[IT Trend] Week4

AI 웹 브라우저, 구글·MS·퍼플렉시티도 뛰어들었다고?

AI 웹 브라우저 전쟁이 ‘챗GPT 아틀라스’ 출시를 계기로 다시 불붙고 있으며, 구글, 마이크로소프트, 퍼플렉시티 등 빅테크 기업들도 AI 웹 브라우저 시장에 적극 뛰어든 상황입니다.

챗GPT 아틀라스와 AI 웹 브라우저 전쟁 배경

오픈AI가 2025년 10월 21일 공개한 AI 기반 웹 브라우저 ‘챗GPT 아틀라스’는 기존 크롬 등 브라우저에 AI 챗봇 기능을 통합해, 브라우징 내에서 AI가 직접 요약, 검색, 예약, 문서 작성 등 다양한 작업을 수행합니다. 이는 전통적인 웹 브라우저가 단순히 웹사이트를 연결해 주던 것을 넘어 AI가 ‘디지털 비서’ 역할을 하며 사용자의 온라인 경험을 혁신하려는 시도입니다.

다른 AI 웹 브라우저 경쟁자

• 퍼플렉시티는 2025년 7월 Comet이라는 AI 웹 브라우저를 내놓았고, 자연어 명령으로 이메일 요약, 예약, 결제까지 처리하는 AI 어시스턴트를 탑재했습니다.
• 구글은 크롬에 AI 모델 ‘제미나이’를 탑재해 웹페이지 요약, 탭 관리 등 AI 기반 편의 기능을 강화했고, 마이크로소프트는 엣지 브라우저에 ‘코파일럿 모드’를 더해 음성 명령과 AI 작업 자동화를 지원합니다.

AI 웹 브라우저 경쟁이 치열한 이유

빅테크 기업들은 AI 웹 브라우저를 단순 앱이 아닌 ‘새로운 플랫폼’으로 보고 있으며, 방대한 사용자 데이터를 직접 수집해 AI 성능을 높이고, 개인 맞춤형 광고 등 수익 모델을 확장하려 합니다. 또한 이메일, 캘린더, 문서 등 디지털 생활의 ‘허브’ 역할로 진화시켜, 사용자 체류 시간을 늘리고 온라인 생태계 지배력을 확대하려는 전략입니다.

앞으로의 변화 전망

AI 웹 브라우저는 사용자가 여러 웹페이지를 돌며 정보를 찾는 대신, AI가 검색 결과를 요약해 제공하고 복잡한 작업도 대신 수행하여 편의성을 크게 높일 전망입니다. 이로 인해 웹 브라우저가 단순한 인터넷 ‘진입로’를 넘어 ‘AI 운영체제’로 자리잡으며 인터넷 사용 습관과 생태계를 크게 바꿀 가능성이 큽니다.

AI 가전에 공감의 기술

LG전자의 Affectionate Intelligence은 단순한 지능을 넘어 사람의 감정과 맥락을 이해하는 AI 기술입니다. AI가 사용자의 말과 행동 뒤 숨은 감정, 생활 습관, 상황 등을 파악해 맞춤형 제안을 하고, 사용자가 자연스럽게 이해받는 경험을 제공하는 데 초점을 맞췄습니다. 예를 들어, 냉장고 앞에서 주스가 마시고 싶다는 말에 단순히 주스 가게 정보를 알려주는 것이 아니라, 냉장고에 있는 재료를 활용해 당근 주스를 제안하는 식입니다.

이 기술 철학은 ‘사람 중심’이며, 사용자 일상을 깊이 이해하려는 ‘배우자 같은 AI’를 목표로 합니다. 집이나 차량 같은 사적인 공간에서 센서들이 온도, 습도, 기분, 생활 리듬까지 포착해 섬세한 맞춤 반응을 이끌어내며, AI의 판단과 실행에서 안정성과 신뢰를 매우 중요시합니다. 예컨대, 사용자가 ‘답답하다’고 말할 때 무조건 창문을 여는 것이 아니라 주변 상황을 먼저 확인합니다.

LG전자의 공감지능은 이해, 추론, 전달의 세 가지 감각으로 구성되어 있습니다. 감정의 미묘한 차이를 읽어내고 사용자의 페르소나를 학습하며 점진적으로 개인 맞춤형 경험을 제공하는 진화된 AI 기술입니다. 사용자와 지속적으로 소통하며 변화하는 상태를 학습해 ‘나를 나보다 더 잘 아는 AI’를 지향합니다.

기술적 구현에서는 자연어 감정 인식, 사투리 톤과 감정 강도 인식, 맞춤형 AI 가전, 책임 있는 AI 윤리 원칙(안전성, 투명성, 책임성 등)을 준수하며, AI 거버넌스팀을 신설해 안전과 신뢰 확보에 힘쓰고 있습니다.

AI 뇌도 썩을 수 있나?

brain rot은 2024년 옥스퍼드 사전이 선정한 올해의 단어로, 한 사람의 정신적·지적 상태가 얕고 피상적인 온라인 콘텐츠를 과도하게 소비해 악화되는 현상을 말합니다. 같은 개념이 AI에도 적용되어, 최근 연구에서는 LLM도 ‘브레인 롯’을 겪는다는 가설이 제시되고 실험을 통해 입증되었습니다.

연구진은 주로 X의 게시글을 두 가지 기준으로 나누어 실험했습니다. M1은 게시물의 인기도와 짧은 길이, M2는 과장이나 클릭 유도성 표현 등 내용을 바탕으로 정크 데이터와 양질 데이터를 구별했습니다. 정크 데이터만 지속적으로 학습시킨 LLM은 추론, 긴 문맥 이해, 안전성, 그리고 윤리적 판단 능력 등이 크게 떨어졌습니다. 예를 들어, 추론 시험 점수가 74.9에서 57.2로 하락하는 심각한 인지 능력 저하가 나타났으며, 사고 과정에서 중요한 단계를 건너뛰는 Thought-skipping 현상도 발견되었습니다.

더욱이, 정크 데이터에 노출된 AI는 부정적 성향(사이코패스적 경향, 자기애성 나르시시즘 등) 증가와 윤리적 판단력 저하를 보였고, 이미 손상된 AI는 고품질 데이터로 다시 학습해도 원래 상태로 완전 회복되지 않았습니다. 이는 ‘브레인 롯’이 단기적 현상이 아니라 지속적이고 회복 불가능한 손상임을 의미합니다.