2026년 1월 14일 AI 뉴스: Gemini Personal Intelligence, GPT-5.2-Codex API

이번 주 AI 소식

AI 생태계에 있어 바쁜 하루였습니다. Google은 진정으로 개인화된 답변을 위해 Google 앱에 안전하게 연결할 수 있는 Gemini의 Personal Intelligence를 공개했습니다. OpenAI는 Responses API를 통해 GPT-5.2-Codex를 이용할 수 있게 했으며, NotebookLM은 모든 사용자를 위해 Data Tables를 배포했습니다.

Google, Gemini에 Personal Intelligence 출시

2026년 1월 14일 — Google은 Gemini가 사용자의 Google 앱에 안전하게 연결하여 진정으로 개인화된 답변을 얻을 수 있도록 하는 새로운 기능인 Personal Intelligence를 발표했습니다.

🔗 X 게시물 @GeminiApp | Google 블로그

연결 가능한 애플리케이션

Gemini는 이제 다음에서 인사이트를 도출할 수 있습니다:

애플리케이션	액세스 가능한 데이터
Gmail	이메일, 대화
Google Photos	이미지, 추억
Google Search	검색 기록
YouTube	시청 기록, 선호도

사용 사례

Google은 두 가지 구체적인 예를 강조합니다:

계획: Gemini는 비즈니스 또는 개인 여행을 위해 사용자의 선호도에 맞는 목적지와 “hidden gems”를 제안합니다.
쇼핑: Gemini는 사용자의 취향과 선호도를 학습하여 사용자에게 정말 잘 맞는 상품을 찾도록 돕습니다.

Privacy first

Google은 사용자 제어를 강조합니다:

기본적으로 OFF: 이 기능은 수동으로 활성화해야 합니다.
세부 제어: 연결할 앱을 정확하게 선택할 수 있습니다.
되돌리기 가능: 언제든지 비활성화할 수 있습니다.

가용성

측면	세부 정보
상태	베타
지역	미국만 해당
구독	Google AI Pro 및 Ultra
확장	기능 개선에 따라 계획됨

Personal Intelligence begins rolling out today as a beta to Google AI Pro and Ultra subscribers in the U.S. As the feature improves, availability will expand.

🇰🇷 Personal Intelligence는 오늘부터 미국의 Google AI Pro 및 Ultra 가입자를 대상으로 베타 버전으로 배포되기 시작합니다. 기능이 개선됨에 따라 가용성이 확대될 것입니다. — @GeminiApp

Responses API에서 GPT-5.2-Codex 사용 가능

2026년 1월 14일 — OpenAI는 Codex에서 사용되는 것과 동일한 모델인 GPT-5.2-Codex를 Responses API에서 사용할 수 있다고 발표했습니다.

🔗 X 게시물 @OpenAIDevs | 문서

기능

GPT-5.2-Codex는 복잡하고 장기 실행되는 개발 작업에 탁월합니다:

작업	설명
Building features	완전한 새로운 기능 구축
Refactoring	기존 코드의 구조 조정 및 개선
Bug hunting	버그 식별 및 수정
Security	코드베이스의 취약점 탐지

가장 사이버 보안에 유능함

OpenAI는 GPT-5.2-Codex가 사이버 보안에 있어 가장 유능한 모델임을 강조하며 다음을 수행할 수 있다고 밝힙니다:

코드베이스에서 취약점 찾기
보안 결함 이해
수정 사항 제안

배경

GPT-5.2-Codex는 2025년 12월 18일 Codex에서 독점적으로 출시되었습니다. 이번 API 개방으로 개발자는 이제 이 모델을 자체 애플리케이션 및 워크플로에 통합할 수 있습니다.

NotebookLM, 모든 사용자에게 Data Tables 배포

2026년 1월 14일 — NotebookLM은 메모를 구조화된 표로 자동 변환하는 기능인 Data Tables의 일반 배포를 발표했습니다.

🔗 X 게시물 @NotebookLM

프롬프트 예시

NotebookLM은 사용 사례에 따른 템플릿을 제안합니다:

도메인	제안된 프롬프트
업무	내 회의 메모를 다음 열이 있는 표로 변환: 조치, 범주, 우선순위, 담당자
과학	임상 시험 결과 표 생성: 연구, 연도, 방법, 표본 크기, 통계
여행	목적지 표: 도시, 가장 좋은 시기, 예상 비용/일
학교	역사적 사건 표: 이름, 국가, 날짜, 주요 인물, 경제적 결과

변화되는 점

Data Tables를 사용하면 원시 메모에서 구조화되고 실행 가능한 데이터로 즉시 이동할 수 있어 분석 및 비교에 이상적입니다.

Anthropic, ARPA-H PCX 프로그램 지원

2026년 1월 14일 — Anthropic은 소아 치료를 개선하기 위한 5천만 달러 규모의 노력인 ARPA-H의 PCX(Pediatric Care eXpansion) 프로그램에 대한 지원을 발표했습니다.

🔗 X 게시물 @AnthropicAI | ARPA-H 보도 자료

PCX 프로그램

측면	세부 정보
예산	5천만 달러
범위	200개 이상의 소아 병원
초기 초점	소아 뇌암
목표	치료 여정을 수년에서 수주로 단축

작동 방식

이 프로그램은 복잡한 사례에 대한 데이터를 병원 간에 공유하여 의사가 다른 곳에서 치료된 유사한 사례로부터 배울 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

We’re supporting ARPA-H’s PCX program—a $50M effort to share data between 200+ pediatric hospitals on complex cases, beginning with pediatric cancer. The goal is to help doctors learn from similar cases and shorten the care journey from years to weeks.

🇰🇷 우리는 소아 암을 시작으로 복잡한 사례에 대해 200개 이상의 소아 병원 간에 데이터를 공유하기 위한 5천만 달러 규모의 노력인 ARPA-H의 PCX 프로그램을 지원하고 있습니다. 목표는 의사들이 유사한 사례로부터 배우고 치료 여정을 수년에서 수주로 단축하도록 돕는 것입니다. — @AnthropicAI

ElevenLabs: Agents로 24시간 이내에 230건의 고객 인터뷰

2026년 1월 13일 — ElevenLabs는 대화형 Agents의 인상적인 사용 사례를 공유했습니다. 앱 Eleven Reader를 위해 24시간 이내에 230건의 고객 인터뷰를 수행했습니다.

🔗 X 게시물 @elevenlabsio | Agents 문서

해결된 문제

접근 방식	장점	단점
라이브 인터뷰	깊이 있는 인사이트	확장 불가
설문 조사	쉽게 확장	뉘앙스 상실
대화형 Agents	깊이 + 확장성	두 가지 장점 모두 가짐

정량화된 결과

지표	결과
완료된 인터뷰	230건
총 시간	< 24시간
성공률	85% 주제 적합 및 성공
평균 시간	통화당 10분
Time-to-production	다음 날 인사이트 전달

빠른 배포

인터뷰 에이전트는 하루도 채 되지 않아 구축 및 배포되었습니다. ElevenLabs는 Analysis 기능을 사용하여 각 통화를 평가하고 대화록에서 구조화된 데이터를 추출했습니다.

Key learnings

**응답자의 95%**가 AI와 대화하고 있다는 사실을 인지하지 못한 채 자연스럽게 상호 작용했습니다.
**소설 독자의 21%**가 대화를 위한 다중 캐릭터 지원을 요청했습니다.
한 사용자: “이 고객 서비스 인터뷰는 제가 경험한 것 중 가장 놀라운 AI 경험입니다”

이것이 보여주는 것

대화형 AI 에이전트를 사용하면 정성적 교류의 풍부함을 유지하면서 24시간 연중무휴로 전 세계적인 규모의 사용자 조사를 수행할 수 있습니다.

이것이 의미하는 바

Google의 Personal Intelligence는 AI 어시스턴트의 주요 진화를 나타냅니다. Google은 Gemini를 사용자의 개인 데이터에 연결함으로써 진정한 맥락 기반 어시스턴트를 만들고 있습니다. 개인 정보 보호가 채택의 핵심 요소가 될 것입니다.

GPT-5.2-Codex API는 OpenAI의 최고의 코딩 모델에 대한 접근을 민주화합니다. 개발자는 이제 Codex를 거치지 않고도 AI로 강화된 개발 도구를 구축할 수 있습니다. 사이버 보안에 대한 강조가 눈에 띕니다.

NotebookLM의 Data Tables는 NotebookLM을 단순한 AI 팟캐스트 생성기가 아니라 완전한 생산성 도구로 전환하려는 Google의 전략을 확인시켜 줍니다.

ARPA-H를 통한 Anthropic의 의료 분야 참여는 OpenAI와 다른 접근 방식을 보여줍니다. 스타트업 인수 대 기관 파트너십입니다.

ElevenLabs는 구체적인 지표로 대화형 에이전트의 성숙도를 입증합니다. 85%의 성공률, 하루 미만의 배포, 그리고 무엇보다도 사용자의 95%가 AI와 대화하고 있다는 사실을 인지하지 못했다는 점입니다. 이는 사용자 조사를 확장하려는 모든 기업에 재현 가능한 사용 사례입니다.