우리 AI는 대답 대신 ‘일’을 합니다 — 구글 I/O 2026 리뷰
📺 원본 영상: 우리 AI는 대답 대신 ‘일’을 합니다 (구글 I/O 2026 리뷰) 🎙️ 채널: 안될과학 Unrealscience 📅 정리 일자: 2026-05-21 ⚠️ Note: 본 리포트는 영상의 음성을 텍스트로 변환(STT)하여 정리한 것입니다. 화면에 표시된 자료(데모 영상, 슬라이드, 코드 화면 등)는 포함되지 않을 수 있습니다.
개요
한국시간 기준 2026년 5월 20일, 구글 I/O 2026에서 대규모 발표가 이루어졌다. 안될과학 과학 커뮤니케이터 김태훈은 이번 발표 전체를 한 문장으로 압축했다. “우리 AI는 대답하는 게 아니라 일을 해줘요, 그것도 꽤 센스있게요.” 이 문장은 단순한 슬로건이 아니라 구글이 AI 패러다임을 어떻게 재정의하려 하는지를 정확히 드러낸다. 발표는 크게 세 가지 축으로 정리된다. 첫째는 Gemini 3.5 모델 업데이트, 둘째는 Agentic AI의 본격적인 현실화, 셋째는 Omni(Anything-to-Anything 멀티모달)다.
패러다임의 전환: ‘대답’에서 ‘실행’으로
“Agentic AI”라는 단어가 업계에서 회자된 지는 꽤 되었다. 그러나 구글 검색이나 Gemini 앱은 오랫동안 “질문에 대답해주는” 도구에 머물러 있었고, Gemini는 따로 있고 구글 검색은 레거시(Legacy)로 남아있는 이원화된 구조가 지속되었다. 이번 I/O에서 구글은 이 이분법을 명확하게 철거하는 방향성을 제시했다. 두 가지가 다 있는데 합쳐져서 그냥 다 해준다는 것이 이번 발표의 근본적인 메시지다.
강연자가 든 사례는 일상에서 곧장 공감할 수 있는 것들이다. 정부 과제나 기업 계약을 진행할 때 연구자가 연구 파트를 쓰면 행정 담당자가 인건비와 기자재 구매비를 별도로 처리하는데, 이 두 영역이 서로 일관성을 유지하면서 원활하게 맞물리는 것이 실제로는 쉽지 않다. 구글이 말하는 Agentic AI는 바로 이 간극을 “알잘딱깔센(알아서 잘 딱 깔끔하고 센스있게)“으로 메워주는 수준까지 도달했다는 것이다.
또 다른 사례로는 출장 숙박 예약이 언급된다. 보스턴 출장을 앞두고 “호텔 가격이 특정 금액 이하로 내려가면 예약해줘, 만날 교수님 연구실과 가까운 곳으로”라는 조건을 설정해두면, AI 에이전트가 지속적으로 모니터링하다가 최적의 시점에 알림을 보내거나 승인 후 결제까지 처리한다. 이전의 AI가 “질문하는 그 순간”에만 반응했다면, 이제는 **시간 축(Time Axis)**을 갖게 된 것이다. 강연자는 “원래는 우리가 질문한 그 순간에만 일을 해줬는데, 시간의 축이 없었다”고 표현하며, 이번 변화의 본질이 바로 이 시간 차원의 확장에 있다고 짚었다.
Gemini 3.5 Flash: 가벼워졌지만 더 강해졌다
이번 모델 업데이트의 핵심은 Gemini 3.5 Flash 버전이다. Flash라는 이름이 암시하듯 빠르고 가벼운 모델로, 현시점에서 Pro 버전은 아직 전면 출시되지 않은 상태다. 벤치마크 지표상 이 Flash 버전이 일부 영역에서 이전 세대의 Pro 버전을 능가하는 수치를 보인다는 점이 주목할 만하다. 강연자는 지표 수치 자체를 맹신하는 것에는 신중하자고 전제했지만, 방향성만큼은 분명하다고 평가했다.
01:08 - Gemini 3.5 Flash 발표 슬라이드 - 모델 업데이트 개요 및 주요 벤치마크 지표
이는 AI 업계 전반에서 반복적으로 나타나는 트렌드와 정확히 일치한다. 예전에는 무거운 Pro 모델을 써야만 만족스러운 결과를 얻을 수 있었던 작업들이, 이제는 훨씬 낮은 파라미터(Parameter) 수의 경량 모델로도 커버 가능해지고 있다. 이런 경향은 클로즈드 소스(Closed Source)와 오픈 소스(Open Source) 진영 모두에서 동일하게 관찰된다는 점에서, 모델 경량화와 고성능화가 업계 전반의 흐름으로 자리 잡았음을 보여준다.
Omni: Anything-to-Anything의 시대
“Omni”는 이번 I/O에서 구글이 강조한 또 하나의 핵심 개념이다. 멀티모달(Multi-modal)이라는 표현이 주로 텍스트와 이미지의 혼합을 의미했다면, Omni는 말 그대로 어떤 형태의 입력이든 받아들이고 어떤 형태의 출력이든 낼 수 있다는 개념이다. 이전에는 구글 검색이 본질적으로 텍스트 입력을 기반으로 했지만, 이제는 이미지, 오디오, 영상을 그대로 입력창에 넣을 수 있게 된다. 출력 역시 텍스트에 국한되지 않으며, 특히 이번 발표에서 두드러진 것은 영상 생성과 편집 기능이다.
Demis Hassabis가 직접 키노트 무대에 올라 시연한 영상 편집 기능은 이번 발표 중 가장 시각적으로 강렬한 장면 중 하나였다. 영상 편집 기술이 전혀 없는 사람도 자신이 촬영한 영상을 업로드하고 “이 부분을 이렇게 바꿔줘”라고 말하면 편집이 완료된다. 더 나아가, 원본 영상에 실제로 등장하지 않은 인물이나 사물을 자연스럽게 영상 안에 등장시키는 것도 가능해졌다. 강연자는 이를 두고 “꼭 어도비(Adobe)나 전문 프로그램을 쓰지 않더라도 말 한마디로 영상이 완성된다”는 점이 “정말 무섭다”고 표현했다.
04:22 - Demis Hassabis의 실시간 영상 편집 데모 화면 - Omni 멀티모달 시연
또한 이 시점에서 강연자가 언급한 중요한 포인트가 있다. 머릿속에 있는 상상을 텍스트로 정확히 표현하는 것 자체가 어려운 일이었는데, 이미지나 영상을 직접 입력으로 넣을 수 있게 되면서 인간의 의도와 AI의 출력 사이의 간극이 크게 좁혀진다는 것이다. 생각을 그려서 넣거나, 어느 정도 촬영해서 넣을 수 있으면 텍스트 프롬프트(Prompt)에만 의존할 때보다 훨씬 정확하게 의도를 전달할 수 있기 때문이다.
월드 모델(World Model): 물리 세계를 이해하는 AI
구글의 영상 생성 능력 향상이 단순히 화질이나 해상도의 문제가 아니라는 점도 강조된다. 강연자는 구슬이 굴러가 종을 치는 장면을 예로 들었다. AI가 이제 물리 세계의 법칙을 모델 내부에서 이해하고 있다는 것이다. 구슬이 종에 닿으면 종이 흔들리고 소리가 나며, 반동으로 다시 구슬에 부딪힐 수도 있다는 일련의 인과 관계를 AI가 스스로 적용하여 영상을 생성한다. 이전 세대의 영상 AI가 시각적 그럴듯함에 집중했다면, 이제는 물리적 타당성까지 확보하게 된 것이다.
강연자는 이 개념을 “월드 모델(World Model)“이라 표현했으며, 실 세계의 물리 법칙이 AI의 생성 과정에 내재화된 수준까지 강화되었다고 설명했다. 이는 콘텐츠 생성 기술의 점진적 개선이 아니라, AI가 현실 세계의 작동 원리를 내면화하기 시작했다는 신호로 읽힌다. 영상 안에서 “있을 법하지 않은 일”이 일어나는 기존 AI 영상의 한계가 이 방향에서 해소되고 있는 것이다.
진화하는 구글 검색: AI 모드와 Anti-Gravity UI
구글 검색창의 변화도 이번 발표의 핵심 중 하나다. 기존에는 검색 결과 상단에 AI 요약 스니펫(Snippet)이 작게 표시되는 수준이었다면, 이제는 그 스니펫에서 바로 이어지는 대화가 가능한 AI 모드로 전환된다. 맥락이 끊기지 않고 연속적인 대화를 이어갈 수 있다는 점에서, 검색창이 단방향 질의응답 도구에서 양방향 대화 인터페이스로 진화하는 셈이다.
이번에 특히 강조된 개념은 Anti-Gravity다. 검색 인터페이스의 UI가 사용자의 필요에 따라 능동적으로 변한다는 의미다. 어떤 정보를 필요로 하느냐에 따라 검색창 자체가 유동적으로 재구성되고, 비율 조정이나 시각적 재배치, 어려운 개념에 대한 능동적 설명 등이 실시간으로 이루어진다. 강연자는 “이전에는 연관성 높은 자료를 최우선으로 보여주는 방식이었다면, 이제는 모든 정보를 내재화한 채 사용자에게 더 능동적으로 설명해주는 방식으로 전환된 것”이라고 요약했다.
06:20 - 구글 검색 AI 모드 및 Anti-Gravity UI 동작 시연 화면
Project Spark: 24시간 돌아가는 나만의 AI 에이전트
“Project Spark”는 현재 커밍 순(Coming Soon) 상태로, 이번 발표에서는 개념 소개에 그쳤다. 그러나 그 함의는 상당하다. 핵심은 간단하다. 24/7로 쉬지 않고 작동하는 개인화된 AI 에이전트다. 목표를 설정해두면 노트북을 닫아도, 심지어 스마트폰을 꺼두어도 구글의 클라우드 인프라 위에서 에이전트가 계속 작동하며 결과를 나중에 보고한다.
07:06 - Project Spark 24/7 에이전트 개념 소개 슬라이드
강연자는 이를 “아주 똑똑한 AI 컴퓨터가 항상 돌아가는 것”이라고 표현했다. 투자 영역에서 시장 변동에 따라 자동으로 의사결정을 내리거나, 호텔 예약처럼 시간에 따라 조건이 달라지는 작업들을 처리하는 것이 대표적인 활용 사례다. 또한 야구 티켓 예매처럼 속도가 관건인 상황에서도 에이전트가 대응할 수 있다는 점이 언급되었다. 물론 이 모든 것은 사용자가 AI에게 명시적으로 권한을 위임하는 방식으로 작동하며, 이번 발표 전반에 걸쳐 “사용자의 최종 승인이 있어야 한다”는 원칙이 반복적으로 강조되었다. 이는 AI에게 자율적 권한을 부여하는 것에 대한 사회적 우려를 구글도 진지하게 인식하고 있다는 신호로 읽힌다.
개발자 생태계: Anti-Gravity 프레임워크와 AI 코딩
구글 I/O에는 전통적으로 개발자를 위한 별도의 키노트가 존재하며, 이번에도 실제 엔지니어들이 직접 등장해 시연을 진행했다. 강연자는 발표자들이 “너무 행복해 보인다”고 묘사하며, 중간에 실수도 하지만 그것이 오히려 진짜 개발자들의 발표 분위기를 느끼게 한다고 전했다. 이번 개발자 발표의 핵심은 개발 프로세스 전반의 가속화다.
Anti-Gravity 프레임워크는 구글이 자체적으로 구축한 개발 하네스(Harness) 시스템으로, Gemini 3.5 모델과 결합하여 개발자가 그 위에서 원하는 것을 구현할 수 있는 환경을 제공한다. 강연자는 이를 “강력한 모델과 강력한 하네스가 결합된 환경 위에서 원하는 모든 것을 할 수 있다”는 구조로 설명했다. 테스트 자동화도 주목할 만한 변화인데, 기존에는 알파·베타 테스트 등 다단계 사용자 테스트 과정이 필요했다면, AI가 오류를 먼저 탐지하고 수정 제안까지 해주면서 이 단계가 상당히 축소될 수 있다.
더 나아가, 네이티브 안드로이드(Native Android) 앱을 프롬프트만으로 생성할 수 있다는 발표도 이루어졌다. 강연자는 이를 “입코딩(Vibe Coding, 말로 코딩하는 방식)“이라 표현했다. 텍스트나 음성으로 앱의 기능을 설명하면 실제 동작하는 앱이 생성되는 단계까지 온 것이다. 이전에도 이런 시도는 가능했지만 결과가 불만족스러웠던 것이 현실이었는데, 이번에는 “진짜 됩니다”라고 자신 있게 보여주는 수준에 이르렀다는 것이 강연자의 평가다. 영상 생성이 가능했던 것에서 한 걸음 나아가, 사용자가 실제로 조작 가능한 소프트웨어를 만드는 단계까지 AI의 역할이 확장된 셈이다.
09:14 - 프롬프트 기반 네이티브 안드로이드 앱 생성 데모 화면
Doom 재구현 데모: AI가 고전 게임을 되살리다
이번 I/O에서 눈길을 끈 시연 중 하나는 고전 게임 Doom을 AI가 재구현하는 데모였다. “내가 옛날에 했던 게임 중에 이런 게임이 있는데, 이걸 찾아서 구현해봐”라고 요청하면, AI가 인터넷상의 이미지, 후기, 공략집 등 다양한 정보를 수집하여 실제로 플레이 가능한 게임을 만들어낸다. 총을 들고 이동하는 장면이 구현되었으며, 인터넷에 존재하는 정보를 종합해 AI가 스스로 게임 로직을 재구성한 것이다.
12:17 - Doom 고전 게임 재구현 데모 - AI가 생성한 플레이어블 게임 화면
강연자는 여기서 중요한 구분을 짚는다. 게임 플레이 영상을 생성하는 것과, 사용자가 실제로 조작할 수 있는 인터랙티브(Interactive) 게임을 만드는 것은 기술적으로 완전히 다른 문제다. 전자는 이미 어느 정도 가능했던 영역이지만, 후자는 게임 로직, 충돌 감지, 입력 처리 등 실제 소프트웨어 개발의 복잡성을 모두 포함한다. 이 수준까지 자연어 요청 한 번으로 처리할 수 있게 되었다는 것이 이 데모의 핵심 메시지다.
구글 쇼핑 매니저: 능동적 쇼핑 에이전트의 등장
구글의 AI가 쇼핑 영역으로도 깊이 파고든다. 강연자는 이를 한국의 네이버 페이 생태계와 비교하여 설명했다. 구글 쇼핑은 이제 단순한 검색과 가격 비교를 넘어, 가격 추적, 재고 모니터링, 카드 멤버십 혜택 자동 적용을 아우르는 능동적 쇼핑 매니저로 진화한다. 유튜브와의 연계도 언급되었는데, 영상을 시청하다 마음에 드는 제품을 발견하면 최저가로 구매할 수 있는 능동적 카트 기능까지 통합된다는 구상이다. 단, 이 기능들은 여름 출시 예정으로 현재 전면 활성화된 것은 아니다.
구글 글래스: 드디어 현실화되는 스마트 안경
Meta가 Ray-Ban 스마트 안경을 통해 시장을 선점해온 가운데, 구글도 이번 I/O에서 삼성, 젠틀몬스터(Gentle Monster)와의 협업을 발표하며 구글 글래스(Google Glass)의 귀환을 예고했다. 가을 출시가 목표이며, 시각적으로 들어오는 정보 분석과 앱 작업이 지원된다.
강연자는 “스마트폰이 있는데 굳이 글래스가 필요한가”라는 회의론에 정면으로 답했다. 핸드폰을 꺼내고, 잠금을 해제하고, 앱을 여는 그 작은 과정들이 실제로 우리의 주의 집중 자원(Cognitive Resource)을 상당히 소모한다는 것이다. 특히 연구자처럼 동시에 여러 작업을 오가는 사람들에게, A를 하다가 B가 떠올랐을 때 음성으로 즉시 지시를 내리고 캘린더 일정까지 처리해주는 환경이 갖는 실용적 가치는 크다. 강연자 자신도 “잘 쓸 것 같다”며 긍정적인 기대를 내비쳤다.
과학 연구 지원: Gemini for Science와 Co-Scientist
키노트에서 헤드라인을 차지하지는 못했지만, 강연자가 개인적으로 주목한 부분이 있다. 구글의 공식 블로그에는 과학 연구 지원을 위한 별도 섹션이 마련되어 있으며, Gemini for Science와 Co-Scientist 기능이 포함된다.
13:16 - Gemini for Science 및 Co-Scientist 기능 소개 화면
강연자는 연구의 전 과정을 이 관점에서 설명했다. 새로운 아이디어를 구상하고, 기존 논문들을 탐색하여 공백을 찾고, 코딩을 통해 실험을 진행하며, 성능을 개선하여 논문을 출판하는 일련의 과정 전반에 AI가 관여하게 된다. 특히 구글 스칼라(Google Scholar)를 통해 학술 데이터베이스를 이미 장악하고 있는 구글이 Co-Scientist 역할까지 수행하게 된다면, 연구 생태계에 미치는 파급력은 상당할 것으로 보인다. 최근 국내에서도 과학기술정보통신부가 Co-Scientist 챌린지를 개최했을 만큼, 이 분야는 학계와 정부 모두의 관심을 받고 있는 상황이다. 강연자는 자신도 자동 리뷰 등 AI 활용 연구를 직접 시도해보고 있으며, “특출나지 않아도 어느 수준 이상의 연구는 이미 충분히 가능하다”고 평가했다.
안전과 신뢰: AI 생성 콘텐츠 워터마킹
AI가 생성한 콘텐츠가 급증하면서 진짜와 가짜를 구분하는 문제가 심각해지고 있다. 구글은 이 문제를 정면으로 인식하고 있다는 것을 이번 발표에서 드러냈다. AI로 생성된 영상이나 이미지에 워터마크(Watermark)를 자동으로 삽입하여 “이것은 AI가 만든 콘텐츠”임을 표시하겠다는 것이다. 강연자는 생각보다 많은 사람들이 AI 생성 콘텐츠를 알아채지 못한다는 점을 지적하며 이 기능의 필요성을 강조했다.
그리고 이번 발표 전체에서 반복된 메시지, 즉 “모든 것은 사용자의 허락 하에 진행된다”는 원칙이 단순한 수사가 아니라 구글의 실질적인 설계 방향임을 시사한다. 에이전트가 알아서 일을 처리하는 세계가 강력해질수록, 그 권한의 범위와 통제 방식에 대한 명확한 기준이 필수적이다. 구글이 이 원칙을 여러 차례 강조한 것은, 강력한 자율성과 사용자 통제권 사이의 균형을 의식적으로 설계하고 있음을 보여준다.
마무리 / 핵심 정리
이번 구글 I/O 2026을 관통하는 키워드는 단연 “통합”과 “실행”이다. 구글은 그동안 검색, Gemini, 유튜브, Google Scholar 등 각각 별개의 서비스로 존재하던 방대한 자산들을 하나의 Agentic AI 생태계로 엮어내는 청사진을 제시했다. 강연자의 표현을 빌리면, “구글은 모든 것을 알고 있었고, 계속 알아왔다. 그런데 이제는 그 앎을 토대로 직접 일을 해주는 단계로 넘어섰다.”
이번 발표가 특히 인상적인 이유는 규모의 문제 때문이다. 구글은 원래 많은 것을 충분히 검증한 뒤에야 발표하는 보수적인 회사로 알려져 있다. 내부 모델은 경쟁력이 있었지만 공개에 신중했던 문화가, 이번에는 검색, 영상, 쇼핑, 과학 연구, 개발 생태계 등 모든 영역에서 동시에 대담한 발표로 이어졌다. 강연자는 이를 두고 “한편으로는 무섭다”며, 25년간 이어온 검색 방식을 스스로 바꾸면서도 스타트업처럼 빠르게 움직이는 구글의 행보에 경의를 표했다. 챗GPT(ChatGPT)가 치고 나갈 때도 내부 역량은 밀리지 않았다는 말이 있었는데, 이번 I/O는 그 역량이 드디어 외부로 모두 펼쳐지는 순간으로 볼 수 있다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | 우리 AI는 대답 대신 ‘일’을 합니다 (구글 I/O 2026 리뷰) |
| 채널 | 안될과학 Unrealscience |
| 출연 | 과학 커뮤니케이터 김태훈 |
| 원본 발표 일자 | 2026-05-20 (한국시간 기준) |
| 리포트 작성 | 2026-05-21 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
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