인공지능 검색

인공지능 검색(AI Search)은 인공지능 기술을 활용하여 정보를 검색하고 처리하는 방법을 의미한다.

[아사달] 스마트 호스팅

개요

인공지능 검색은 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 찾을 수 있도록 돕는 기술로, 머신러닝, 자연어 처리, 지식 그래프 등의 기술이 통합된 시스템이다. 기존의 검색 시스템은 단순히 키워드 기반으로 정보를 검색했으나, 인공지능 검색은 문맥을 이해하고 사용자의 의도를 파악하여 보다 정확한 검색 결과를 제공한다는 점에서 차별화된다. 예를 들어, 구글이 전통적인 방식으로 정답에 가까운 웹페이지 목록을 제공한다면, 인공지능 검색의 대표주자인 퍼플렉시티는 사용자가 필요로 하는 답을 곧바로 제공한다. 구글이 방대한 도서관에서 필요한 책을 찾게 도와주는 것이라면, 퍼플렉시티는 책을 찾아 내용을 요약해준다. 이렇게 인공지능 검색은 사용자에게 개인화된 검색 경험을 제공한다. 인공지능 검색은 탐색을 넘어 완결된 답변으로 이용자를 직접 안내한다는 점에서 정보 검색의 새로운 패러다임을 예고한다.

발전

인공지능 검색의 발전은 크게 세 가지 주요 기술에 의해 이루어졌다. 첫 번째는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술이다. 이 기술은 검색 엔진이 사용자의 언어를 이해하고, 문법적 오류나 어색한 표현이 있어도 적절한 결과를 제공할 수 있도록 한다. 예를 들어, "날씨 오늘 서울"처럼 어순이 어색한 검색어도 "오늘 서울의 날씨는?"이라는 의도로 이해하여 결과를 보여준다.

두 번째는 기계 학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)이다. 이러한 기술은 검색 엔진이 사용자 데이터를 학습하여 개인화된 결과를 제공하도록 한다. 사용자가 자주 찾는 정보, 클릭 패턴, 검색 기록 등을 분석해 더 적합한 결과를 우선순위로 제시한다. 예를 들어, 특정 사용자가 스포츠 관련 정보를 자주 검색한다면 "올림픽"이라는 검색어를 입력했을 때, 경기 일정이나 결과를 더 앞쪽에 배치할 수 있다.

세 번째는 지식 그래프(Knowledge Graph)이다. 지식 그래프는 다양한 정보를 연결하여 데이터 간의 관계를 시각화하고 검색 결과에 반영한다. 이를 통해 단순히 키워드와 일치하는 결과뿐만 아니라, 연관된 개념과 정보까지 제공할 수 있다. 예를 들어, "알베르트 아인슈타인"을 검색하면 그의 생애, 업적, 연구 분야뿐 아니라 그와 관련된 인물이나 사건까지 한눈에 볼 수 있는 형태로 결과를 제공한다.

작동 원리

인공지능 검색은 검색 요청이 들어왔을 때 다음과 같은 단계를 거쳐 결과를 생성한다.

쿼리 분석

사용자가 입력한 검색어를 분석해 의도를 파악한다. 여기에는 키워드 추출, 문맥 이해, 질문 유형 분류 등이 포함된다. 예를 들어, "2024년 올림픽 개최지는 어디인가?"라는 질문을 받았을 때, 시스템은 '2024년', '올림픽', '개최지'라는 키워드를 중심으로 검색을 시작한다.

정보 검색 및 인덱싱

방대한 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한다. 이 과정에서는 검색 엔진이 미리 구축해 둔 색인(index)을 활용한다. 인공지능은 단순한 텍스트 일치뿐 아니라 시맨틱 검색을 통해 문맥적으로 연관된 정보도 함께 탐색한다.

결과 평가 및 순위 결정

검색된 정보의 품질과 관련성을 평가한다. 평가 기준에는 사용자의 검색 의도와의 적합성, 정보의 신뢰도, 최신성 등이 포함된다. 딥러닝 알고리즘은 이러한 요소를 종합적으로 분석해 최적의 결과를 정렬한다.

결과 제공

최종적으로 사용자가 이해하기 쉽고 직관적인 방식으로 결과를 보여준다. 이때 그래프, 표, 이미지 등 다양한 형태의 시각적 요소가 활용될 수 있다.

주요 플랫폼

퍼플렉시티

퍼플렉시티(Perplexity)는 오픈AI(OpenAI) 출신 엔지니어가 설립한 미국의 스타트업 퍼플렉시티(Perplexity)에서 개발한 LLM 기반의 대화형 AI 검색 서비스이다. 개발사인 퍼플렉시티는 구글의 검색 엔진에 대한 강력한 대항마로서 주목받고 있는 AI 스타트업이다. 이 AI 모델은 엔비디아(NVIDIA), 삼성전자, 아마존 창업자인 제프 베조스(Jeff Bezos)를 비롯한 여러 투자자들로부터 막대한 투자를 유치했으며, SK텔레콤㈜도 이 기업에 투자하고 협력 관계를 맺어 대화형 검색 서비스를 제공할 예정이다. 이러한 배경은 퍼플렉시티가 단순한 스타트업 이상의 가치를 지닌 기술적 혁신을 이룩했음을 시사한다. 퍼플렉시티는 '개인화'에 초점을 맞춘 서비스를 선보이고 있다.

퍼플렉시티는 웹사이트나 스마트폰 앱을 통해 간단한 회원가입 절차만으로 누구나 이용할 수 있다. 무료 사용자는 4시간마다 5개의 질문이 제공되지만, 월 20달러의 구독료를 지불하는 유료 구독자에게는 하루에 600건 이상의 검색이 가능하고 프로 기능이 제공된다. 프로 기능을 통해 사용자는 더 복잡한 질문에 대해 보다 길고 자세한 답변을 받을 수 있으며, 클로드 3.5 소네트, GPT-4o, 소나(Sonar) 등 다양한 언어 모델을 선택할 수 있는 옵션도 제공된다. 또한, 유료 이용자는 이미지 생성을 통한 답변 시각화 기능도 활용할 수 있어, 텍스트뿐만 아니라 시각적 정보도 함께 제공받을 수 있다.

퍼플렉시티의 흥미로운 기능은 답변과 함께 다양한 후속 질문을 제시하는 능력이다. 예를 들어, 사용자가 '파리 올림픽에서 대한민국이 획득한 메달 개수'를 묻는다면, 퍼플렉시티는 '가장 많은 메달을 획득한 종목은 무엇인가?', '한국이 금메달을 가장 많이 획득한 올림픽은 언제인가?'와 같은 관련 후속 질문을 제시한다. 이는 사용자가 단순히 하나의 질문에 대한 답변을 얻는 것에서 나아가, 보다 풍부한 정보를 자연스럽게 탐색할 수 있도록 돕는다. 퍼플렉시티는 사용자가 질문을 입력할 때 '집중'(focus) 기능을 제공한다. 이 기능은 특정 출처에 초점을 맞추어 답변을 제공하는 것으로, 기본 설정인 '전체'를 포함해 '학문적인', '수학', '글쓰기', '비디오', '소셜' 등 여섯 가지 카테고리로 나뉜다. 예를 들어, 수학적 질문을 할 때는 '수학' 모드를, 학술 논문에 기반한 정보를 원할 때는 '학문적인' 모드를 선택할 수 있다. 이를 통해 사용자는 자신의 질문 성격에 맞는 보다 정확한 답변을 얻을 수 있다. 퍼플렉시티는 검색 기능 외에도 '발견하기'라는 기능을 제공한다. 이 기능은 현재 이슈가 되고 있는 내용을 언론 기사나 블로그 게시물처럼 일목요연하게 정리해 제공하는 서비스로, 최신 소식을 빠르게 접하고자 하는 사용자들에게 유용하다. 그러나 이 기능은 현재 영어로만 제공되며, 미국 현안을 다룬 콘텐츠에 한정된다는 점에서 다소 아쉬운 부분이 있다.

구버

구버(Goover AI)는 솔트룩스(Saltlux)의 미국 법인 자회사 구버(Goover)에서 개발한 AI 검색 서비스이다. 솔트룩스의 초거대언어모델(LLM) 루시아(Luxia)와 그래프 검색증강생성(Graph RAG) 기술을 결합했다. 구버는 사용자가 수백만 개의 웹사이트를 일일이 방문하지 않고도 필요한 정보를 효율적으로 수집하며, 자동 보고서 생성 기능도 제공한다. 2024년, 솔트룩스는 한국과 미국에서 동시에 이 서비스를 공개하며, 글로벌 검색 시장에서 영향력을 넓히기 위한 도전을 시작했다. 구버는 솔트룩스의 생성형 AI 연구 조직이 스핀오프 되어 설립된 스타트업으로, 10년 이상 AI와 생성형 AI 분야를 연구한 기술력을 바탕으로 한다. 심층적인 조사와 분석을 의미하는 'Go over'에서 유래한 구버는 사용자의 검색 경험을 개인화하며, 방대한 데이터를 효율적으로 분석하고 맞춤형 정보를 제공한다. 구버는 특히 AI 뇌 커넥톰(Connectome)을 통해 웹과 사용자 구독 서비스를 종합적으로 탐색하고, 자동으로 생성된 심층 리포트까지 제공한다.

구버는 AI 검색 외에도, 사용자가 지정한 관심 주제에 대해 브리핑 페이지를 자동 생성한다. 해당 페이지에서는 주제와 관련된 뉴스, 소셜 미디어 반응, 인물 및 기업 정보를 카드 형식으로 제공하며, AI가 수집한 맞춤 정보와 분석 위젯까지 한눈에 확인할 수 있다. 또한 내가 보유한 브리핑 페이지들과 유사한 주제로 생성된 타 사용자의 브리핑 페이지들이 추천되며, 원할 경우 이를 열람하거나 구독할 수 있다. 사용자가 생성한 브리핑 페이지를 소셜 미디어로 공유할 수 있으며, 다른 사용자의 브리핑 페이지를 구독하고 복제할 수 있는 협업 플랫폼을 제공한다. 또, 사용자가 업로드한 문서와 검색 이력을 바탕으로 관심사를 학습해, 맞춤형 정보와 일정을 제안하는 초개인화 큐레이션 서비스를 제공한다. 예를 들어, 사용자가 북마크한 정보를 학습해 이후 검색 결과에 반영하며, 이를 자동 보고서로 생성해 유용한 인사이트를 제공한다. 사용자는 여행 일정이나 업무 계획을 간편하게 생성할 수 있다.

서치GPT

서치GPT(SearchGPT)는 오픈AI(OpenAI)가 2024년 7월 25일 출시한 인공지능 검색엔진이다. 일반적인 검색엔진과 달리 인터넷 정보를 검색하고 사용자에게 단순히 링크 목록을 제공하는 것이 아니라, 핵심 정보를 요약하여 전달하는 특징을 가진다. 이는 사용자들이 더 빠르고 쉽게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 돕는다. 사용자는 해당 답변에 대한 추가 질문을 하거나 출처 링크를 클릭해 구체적 정보를 확인할 수 있고, 사이드바를 통해 관련 링크들을 열람할 수 있다. 예를 들어 사용자가 '이번 달 서울에서 열리는 전시회 일정에 대해 알려줘'라고 질문하면, 이 검색엔진은 관련 정보를 스스로 요약한다. 그 후 이벤트에 대한 간단한 설명과 이에 대한 출처를 링크로 제시한다. 사용자는 이에 대해 후속 질문을 하거나 링크에 직접 접속해 전시회 정보를 자체적으로 얻을 수도 있다. 이처럼 서치GPT는 답변에 대한 출처나 인용구를 명확하게 함으로써 사용자가 정확한 답변과 연결될 수 있도록 설계됐다. 현재 1만 명의 테스트 사용자에게 프로토타입 형태로 제공되며, 추후 챗GPT에 통합될 예정이다.

서치GPT는 인터넷에 실시간으로 접근하여, 사용자가 입력한 질문에 대해 가장 관련성 높은 정보를 찾아내고 이를 요약한다. 단순히 웹페이지 링크만 제공하는 기존 검색 엔진과 달리, 서치GPT는 요약된 정보를 함께 제공하여 사용자가 한눈에 필요한 정보를 파악할 수 있도록 돕는다. 또한, 사용자는 필요에 따라 후속 질문을 통해 더 깊이 있는 정보를 얻을 수 있다. 또, 서치GPT는 제공하는 정보의 출처를 명확히 표시하여 사용자들이 출처를 신뢰할 수 있도록 한다. 이러한 투명한 출처 표시는 사용자가 추가 정보를 원할 경우, 관련 링크를 통해 더 깊이 있는 탐색이 가능하도록 지원한다. 오픈AI는 이 기능을 통해 사용자들이 신뢰할 수 있는 출판물과 쉽게 연결될 수 있도록 설계되었다고 밝혔다. 현재 서치GPT는 프로토타입 형태로 1만 명의 테스트 사용자에게 제공되고 있으며, 이로부터 수집된 피드백을 바탕으로 더욱 발전된 기능을 구현할 계획이다. 오픈AI는 사용자의 피드백을 적극 반영하여 서치GPT를 더욱 정교하게 개선해 나가고 있으며, 이러한 과정은 AI 기반 검색 기술의 미래를 제시하는 중요한 단계가 될 것이다. 향후 챗GPT와 통합될 예정으로, 이를 통해 사용자는 단순한 질문에 대한 답변뿐 아니라, 실시간으로 검색한 정보를 바탕으로 한 더욱 풍부한 대화를 나눌 수 있게 될 것이다. 이 통합은 오픈AI가 제공하는 AI 기반 도구의 강점을 극대화하여, 사용자들에게 한층 더 나은 검색 경험을 제공할 것으로 기대된다.

일반 검색과 차이

전통적인 검색 방식과 AI 검색 방식은 인터넷 상의 정보를 검색하고 제공하는 데 있어 근본적으로 다른 접근 방식을 취한다. 두 방식은 모두 사용자에게 필요한 정보를 제공하는 것을 목표로 하지만, 사용하는 기술과 정보 처리 방식에서 큰 차이를 보인다.

구글이나 빙과 같은 전통적인 검색 엔진은 주로 키워드 중심의 검색을 기반으로 한다. 이는 사용자 쿼리를 처리하기 위해 사전에 정보를 수집하고 색인화하는 구조를 가지고 있다. 전통적인 검색 엔진은 웹 크롤러(crawler)라는 자동화된 프로그램을 사용하여 인터넷 상의 웹사이트를 주기적으로 방문하고, 해당 사이트의 콘텐츠를 데이터베이스에 저장한다. 이렇게 미리 색인된 정보를 활용해 사용자가 쿼리를 입력하면, 검색 엔진은 데이터베이스에서 입력된 키워드와 관련된 결과를 찾아 제공한다. 이 방식에서 검색 결과의 순위는 다양한 요소에 따라 결정된다. 콘텐츠의 관련성, 웹사이트 품질, 링크 수 등은 물론 사용자의 검색 기록, 위치, 검색 패턴도 고려된다. 이를 통해 검색 결과는 개인화되기도 한다. 그러나 전통적인 검색 방식에는 몇 가지 한계가 있다.

• 키워드 의존성 : 전통적인 검색은 주로 키워드 매칭에 의존하기 때문에, 동일한 개념을 표현하는 다양한 단어나 구문을 인식하지 못할 수 있다. 이는 검색 결과의 관련성을 낮추는 결과를 초래할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 "스마트폰 가격 비교"를 입력했을 때 "휴대폰 가격"으로 작성된 자료는 우선적으로 검색되지 않을 가능성이 있다.

• 맥락 감지 능력 부족 : 전통적인 검색 엔진은 사용자의 의도나 쿼리의 뉘앙스를 이해하지 못한다. 예컨대 "아마존"이라는 단어를 검색하면, 대부분의 검색 엔진은 전자상거래 기업 아마존을 먼저 보여준다. 하지만 사용자가 열대우림인 아마존을 찾으려는 의도라면 관련 결과를 찾는 데 어려움을 겪을 수 있다.

• 정보 다양성 제한 : 검색 엔진은 대체로 잘 알려진 웹사이트나 인기 있는 콘텐츠를 우선적으로 표시한다. 이로 인해 새롭거나 잘 알려지지 않은 정보는 검색 결과 상위에 노출되기 어렵다. 이는 사용자에게 전달되는 정보의 폭을 제한하고, 새로운 관점이나 의견이 발견되기 어렵게 만든다.

• 인위적 순위 조정 가능성 : SEO(검색 엔진 최적화) 기술을 통해 특정 웹사이트가 검색 결과 상위에 노출되도록 조작할 수 있어, 사용자의 쿼리와 관련이 적은 결과가 표시될 가능성이 있다.

AI 검색은 전통적인 방식의 한계를 극복하기 위해 발전한 기술로, 자연어 처리와 기계 학습을 활용한다. 이는 단순히 키워드와 관련된 정보를 찾는 데 그치지 않고, 사용자 쿼리의 문맥과 의미를 이해하여 보다 정확하고 개인화된 결과를 제공한다.

• 문맥 이해 : AI 검색은 쿼리의 뉘앙스를 분석하고, 동의어와 관련 용어를 인식한다. 예를 들어 "자동차"와 "차"를 같은 의미로 간주하며, 단어의 문맥을 고려해 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 제공한다.

• 사용자 의도 파악 : AI 검색은 단어의 표면적인 의미를 넘어 사용자의 의도를 파악한다. 예컨대 "아마존"을 검색하면, 사용자의 검색 이력과 행동 데이터를 분석하여 전자상거래 업체인지, 열대우림인지 적합한 결과를 제공한다.

• 개인화된 검색 결과 : AI 검색은 사용자의 관심사, 검색 패턴, 위치 등을 바탕으로 개인화된 결과를 생성한다. 이는 사용자가 과거에 클릭한 링크나 검색했던 주제 등을 학습하여 보다 맞춤화된 정보를 제공하는 데 기여한다.

• 지속적인 학습과 개선 : 기계 학습 알고리즘을 통해 AI 검색 시스템은 사용자 피드백을 받아들여 시간이 지날수록 더욱 정확하고 유용한 결과를 제공한다. 사용자가 반복적으로 찾는 정보 유형, 클릭 패턴 등을 학습하여 검색 품질을 점진적으로 향상시킨다.

• 다양성 강화 : 전통적인 검색 엔진이 인기 있는 정보에 초점을 맞췄다면, AI 검색은 정보의 다양성에 주목한다. 이는 덜 알려진 자료나 새롭게 생성된 콘텐츠도 관련성만 높다면 상위에 노출될 가능성을 열어준다.

구분	전통적인 검색	AI 검색
기술 기반	키워드 중심 검색, 색인 기반	자연어 처리, 기계 학습
맥락 이해	낮음: 단어의 표면적 의미에 의존	높음: 문맥과 의미를 파악하여 의도에 맞는 결과 제공
개인화	검색 기록, 위치 등을 기반으로 제한적인 개인화	사용자 행동 데이터 기반의 고도화된 개인화
학습 및 개선	미리 설정된 알고리즘 사용	지속적으로 학습하며 검색 품질 개선
정보 다양성	인기 있는 콘텐츠에 집중, 새로운 정보 접근 어려움	새로운 정보와 덜 알려진 콘텐츠도 적절히 노출

해결과제

인공지능 검색은 앞으로 더욱 진화할 것으로 보인다. 음성 검색, 이미지 검색, 멀티모달 검색 등이 점차 확대되며, 검색 결과의 정확성과 신뢰성을 더욱 높일 수 있는 기술이 개발되고 있다. 그러나 동시에 해결해야 할 과제도 많다. 첫째, 개인정보 보호 문제이다. 인공지능 검색이 개인화된 결과를 제공하기 위해서는 사용자 데이터를 분석해야 하지만, 이는 개인정보 유출 가능성을 높이는 요인이 될 수 있다. 둘째, 편향성의 문제이다. 인공지능은 학습 데이터에 따라 편향된 결과를 보여줄 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터의 다양성과 중립성을 확보하는 노력이 필요하다. 셋째, 검색 결과의 해석 가능성이다. 복잡한 알고리즘이 생성한 결과를 사용자에게 이해하기 쉽게 설명하는 것이 중요하다. 이를 통해 검색 시스템에 대한 신뢰를 구축할 수 있다.

참고자료

• 박찬 기자, 〈[AI 검색전쟁] ③ 검색 패러다임 변화〉, 《AI타임스》, 2023-05-02
• 박찬 기자, 〈퍼플렉시티 AI, 검색 기술로 1000억 유치..."구글은 구세대 유물" 〉, 《AI타임스》, 2024-01-05
• 최영진 기자, 〈“솔트룩스가 개발한 생성형 AI ‘구버’가 앞으로 네이버 대신할 것”[이코노 인터뷰]〉, 《이코노미스트》, 2024-06-10
• 김미정 기자, 〈"맞춤 정보 찾아줘"…구버, AI 검색 서비스 한·미 동시 출시〉, 《지디넷코리아》, 2024-07-03
• 전미준 기자, 〈솔트룩스 미국법인 '구버', 초거대 AI 검색 서비스 ‘구버(Goover)’ 한국·미국 동시 출시〉, 《인공지능신문》, 2024-07-03
• 김미정 기자, 〈"구글 텃밭 차지할까"…오픈AI, 검색엔진 '서치GPT' 공개〉, 《지디넷코리아》, 2024-07-26
• 김예지 기자, 〈오픈AI, 서치GPT 공개…구글 검색 엔진 ‘도전장’〉, 《e4ds뉴스》, 2024-07-29
• 홍주연 기자, 〈AI 검색 최강자 자리 넘보는 ‘퍼플렉시티’ 써보니 [방과후 AI]〉, 《IT조선》, 2024-08-03
• 권택경 기자, 〈[생성 AI 갈라잡이] 대화형 검색 서비스 '퍼플렉시티'〉, 《동아일보》, 2024-08-16
• 이희욱 기자, 〈검색엔진 대신 ‘AI 답변엔진’〉, 《한겨레신문》, 2024-09-30

같이 보기

• 구버
• 라이너
• 빙
• 서치GPT
• 퍼플렉시티

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