구글 리서치는 전문적인 지식을 일반 사용자가 더 쉽게 이해할 수 있도록 정보의 손실을 최소화하면서 텍스트를 단순화하는 Gemini 기반 시스템을 공개했습니다. 이 시스템은 단순히 정보를 생략하는 요약이나 새로운 내용을 덧붙이는 설명과 달리, 원문의 세부 사항과 뉘앙스를 완벽하게 유지하면서 가독성만을 높이는 '고충실도(High-fidelity) 단순화'를 목표로 합니다. 대규모 무작위 대조 실험 결과, 이 기술은 사용자의 정보 이해도를 높이는 동시에 텍스트를 읽을 때 느끼는 인지적 부담을 유의미하게 감소시키는 것으로 나타났습니다.

최소 손실 텍스트 단순화의 정의와 목표

요약과의 차별화: 정보를 누락시키는 일반적인 요약과 달리, 원문의 모든 핵심 주장과 세부 사항을 보존하는 '최소 손실(Minimally-lossy)' 방식을 지향합니다.
정확성 유지: 의학, 법률, 금융 등 전문 용어가 많고 복잡한 텍스트에서 의미 왜곡 없이 문장 구조와 단어 선택을 최적화하여 명확성을 확보합니다.
사용자 임파워먼트: 복잡한 정보 때문에 의사결정에 어려움을 겪는 사용자가 스스로 텍스트를 변환하여 내용을 파악할 수 있도록 돕습니다.

Gemini를 활용한 자동 평가 및 프롬프트 정제 루프

가독성 및 충실도 평가: 기존의 단순한 가독성 지표(Flesch-Kincaid 등)를 넘어, Gemini가 1~10점 척도로 가독성을 정밀 평가하며 원문과 단순화된 텍스트 간의 정보 일치 여부를 분석합니다.
LLM 기반 프롬프트 최적화: Gemini 1.5 Pro가 Gemini 1.5 Flash가 생성한 결과물을 평가하고, 이를 바탕으로 더 나은 결과를 낼 수 있도록 프롬프트를 스스로 수정하는 루프를 구축했습니다.
반복적인 성능 향상: 수동 프롬프트 엔지니어링의 한계를 극복하기 위해 총 824회의 자동 반복(Iteration)을 거쳐 최적의 단순화 전략을 발견했습니다.

대규모 연구를 통한 실증적 효과 검증

연구 설계: 4,500명 이상의 참가자를 대상으로 의학, 항공우주, 철학 등 복잡도가 높은 31개 분야의 실제 텍스트를 활용하여 무작위 대조 실험을 진행했습니다.
이해도 측정: 단순화된 텍스트를 읽은 그룹은 원문을 읽은 그룹보다 객관식 문제(MCQ) 정답률이 높았으며, 텍스트를 참고할 수 없는 상황에서도 더 높은 이해도를 보였습니다.
인지 부하 감소: NASA-TLX(작업 부하 지수)를 활용해 측정한 결과, 사용자들은 단순화된 텍스트를 읽을 때 정신적 노력이 덜 들고 더 높은 자신감을 느낀다고 답했습니다.

이러한 기술적 성과는 현재 iOS용 구글 앱의 'Simplify' 기능을 통해 실제 서비스에 적용되었으며, 전문가 수준의 지식 장벽을 낮추어 정보의 민주화를 실현하는 데 기여하고 있습니다. 전문가의 언어를 대중의 언어로 정확하게 번역해야 하는 다양한 도메인에서 Gemini의 이 시스템은 매우 유용한 도구가 될 것입니다.