NotebookLM은 왜 다른가
대부분의 사람들은 AI 도구를 구글처럼 쓴다. 뭔가 물어보고, 답 받고, 끝이다. ChatGPT도 그렇게 쓴다. Claude도 그렇게 쓴다. 그리고 일주일 지나면 잊어버린다. 구독료만 나간다.
문제는 도구가 아니다. 사용법이다.
NotebookLM은 구글이 만든 무료 AI 도구다. 핵심은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이다. 쉽게 말하면 이렇다. 내가 올린 자료만을 기반으로 답을 생성한다. 인터넷 어딘가에서 긁어온 정보가 아니다. 내 PDF, 내 문서, 내 노트에서만 끌어온다. 그래서 맥락이 정확하다. 엉뚱한 소리를 할 가능성이 낮다.
이게 왜 중요한가. ChatGPT에게 "이 책 요약해줘"라고 하면, ChatGPT는 그 책을 읽지 않았다. 인터넷에 떠도는 서평이나 위키피디아 정보를 조합할 뿐이다. NotebookLM은 다르다. 내가 올린 PDF를 직접 읽는다. 그 안에서만 답을 찾는다.
NotebookLM의 핵심 기능
– 마인드맵: 자료 구조를 시각화– 오디오/비디오 개요: 듣거나 보면서 학습– 플래시카드: 핵심 개념 암기– 퀴즈: 이해도 테스트– 리포트: 스터디 가이드, 요약문 자동 생성
실제 사용 시나리오를 보자.
AI 개발을 배우고 싶다고 치자. Python은 알지만 AI는 모른다. 보통은 유튜브를 뒤지거나 ChatGPT에게 "AI 어떻게 배워?"라고 묻는다. 답은 나온다. 그런데 체계가 없다. 산만하다. 일주일 뒤면 뭘 배웠는지 기억도 안 난다.
NotebookLM 방식은 다르다. 먼저 좋은 책 하나를 고른다. PDF로 다운받는다. NotebookLM에 올린다. 마인드맵을 만든다. 챕터 구조가 한눈에 보인다. 어디서 시작해야 할지 명확해진다. 오디오 개요를 생성한다. 출퇴근길에 듣는다. 모르는 게 생기면 질문한다. 올린 책 내용 기반으로 답이 나온다. 플래시카드로 핵심 개념을 정리한다. 퀴즈로 이해도를 점검한다.
한 권의 책이 완전한 학습 시스템이 된다.
콘텐츠 크리에이터에게도 유용하다.
글을 쓰려면 리서치가 필요하다. 논문 읽고, 기사 모으고, 메모한다. 노션에도 저장하고, 구글 독스에도 저장하고, 브라우저 북마크도 쌓인다. 정작 글 쓸 때는 어디에 뭘 저장했는지 모른다. 다시 찾느라 시간을 쓴다. 결국 기억나는 것만 대충 쓴다.
NotebookLM에 모든 자료를 올린다. 맥킨지 리포트, 논문, 내 메모까지 전부. 그리고 묻는다. "2025년 자동화로 가장 위험한 직업 5가지는?" "이 리서치를 200단어로 요약해줘." 몇 분 만에 구조화된 인사이트가 나온다. 원래 몇 시간 걸릴 일이다.
핵심 원리
NotebookLM은 답을 주는 도구가 아니다. 내 자료를 기반으로 맥락을 구축하고, 기억을 돕는 도구다. 정보 과잉 시대에 필요한 건 더 많은 정보가 아니라, 가진 정보를 제대로 소화하는 것이다.
AI 도구의 진짜 가치는 뇌를 대체하는 게 아니다. 뇌가 중요한 일에 집중하게 만드는 것이다.
NotebookLM은 그걸 한다. 흩어진 정보를 모은다. 구조화한다. 여러 형식으로 변환한다. 기억에 남게 한다. 그래서 다르다.