 맞춤형 연습 퀴즈를 제공한다. 구글은 The Princeton Review, Careers360, PhysicsWallah, Akira Enem과 같은 전문 교육 기업들과 파트너십을 체결해 학습 데이터의 신뢰성을 확보했다. AI가 임의로 문제를 생성하는 기존 방식에서 벗어나 시험 준비 전문가들이 직접 검증한 권위 있는 콘텐츠를 기반으로 문항을 구성한다. 학습자는 자신이 준비하는 특정 시험의 최신 출제 경향과 밀접하게 연관된 학습 자료를 검색 결과 내에서 즉시 확인하고 풀이할 수 있다.

퀴즈 시스템은 인터랙티브 퀴즈(사용자의 입력에 따라 실시간으로 반응하며 진행되는 대화형 평가 방식) 구조로 설계되었다. 사용자가 답안을 선택하면 단순히 정오답 여부만 알려주는 것이 아니라 각 응답에 최적화된 상세 설명을 함께 출력한다. 정답을 맞힌 경우에도 왜 해당 답이 옳은지 논리적 근거를 제시하며, 오답일 경우 개념의 어느 지점에서 오류가 발생했는지 구체적으로 짚어주는 방식이다. 더불어 부족한 개념을 보충할 수 있도록 관련 학습 링크를 함께 제공하여 사용자가 스스로 심화 학습 단계로 진입할 수 있는 경로를 마련했다.

이 기능은 과학, 수학, 인문학, 외국어 등 과목의 제약 없이 모든 주제에 대해 맞춤형 퀴즈 생성을 지원한다. 글로벌 영어 사용자를 대상으로 무료로 제공되며 AI 오버뷰(검색 결과 상단에 AI가 핵심 내용을 요약해 보여주는 기능)와 AI 모드(사용자와 AI가 대화를 통해 정보를 탐색하는 전용 인터페이스)에 순차적으로 통합된다. 사용자는 검색창에 학습하고자 하는 주제나 준비 중인 시험 이름을 입력함으로써 맞춤형 평가 도구를 호출할 수 있다. 전문 교육 기관의 정제된 데이터셋을 구글 검색의 인덱싱 체계와 결합해 학습자의 목적에 맞는 평가 도구를 실시간으로 생성하고 제공하는 구조다.

Gemini Notebook 통합과 180개국 배포 전략

180개국 이상에서 영어로 우선 출시되는 AI 모드는 기존 Gemini Notebook(노트북LM에서 명칭 변경, 개인화된 AI 학습 노트 도구) 기능을 통합했다. 사용자는 과목이나 프로젝트별로 전용 노트북을 설정해 학습 자료를 관리하고 검색 결과에서 즉시 인사이트를 찾을 수 있다. 검색과 정리, 분석이 하나의 흐름으로 연결된 구조다. 이는 파편화된 정보를 한곳에 모아 AI가 참조하게 함으로써 답변의 정확도를 높이는 RAG(검색 증강 생성, 외부 데이터를 참조해 답변을 생성하는 기술) 방식의 사용자 경험을 검색 인터페이스로 확장한 결과다.

소스로 추가할 수 있는 항목은 강의 슬라이드, 실라버스(강의 계획서), 웹 기사 등으로 구성된다. 특히 이전에 AI 모드에서 나눈 관련 주제의 대화 기록까지 소스로 포함할 수 있어 학습 맥락을 끊김 없이 유지할 수 있다. 이렇게 수집된 참조 자료를 기반으로 질문을 던지고 주제를 분석하며, 시간이 지남에 따라 아이디어를 점진적으로 발전시키는 작업이 가능하다. Gemini Notebook이나 Gemini 앱에서 작성한 기존 노트북은 구글 검색에 자동으로 나타나며, 각 노트북의 소스와 지침이 구글 제품 간에 실시간으로 동기화된다. 사용자는 여러 구글 서비스 사이를 이동하면서도 동일한 학습 지침과 참조 데이터를 일관되게 적용해 분석 작업을 수행할 수 있다.

AI 모드 내 맞춤형 파일 생성 기능은 현재 영어 기반으로 글로벌 출시되었다. 지원하는 파일 형식은 문서, 슬라이드 프레젠테이션, 스프레드시트, 텍스트 파일이며 향후 지원 범위를 확대할 예정이다. 이 기능은 AI 오버뷰(검색 결과 상단에 AI가 요약 정보를 제공하는 기능)에도 곧 적용될 계획이다. 현지 언어 지원은 향후 수주 내에 순차적으로 진행된다. 한국어 사용자는 영어 출시 이후 업데이트될 현지어 지원 일정을 통해 해당 기능을 사용할 수 있으며, 이는 구글의 AI 생태계가 개별 앱 단위에서 통합 검색 환경으로 이동하고 있음을 보여준다.

업로드 파일 기반의 맞춤형 학습 문서 생성

사용자가 직접 학습 자료를 복사해 붙여넣는 수동 정리 과정이 사라지고, 업로드한 파일과 AI 모드 대화 기록을 합성해 학습 문서를 생성하는 기능이 도입됐다. 지원하는 파일 형식은 문서, 슬라이드 프레젠테이션, 스프레드시트, 텍스트 파일로 구성된다. AI 모드(AI와 심층적으로 대화하며 탐색하는 전용 인터페이스) 내에서 나눈 대화 스레드를 소스로 활용해 즉시 사용 가능한 학습 문서를 만들 수 있다. 여러 경로로 흩어진 강의 자료를 하나의 문서로 모으는 단순 반복 작업 시간을 줄여 학습자가 내용 파악에만 집중하게 만든다. 이는 자료 수집과 정리라는 전처리 단계의 비용을 AI가 대신 부담하는 구조다.

구체적인 산출물로 필기 사진과 강의 슬라이드를 함께 제공하면 핵심 개념을 요약한 원페이지 문서를 생성한다. 이는 서로 다른 데이터 형식인 이미지와 프레젠테이션 파일을 하나의 맥락으로 통합해 요약하는 구현 방식이다. 해당 기능은 현재 글로벌 영어 버전으로 출시되었으며, 검색 결과 상단에 AI가 요약 내용을 보여주는 AI 오버뷰(AI Overviews)에는 순차적으로 적용될 예정이다. 사용자는 파일 업로드 후 검색창에 원하는 문서의 형태나 포함될 핵심 내용을 요청하는 방식으로 결과물을 제어하며, 이를 통해 시험 대비나 과제 수행을 위한 개인화된 학습 가이드를 빠르게 확보한다.

텍스트 파일뿐 아니라 스프레드시트와 같은 정형 데이터와 필기 사진 같은 비정형 데이터를 동시에 처리함으로써 학습 자료의 디지털 전환 비용을 낮춘다. 학습자는 자신이 가진 원천 자료를 AI에게 입력하고 이를 다시 퀴즈나 요약서 형태로 변환하는 피드백 루프를 통해 학습 내용을 검증할 수 있다. 이는 단순한 텍스트 요약을 넘어 사용자가 보유한 파편화된 데이터를 학습 가능한 구조로 재구성하는 과정이다. AI 검색을 단순한 정보 습득 도구가 아니라, 업로드한 개인 자료를 기반으로 퀴즈를 생성하고 요약서를 만드는 시뮬레이션 및 검증 도구로 활용하는 것이 학습 효율을 높이는 구체적인 실행 기준이 된다.