NotebookLM을 사용할 때 주의할 점

 

구글의 NotebookLM은 사용자가 올린 문서(소스)를 기반으로 답변을 생성해 주는 매우 강력한 도구이다. 하지만 소스를 많이 넣을수록 더 똑똑해질 것이라는 막연한 기대와 달리, 잘못 사용하면 오히려 정확도가 떨어지거나 보안 문제가 발생할 수 있다. NotebookLM의 기술적 한계와 리스크, 그리고 이를 극복하여 효과적으로 활용하는 구체적인 방법을 정리한다.

1. NotebookLM의 주요 한계와 위험성

NotebookLM을 맹신하기 전에 기술적, 구조적 한계를 먼저 이해해야 한다.

▶건초더미 효과 : 소스가 많으면 정확도가 떨어진다

많은 사용자가 소스를 최대한 많이 업로드하면 AI가 더 포괄적인 답변을 줄 것이라 기대한다. 하지만 실제로는 데이터 양이 늘어날수록 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. NotebookLM은 RAG(검색 증강 생성) 기술을 사용하기 때문이다. 사용자의 질문과 관련된 조각(Chunk)을 찾아내 답변하는데, 소스가 너무 많으면 적절한 조각을 찾는 데 간섭이 생기거나 문맥을 잘못 짚는 검색 오류가 늘어난다. 전체 문서를 정독하여 거시적인 흐름을 파악하기보다, 질문과 유사한 일부 조각만 가져와 답변하므로 맥락을 놓칠 위험이 있다.

▶사실 왜곡 및 과잉 해석

소스에 기반한다고 해서 100% 사실만 말하는 것은 아니다. 일부 잘못된 정보가 소스에 섞여 있거나, AI가 내용을 연결하는 과정에서 확대 해석을 하여 사실을 왜곡하는 환각 현상을 일으킬 수 있다. 그리고 전문적인 지식을 대중적인 비유로 바꾸거나 요약하는 과정에서, 깊이 있는 논리나 전문 용어의 미묘한 차이가 생략되어 수박 겉핥기식 정보가 될 수 있다는 점을 유의해야 한다.

▶프라이버시와 데이터 보안

가장 주의해야 할 부분은 보안이다. 개인 구글 계정을 사용할 때 주의가 필요하다. 답변에 대해 '좋아요'나 '싫어요' 같은 피드백을 누르는 순간, 서비스 개선을 위해 구글의 사람 검토자가 해당 대화 내용과 소스를 열람할 수 있게 된다. 계정 정보는 분리되더라도 문서 내용 자체에 기밀이 포함되어 있다면 유출될 위험이 있다.

2. 효과적인 활용을 위한 전략

위의 한계를 극복하고 NotebookLM의 성능을 높이기 위한 실질적인 행동 수칙이다.

▶ 25의 법칙을 지킬 것

NotebookLM은 많은 소스를 업로드할 수 있지만, 전문가들은 정확도를 위해 25개 내외, 최대 50개 정도의 핵심 소스만 유지할 것을 권장한다. 주제가 다른 문서는 섞지 말고, 주제별로 노트북을 분리하여 생성하는 것이 좋다.

▶ 철저한 데이터 큐레이션

AI에게 모든 것을 맡기지 말고, 사용자가 먼저 정보를 선별해야 한다. 무조건 자료를 다 넣기보다 품질이 낮거나 불필요한 자료가 섞이지 않도록 사전에 걸러내는 작업이 필수적이다. 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다는 원칙은 NotebookLM에도 그대로 적용된다.

▶ 보안 등급에 따른 계정 사용

다루는 문서의 성격에 따라 사용하는 계정을 구분해야 한다. 개인 계정으로 기밀 문서를 다룰 때는 피드백 기능을 자제해야 한다. 반면 기업이나 학교에서 사용하는 Workspace 계정은 구글이 데이터나 피드백을 AI 학습에 쓰지 않고 사람 검토자가 열람하지 않도록 차단하므로, 업무용 문서는 반드시 해당 계정을 활용하는 것이 안전하다.

▶ 인턴을 대하듯 검증할 것

NotebookLM을 완벽한 박사가 아닌, 똑똑하지만 실수가 잦은 신입 사원이나 인턴으로 대우해야 한다. NotebookLM에만 의존하지 말고 제미나이나 다른 모델을 병행해 교차 검증을 하는 것이 좋다. 중요한 의사결정을 내릴 때는 답변에 달린 인용구 버튼을 눌러 원문과 대조하는 습관을 들여야 한다.

이상과 같이

NotebookLM은 강력한 도구이지만, 25의 법칙을 지키고 중요 소스를 큐레이션 하여 관리할 때 비로소 진가를 발휘한다. AI가 제공하는 요약과 답변을 맹신하기보다, 주도적으로 분석하고 원문을 확인하는 비판적인 태도가 필요하다. //.

PS. 건초더미 효과를 줄이는 진짜 효과적인 방법

'소스가 많을수록 멍청해지는 현상' 즉, 건초더미 효과를 피하려면 다음과 같은 전략을 써야 한다.

• 핵심 요약본 업로드 : 원문 500페이지를 그대로 다 넣기보다, 미리 다른 AI를 활용해 각 문서의 핵심 내용을 요약한 '정제된 문서'를 소스로 활용한다.

• 노트북 분리 : 'A 프로젝트'와 'B 프로젝트' 자료를 한 노트북에 다 넣지 말고, 별도의 노트북으로 생성하여 AI가 탐색해야 할 데이터의 범위를 강제로 좁혀준다.

• 청크(Chunk) 최적화 : NotebookLM은 자료를 잘게 쪼개서 저장한다. 따라서 한 파일에 너무 방대한 주제가 섞여 있는 것보다, 유사한 주제끼리 묶인 적당한 크기의 파일들을 여러 개 올리는 것이 AI가 관련 정보를 찾는 데 더 유리하다. //.