Yahoo의 전 최고경영자인 마리사 메이어는 휴대전화의 사진 기록이 이메일이나 캘린더보다 사용자의 삶을 더 많이 드러낼 수 있다고 기대한다. 이것이 Dazzle이 구축하는 기반이다. Dazzle은 이를 개발하는 스타트업이 지난해 12월 시드 라운드에서 800만 달러를 조달한 개인용 인공지능 비서다.
여러 텍스트 애플리케이션에서 맥락을 수집하는 대신 Dazzle은 하나의 출처, 즉 사진 라이브러리에 집중한다. 메이어에 따르면 이 시스템은 사진을 분석해 취미, 관심사, 음식, 개인적 선호에 관한 단서를 추출할 수 있으며, 시간을 보내는 방식과 사용자의 삶에 반복적으로 등장하는 사람들도 파악할 수 있다.
Dazzle은 어떻게 작동하는가?
이 비서는 애플리케이션이나 문자 메시지를 통해 사용할 수 있으며, 기능은 두 가지 주요 경로로 나뉜다. 직접적인 작업에서는 최근 사진을 살펴 실행 가능한 정보를 추출한다. 행사 게시물을 읽고 세부 내용을 캘린더에 추가하거나, 손상된 차고 문 사진을 보고 수리 기술자를 찾아보라고 제안할 수 있다.
두 번째 경로는 전체 사진 기록을 활용해 휴가, 선물, 가족 활동에 관한 아이디어와 같은 개인화된 제안을 만든다. 여행과 관련된 요청을 시험하는 동안 Dazzle은 지중해의 여행지를 제안했으며, 이는 이전에 스페인과 그리스를 여행한 기록을 바탕으로 한 것으로 보인다. 또한 지역 활동으로 도자기 공방과 토말리스만에서 생물발광 카약을 타는 투어 등을 제안했다.
무엇이 차별점이며 한계는 무엇인가?
Dazzle이 제공하려는 장점은 단순히 사진의 내용을 인식하거나 사진 속에 보이는 제품을 검색하는 데 있지 않다. 축적된 사진을 생활 방식과 관심사에 연결하는 데 있다. 메이어는 이 시스템이 가족 사진을 통해 가족이 방 탈출 게임을 좋아한다는 사실을 추론한 뒤, 자신이 몰랐던 샌프란시스코 베이 지역의 여러 장소를 제안했다고 말했다.
그러나 시험 과정에서는 분명한 한계도 드러났다. 비서는 사용자의 딸이 이미 스키를 탈 줄 아는데도 스키 부츠 한 켤레를 구매하라고 제안했다. 또한 4년이 지난 시칠리아 여행을 기억했는데, 이는 사진 보관 자료에서 도출한 추론이 항상 일관되거나 사용자에게 이해 가능한 것은 아님을 보여준다.
이 방향이 중요한 이유는 무엇인가?
Dazzle은 개인용 비서 설계에서 다른 방향을 보여준다. 이메일과 캘린더를 바탕으로 명령을 실행하는 것에서 벗어나 사용자의 정체성과 선호에 관한 모델을 구축하려는 시도다. 이는 제안을 더욱 적절하게 만들 수 있지만, 동시에 시스템이 분석해야 하는 데이터의 민감성을 높인다. 사진 라이브러리에는 어린이, 주택, 위치, 사적인 사건의 사진이 포함될 수 있기 때문이다.
메이어는 Dazzle이 개인정보 보호를 우선시하며, 인공지능이 민감하다고 판단한 개인 정보를 삭제한다고 말한다. 또한 일부 사용자는 특히 Muse와 Instinct 같은 경쟁 비서와 관련된 보안 우려를 고려할 때, 이메일과 메시지에 접근하도록 하는 대신 자신의 사진을 비서에 제공하는 것을 선호할 수 있다고 본다. 그러나 이러한 주장이 근본적인 질문을 없애지는 않는다. 민감한 데이터를 삭제하는 장치만으로 충분한가? 사용자는 시스템이 추론한 내용의 정확성이나 추가 정보를 보관하지 않는다는 사실을 어떻게 확인할 수 있는가?
메이어는 자신의 회사 Sunshine을 통해 사진 도구를 개발한 경험도 있다. Sunshine은 2024년에 인공지능 기반 도구 Shine을 출시했지만, 이후 설계와 낮은 확산에 대한 비판을 받은 뒤 서비스를 중단했다. 메이어는 이 경험이 유용한 지식재산을 남겼다고 말한다. Dazzle은 더욱 개인화된 비서에 대한 유망한 구상을 제시하지만, 여전히 경쟁 비서들보다 포괄성이 떨어진다. 더 넓은 데이터 출처에 의존하는 비서의 지속 가능한 대안이 되려면 기억과 추론에서 발생하는 오류를 극복해야 한다.