네이버가 생성형 인공지능(AI) 경쟁에서도 ‘네이버다움’을 앞세운다. 검색과 블로그·카페 등 이용자 생성 콘텐츠(UGC), 쇼핑, 플레이스 등 로컬 서비스가 하나의 포털 생태계 안에서 유기적으로 연결되는 구조를 기반으로 AI 검색에서도 서비스 간 연동성을 구현하겠다는 전략이다.
네이버는 검색 데이터를 AI와 결합해 질문을 더 정확하게 이해하고, 쇼핑·예약 등 실제 서비스 이용으로 이어지도록 하는 검색 서비스를 만드는 것을 목표로 하고있다.
네이버는 지난 2일 서울 강남 D2SF에서 AI 검색 기술을 소개하는 테크 딥톡 세션을 열고 AI 검색 서비스 'AI탭'에 적용되는 차세대 언어모델과 핵심 기술을 공개했다.
이번에 선보인 모델은 기존 하이퍼클로바X(HCX)를 기반으로 AI 검색에 특화해 개발한 경량 모델인 '프로덕트 네이티브 LLM'이다. 범용 AI 모델이 다양한 분야의 지식과 추론 능력에 초점을 맞췄다면, 프로덕트 네이티브 LLM은 이용자의 질문을 이해하고 네이버 검색, 블로그, 플레이스, 쇼핑 등 서비스를 적절히 활용하는 데 초점을 맞췄다.
이기창 네이버클라우드 이사는 "기존 하이퍼클로바X가 범용 AI였다면 차세대 모델은 범용 추론 능력과 서비스 수행 능력을 결합한 모델"이라며 "긴 대화에서도 응답 시간이 급격히 증가하지 않아 AI 에이전트 기능을 안정적으로 수행할 수 있다"고 설명했다.
새 모델은 응답 속도와 처리량도 개선했다. 질문이 길어질수록 응답 시간이 크게 늘어났던 기존 모델과 달리 긴 대화에서도 안정적인 성능을 유지하도록 설계했다. 학습 데이터도 기존 교육 중심 데이터에서 법원 판례와 논문 등 전문 지식까지 확대했다.
답을 외우는 AI에서 '생각하는 AI'로
학습 방식도 달라졌다. 기존에는 정답을 반복 학습하는 방법이었다면, 차세대 모델은 시행착오를 통해 더 나은 답변 방식을 찾는 강화학습을 적극 적용했다.대표적인 사례가 '명료성 강화학습'이다. 답을 모를 때 그럴듯한 답을 생성하는 대신 이용자에게 추가 질문을 던지도록 학습했다.
예를 들어 '참교육 주연 배우가 누구냐'는 질문에는 답할 수 있지만, '그 드라마 주연이 누구냐'처럼 대상이 불분명한 질문에는 "어떤 작품을 말씀하시나요"라고 되묻는다. 이처럼 답변에 필요한 정보가 부족한 경우 추가 질문을 하는 행동에 보상을 부여해 모델을 학습시켰다.
네이버 서비스와의 연계도 강화했다. 이용자가 "강남 분위기 좋은 식당을 추천해 달라"고 요청하면 플레이스 검색 결과를 활용하고, "신사동에서 오후 7시에 2명 예약 가능한 곳"이라는 조건이 추가되면 예약 가능 여부까지 확인해 답변을 생성한다. 단순히 답을 만드는 AI가 아니라 필요한 도구를 선택해 결과를 종합하는 AI를 지향한다는 설명이다.
네이버는 AI탭의 핵심 기술로 '하네스(Harness) 엔지니어링'도 소개했다. 하나의 거대한 언어모델이 모든 작업을 수행하는 것이 아니라 작업별로 최적화된 소형 모델과 검색·예약 등 다양한 도구를 조합해 AI 서비스를 운영하는 방식이다.
한승균 네이버 AI 검색 리더는 "LLM 하나만으로는 안정적인 서비스를 제공하기 어렵다"며 "어떤 모델과 어떤 도구를 사용할지 설계하는 것이 AI 서비스 경쟁력"이라고 말했다.
네이버는 이 방식을 통해 기존 대비 약 3배 수준의 장비 비용을 절감하고 응답 속도는 2배 이상 개선했다고 설명했다. 서비스 수행 능력 평가에서도 경쟁 모델 평균을 웃도는 수준의 성능을 기록했다고 덧붙였다.
텍스트 다음은 이미지
네이버는 향후 AI탭을 스마트렌즈 기반 멀티모달 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 사용자가 사진이나 영상을 보여주면 AI가 장면과 맥락을 이해해 검색뿐 아니라 쇼핑, 예약 등 실제 행동까지 수행하는 형태다.예를 들어 영상 속 카페를 보고 "우리 동네에서 비슷한 분위기의 카페를 오후 7시에 4명 예약해 달라"고 요청하면 이미지와 텍스트를 함께 이해해 예약까지 수행하는 방식이다.
윤상두 네이버 리더는 "이미지를 이해하는 데 그치는 것이 아니라 사용자가 보고, 이해하고, 실행까지 할 수 있는 AI를 만드는 것이 목표"라며 "네이버 서비스와 가장 잘 연결되는 멀티모달 AI를 구현하겠다"고 말했다.
한편 네이버는 AI탭의 광고 도입 계획은 아직 없다고 밝혔다. 현재는 수익화보다 이용자의 신뢰를 확보하는 것이 더 중요한 단계라는 설명이다. 다만 향후 서비스 성숙도와 경영적 판단에 따라 광고 도입 여부를 검토할 수 있다고 여지를 남겼다.
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