최근, 인공지능(AI)의 발전이 너무 빠르지 않나요? 😂 글을 쓰거나, 이미지를 만들거나, 프로그래밍을 도와주기도 합니다. 그것만으로도 충분히 놀라웠지만, 이번에 주목한 구글 딥마인드의 “Gemini 4 Argon”은 더욱 발전한 AI로 소개되고 있습니다. 놀랍게도, 최대 100만 토큰 규모의 장문 생성에 더하여 3D 모델 제작, 로봇 동작 개선, 보안対策까지 가능합니다. 이렇게 되면, AI는 단순히 질문에 답하는 것 이상의 존재로 진화하고 있습니다. 이번에는 “무엇을 할 수 있게 되었는가”, “과거와 무엇이 달라졌는가”를 중심으로, 쉽고 명확하게 정리했습니다! ※2026년 10월 14일 시점의 제공된 조사 자료를 바탕으로 구성했습니다. 기술 사양이나 실험 결과의 일부는 별도의 검토가 완료되지 않았습니다. 1. 긴 문장이 중간에 잘리거나 안 잘리는 문제 해결? 긴 문장을 생성하는 AI를 사용할 때, 중간에 문장이 잘리는 경우가 종종 있습니다. “계속해서 써줘”를 반복적으로 입력했던 경험이 있는 분들도 있을 것입니다. 기존 AI는 방대한 양의 자료를 읽어들여도 한 번에 출력할 수 있는 글의 양에는 제한이 있었습니다. 그래서 주목받고 있는 것이 **Long Decode (장문 확장 디코딩)**이라는 기술입니다. Gemini 4 Argon에서는 입력, 사고, 출력을 합쳐 최대 1,048,576 토큰의 범위를 사용하여 내부적으로 처리하면서 긴 결과물을 생성할 수 있다고 보고되었습니다. 무엇이 달라졌을까요? 이전에는 긴 보고서나 프로그램을 생성할 때, 중간에 출력이 멈추고, 반복해서 계속을 지시해야 했습니다. 이제부터 내부적으로 처리 과정을 이어가면서 긴 문서를
이제 챕터나 코드를 지속적으로 생성할 수 있습니다. 하지만 모든 100만 토큰을 답변에 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 예를 들어 80만 토큰 분량의 자료를 입력한 경우, 남은 약 24만 8천 토큰이 생각과 출력에 사용될 수 있다는 계산입니다. 어떤 일에 사용할 수 있을까요?
* 수백 페이지에 걸친 전문 문서를 횡단한 분석
* 대규모 프로그램의 이식 및 수정
* 대량의 업무 데이터 조사
* 긴 조사 보고서나 설계서 작성
구글 내부에서는 Fuchsia의 Zircon 커널을 C/C++에서 Rust로 이식하는 작업도 소개됩니다. 비디오 디코더 개선에서는 기존 Rust 이식 버전과 비교하여 2.7배의 실행 속도를 달성한 사례도 보고되었습니다. AI가 긴 작업을 중간에 끊지 않고 진행할 수 있게 되는 것은 큰 변화입니다.
— 2. AI가 3D 모델을 만들고 스스로 확인하고 수정한다!
개인적으로 상당히 재미있게 생각한 것이 3D 제작입니다. Gemini 4 Argon은 Blender라는 3D 제작 소프트웨어와 연동될 수 있습니다. Blender MCP라는 메커니즘을 사용하여 AI가 Python 프로그램을 생성하여 소프트웨어를 조작합니다. 실제로 무엇을 만들었을까요? 구글이 소개한 데모에서는 전통적인 사찰의 3D 모델을 제작했습니다. 건물뿐만 아니라 식물, 조명, 질감까지 조정했습니다. 더 나아가, 완성된 이미지를 AI 스스로가 확인하고 부자연스러운 부분을 수정하는 기능도 사용됩니다. 이러한 기능을 “Visual Reflection (시각적 자기 수정)”라고 합니다.
무엇이 달라졌을까요? 지금까지 AI에 만들기를 질문하고, 인간이 소프트웨어를 조작하여 수정하는 방식이었습니다. 이제 AI가 소프트웨어를 조작하여 작품을 만들고, 완성된 결과를 확인합니다.
하면서 수정한다. 즉, 만들기 → 확인하기 → 수정하기라는 과정을 AI가 반복할 수 있는 것이다. 또한, 책상 위에 찍힌 사진 1장으로부터 3D 미니어처 레이싱 게임을 만드는 데모도 소개된다. Three.js, Nano Banana, Gemini Omni Flash 등을 조합하여 3D 공간, 텍스처, 효과음까지 제작한다. 여러 도구를 AI가 조합하여 사용하는 시대가 점점 현실화되고 있다.
—3. AI가 로봇의 움직임을 학습하여 개선하는가? 더욱 놀라운 점은 로보틱스 분야였다. Gemini 4 Argon은 MuJoCo라는 물리 시뮬레이터와 연동된다. 물리 시뮬레이터는 현실의 물체의 움직임과 힘의 작용을 컴퓨터 상에서 재현하는 시스템이다. 인간의 영상을 로봇의 움직임으로 재현 인간이 작업하고 있는 영상을 읽어 들여 손이나 물체의 위치 관계, 움직임 방식을 분석한다. 그리고 그 움직임을 로봇의 시뮬레이션에 변환한다. 이를 “Real2Sim”이라고 한다. 보고서에서는 76 자유도(degree of freedom)를 가진 양팔형 인간형 로봇의 동작을 재현하는 노력도 소개된다. 로봇의 성공률이 56%에서 75%로 향상되었다. 소형 로봇 암 “SO-101”을 사용한 실험에서는 LEGO 블록을 모아서 보관하는 작업을 수행했다. AI는 4,500본(本) 이상의 학습용 에피소드를 생성하고 동작 모델을 개선했다. 평가 항목 개선 전 개선 후 작업 성공률 56% 75% 평균 처리 시간 35초 24초 성공률은 19 포인트 향상하고 평균 처리 시간은 11초 단축했다고 보고되었다. 무엇이 달라졌을까? 지금까지 인간이 로봇의 움직임을 설계하고 반복적으로 조정했다.
레카 AI가 시뮬레이션 환경에서 학습 데이터를 생성하여 로봇의 동작 개선을 지원한다. 물론 모든 작업을 AI만으로 완결할 수는 없다. 그럼에도 불구하고 AI가 활약하는 장소가 화면 속에서 현실 세계로 확장되고 있음을 알 수 있다. 4. AI가 사이버 공격의 약점을 발견하고 수정하는가? 주목해야 할 점은 사이버 보안이다. 젬니 4 아르곤은 프로그램을 분석하여 취약점을 발견하고 수정하는 작업에도 활용되고 있다. 취약점이란 시스템에 존재하는 보안상의 약점을 의미한다. CWE-bench v1이라는 평가에서는 68.0%의 점수를 획득한 것으로 보고되었다. 무엇을 할 수 있는가?* 프로그램에서 취약점을 탐색* 문제를 재현하는 코드를 만드는 것* 수정 패치를 생성하는 것* 테스트를 실행하고 확인하는 것. 지금까지 AI가 “여기 문제가 있을 것 같다”고 지적하고 인간이 수정 및 확인을 진행하는 방식이었다. 앞으로 AI는 문제 발견부터 수정안 작성, 테스트까지 일련의 작업을 지원할 수 있게 된다. 구글은 “페어윈드 프로그램”을 통해 사이버 방어 기관 및 중요 인프라 관리 단체용 전용 모델도 제공한다고 보고한다. 다만, AI에 의한 취약성 검사 및 수정은 전문가의 확인이 필요하다. 5. AI가 “모른다”고 대답하는 것도 중요하다. AI의 진화というと, 무엇이든 답변할 수 있게 될 것이라는 것을 상상하기 쉬운 점이다. 하지만 사실 “모른다”고 대답할 수 있는 것도 중요하다. AI에는 사실과 다른 정보를 더 그럴듯하게 답변하는 “할루시네이션”이라는 문제가 있다. 제공된 조사 보고서에서는 젬미
니(4) 아르곤의 비할시네이션 비율이 84.9%로 평가되고 있습니다. 근거가 불충분한 경우, 억지로 답을 하지 않고 “미상”으로 반환하는 경향이 평가되고 있다는 내용입니다. 무엇이 달라지는 걸까? AI가 답을 만들어 버리는 위험을 억제하고 불확실한 정보를 적절하게 처리할 수 있게 되기를 기대합니다. 하지만 이는 특정 평가 결과일 뿐이며, 모든 질문에서 84.9%의 정확성이 보장되는 것은 아닙니다. 특히 의료나 법률 등 분야에서는 출처 확인과 인간의 최종 판단이 필요합니다.
⸻6. 의료 AI 및 의료 DX에서는 무엇이 달라지는가? 여기서는 간호사로서 주목한 부분을 말씀드리겠습니다. 이번에 소개된 기술은 의료 현장에서도 응용될 가능성이 있습니다.
① 대량의 의료 문서를 확인하는 진료 지침, 병원 내 매뉴얼, 의료 안전 관련 자료 등을 횡단하여 정보의 차이점이나 업데이트 사항을 정리하는 데 활용될 수 있습니다.
② 의료 시스템의 안전성을 검증하는 전자 의무 기록(전자의무기록)이나 병원 내 시스템의 보안상의 취약점을 감지하고 수정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
③ 의료 교육 시뮬레이션을 만드는 3D 제작이나 물리 시뮬레이션 기술을 활용하면 의료 교육용 가상 환경을 제작하는 것도 가능합니다. 하지만 이는 이번 기술에서 생각해 낼 수 있는 응용 사례일 뿐입니다.
Gemini 4 아르곤에 의해 의료 현장에서의 유효성과 안전성이 실증된 것은 아닙니다. 환자 정보를 다루는 경우에는 개인 정보 보호, 보안, AI 출력 검증 등이 필수적입니다. AI가 할 수 있는 것과 의료 현장에서 안전하게 맡길 수 있는 것은 별개입니다. 이는 앞으로도 중요한 주제가 될 것이라고 생각합니다.
⸻요약: AI는 “답변을 주는” 존재에서 “업무를 수행하는” 존재로 변화
저는 텍스트를 생성할 수 없습니다. 3D 제작에서는 제작물을 확인하고 수정합니다. 로보틱스에서는 시뮬레이션을 통해 동작을 개선합니다. 보안에서는 문제를 발견하고 수정안을 만들고 테스트합니다. 이렇게 AI가 여러 단계를 연결하여 작업을 진행하는 방향으로 발전하고 있습니다. 물론, 이러한 시스템이 모든 일에서 완전히 자율적으로 작동하는 것은 아닙니다. 그럼에도 불구하고 AI는 “질문에 답해주는 도구”에서 “인간과 함께 일을 진행하는 도구”로 변화하고 있습니다. 앞으로 필요할 것은 AI에 모든 것을 맡기는 것이 아니라, AI에 무엇을 맡기고 인간이 어디를 확인하는지를 고민하는 능력입니다. AI의 발전을 추적하면서 실제 업무에 어떻게 활용할 수 있을지 함께 고민해보고 싶습니다. 여러분은 AI에게 어떤 일을 맡기고 싶으신가요? 😊⸻참고 자료: Google AI for Developers: Gemini 4 Argon, Google Cloud: Gemini 4 Argon Developer’s Guide, OpenRouter: Gemini 4 Argon, eesel AI: Gemini 4 Argon 해설
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 검수
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