CES에서 데뷔한 이후 홍보 열기(hype train)가 다소 꺾인 AI 비서 기기, Rabbit의 r1에 몇 가지 업데이트 사항이 추가되었지만, 아직 평론가들의 인식을 바꿀 만한 수준은 아닌 것으로 보입니다.
새로운 "beta rabbit" 모드는 기기에 대화형 AI 역량을 보강했으며, 특히 복잡하거나 여러 단계로 이루어진 지침을 처리하는 능력에서 강점을 보입니다. 또한, 확실하지 않은 정보에 대해서는 후속 질문을 던지는 기능도 향상되었다고 합니다.
예를 들어, 다음과 같은 명령어를 실행할 수 있습니다:
"beta rabbit, 'the power of now'와 유사한 책 3권을 추천해 주고, 각 페이지 길이, 출판 연도, 평점까지 포함해서 '독서 목록'이라는 제목의 메모로 저장해 줘. 작가 사진도 같이 넣어줘."
[이어지는 질문: "beta rabbit, 이 세 권의 책에 대한 요약도 받을 수 있어?"]
여행 일정 짜기, 상품 할인 정보 찾기, 제품 추천받기 등이 추가적인 기능 제안 옵션입니다. 저희 역시 챗봇의 사용자 입장에서 볼 때, 이러한 종류의 작업들은 시연용으로는 인상적일지 몰라도 실제 환경에서는 효용성이 떨어진다는 점을 느꼈습니다.
가령, 챗봇이 짜는 일정은 엉뚱하고 예측 불가능할 수 있으며, 스펙과 가격을 비교하는 기능은 웹 스크래핑 능력을 보여주기는 하지만, 궁극적으로는 이렇게 작은 기기에서는 불편합니다. 게다가 누가 제대로 검증되지 않은 출처의 책 추천을 믿을 수 있을까요?
개선된 알람 및 타이머 기능(새로운 모든 기능은 여기에서 확인할 수 있습니다)도 추가되었는데, 이는 분명 환영할 만하지만 때로는 "잠깐만요…"라는 반응을 자아냅니다. 예를 들어, "초콜릿 칩 쿠키 굽는 타이머 설정": 몇 도에서? 몇 개? 어떤 종류의 쿠키로? 이는 요리 실패를 위한 레시피나 다름없습니다. AI가 그런 세부 정보를 알 리가 없습니다. 반면에, "2다스 초콜릿 칩 쿠키를 300도 오븐에 몇 시간 동안 넣어야 하나요?"라고 묻는 것은 충분히 합리적인 질문입니다.
물론, 모두의 관심은 회사 측이 지난 1월에 강력하게 홍보했던, 이름만 거창할 뿐 실체가 명확하지 않은 '대규모 액션 모델(large action model, LAM)' 관련 기능에 쏠려 있습니다. 당시 이 기능에 대한 발표는 모델이 휴대폰 및 웹 앱 인터페이스로 훈련되었기 때문에, 사용자가 원하는 작업을 자율적으로 탐색하여 수행할 수 있다는 내용이었습니다. 하지만 지금까지 이 능력은 데모 장면을 제외하고는 구체적으로 입증된 바가 없으며, 만약 액션이 이 모델을 사용한다고 주장되더라도, 기존 API나 일반적인 액션 스크립팅으로 구현 가능한 것과 구분하기 어렵습니다.
저는 이 독특하고 작은 기기의 잠재적인 유용성에 대해 여전히 낙관적입니다. 그래서 저희가 검토용 기기를 받은 이후 사용 기회가 거의 없었음에도 불구하고, 아직 이 기기를 서랍 속에 처박아두지는 않았습니다. 제가 Rabbit 측에 LAM 관련 소식은 언제 기대할 수 있는지 문의했으며, 소식이 들어오는 대로 이 게시물을 업데이트하겠습니다.