최근 전통적인 인터넷 검색 대기업 구글은 자사의 '제미니(Gemini)' 인공지능(AI) 모델이 구글 검색 기능을 통합할 것이라고 발표했다. 이어 미국 개방형인공지능연구센터(OpenAI)는 ChatGPT의 실시간 검색 기능을 공식 출시한다고 발표했다. AI 기술의 급속한 발전으로 AI 검색 엔진은 점차 정보 수집 분야에서 떠오르는 세력으로 자리 잡았으며 사용자에게 보다 지능적이고 개인화된 검색 경험을 제공합니다.
다양한 기업이 AI 검색을 도입하는 이유는 무엇인가요? AI 검색은 일반 검색과 어떻게 다른가요? 국내 검색엔진도 AI로 변신할 수 있을까? 사람들이 관심을 갖고 있는 문제들입니다.
기존 검색 엔진의 업그레이드가 아닙니다.
2023년 제너레이티브 AI(Generative AI)의 획기적인 발전으로 AI 도구가 다양한 분야에 빠르게 확산되고 있으며, 검색도 그 중 하나입니다. AI 검색은 단순히 기존 검색 엔진을 업그레이드하는 것이 아니라, 딥러닝, 자연어 처리 등의 기술을 통해 정보 획득을 재구성하는 방식입니다. Puzzle AI의 창립자인 Aravind Srinivas는 이를 "답변 엔진"이라고 설명합니다. 사용자가 질문을 하면 간결하고 명확한 답변을 제공하고 모든 답변에는 소스가 표시되며 일련의 연관 질문을 제공합니다. 사용자와의 추가 상호 작용을 형성하고 관련 주제를 더욱 확장하고 확장합니다.
옥스퍼드대학교 기술경영개발연구센터 소장이자 영국사회과학원 학자인 푸샤오란(Fu Xiaolan)은 기자와의 인터뷰에서 AI 검색이 의미론적 이해와 딥러닝을 통해 전통적인 키워드 매칭 모델을 재구성했다고 말했다. 기술. 정보를 얻는 방식에 대한 이러한 큰 변화를 통해 AI 검색은 의료, 법률, 금융, 창업 가치 평가 및 기타 분야에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.
Alibaba 지능형 정보 비즈니스 그룹 부사장 Zhou Xiaopeng은 인터뷰에서 검색 엔진의 핵심 가치는 사용자가 원하는 정보와 사용자를 연결하는 것이라고 말했습니다. AI 검색은 정보를 얻는 방식을 재편하여 사용자와 정보 사이의 거리를 멀게 했습니다. AI 검색이 미래의 폭넓은 전망을 가질 수 있는 핵심 기반입니다.
또한, AI 검색 기술의 특성상 텍스트에 국한되지 않고, 영상, 사진, 음성 등 다양한 콘텐츠를 이해하고 색인화하는 등 보다 복잡한 질의도 처리할 수 있다고 판단된다. 이러한 다중 모드 처리 기능을 통해 AI 검색은 광범위한 데이터 소스에서 정보를 추출하고 사용자에게 더욱 풍부하고 정확한 검색 결과를 제공할 수 있습니다. 동시에 AI는 검색의 제품 형태도 재구성하여 AI 작성, AI 문서 요약 등을 가능하게 하여 검색을 도구에서 만능 AI 보조자로 전환했습니다.
기존 검색에서는 에이전트를 소개합니다.
AI 검색의 물결에 맞서 기존 검색 엔진도 에이전트를 도입해 'AI'로 업그레이드하고 있습니다.
Baidu 검색 브랜드 운영 책임자인 Rong Wei는 최근 인터뷰에서 에이전트가 AI 적용 방향에 대해 매우 낙관적이라고 말했습니다. 업계의 일반적인 정의에 따르면 지능형 에이전트는 환경과 상호 작용하고, 데이터를 수집하고, 데이터를 사용하여 미리 설정된 작업을 완료하기 위해 독립적인 결정을 내릴 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다. 가장 큰 특징은 자율성입니다. 목표를 해체하고 관련 데이터 리소스를 확보하고 결과를 스스로 피드백할 수 있으므로 더 복잡하고 모호한 작업을 완료할 수 있어 생성 AI의 실용 가치가 크게 향상됩니다.
대체로 지능형 에이전트는 검색 엔진의 확장 및 업그레이드로 간주될 수 있습니다. 제너레이티브 AI가 탄생하기 전에는 웹사이트나 커뮤니티 등의 정보를 참고하는 것 외에도 검색 엔진을 통해 수동으로 답변을 찾는 경우가 많았습니다. 다양한 키워드를 사용하여 수많은 정보 소스를 검색하려고 했습니다. 생성 AI 시대에 검색 엔진은 '지능형 중앙 커넥터' 역할이 되었습니다.
정보 획득 시나리오와 관련하여 Zhou Xiaopeng은 검색이 사용자가 요구를 시작하는 진입점이라고 말했습니다. 복잡한 문제에 직면했을 때 AI 검색은 사용자 의도를 분해하고 추론하고 전체 네트워크에 걸쳐 정보를 검색, 분석 및 요약하고 생성할 수 있습니다. 다중 모달 답변을 집계합니다. 검색결과가 목적이 아니라 문제 해결이 핵심입니다. 따라서 AI 검색은 더욱 풍부한 콘텐츠 형식과 상호 작용 방법을 제공할 수 있으며, 다양한 사용자 시나리오에서 어느 정도 AI 도우미로 진화할 수 있습니다.
개인정보 보호가 향후 개발의 초점이 됩니다
AI 검색 엔진은 광범위한 시장 전망을 보여주고 있지만, 그 발전은 여전히 많은 과제에 직면해 있습니다. 데이터 프라이버시 및 보안 문제는 사용자의 관심의 초점입니다. 고품질의 서비스를 제공하면서 사용자의 프라이버시를 어떻게 보호할 것인가는 AI 검색 엔진이 해결해야 할 중요한 문제가 될 것입니다.
Fu Xiaolan은 개인 정보 보호, 기술 준수 및 윤리 문제로 인해 AI 검색 엔진 개발에 대한 더 높은 요구 사항이 제시되었다고 믿습니다. 앞으로도 기술의 지속적인 발전과 시장 수요의 변화에 따라 AI 검색 엔진은 더 많은 분야에서 획기적인 성과를 거두고 사용자에게 더욱 지능적이고 편리한 검색 경험을 제공할 것으로 예상됩니다.
Zhou Xiaopeng은 보안과 규정 준수가 모든 제품이 더 큰 발전을 추구하는 초석이라고 말했습니다. AI 제품은 기술 지원 강화, 개인 정보 보호 정책 명확화, 데이터 사용 범위 제한, 데이터 사용 범위 제한 등 개발 과정에서 분명히 많은 새로운 문제에 직면하게 될 것입니다. 규정 준수는 모든 실무자의 책임입니다. 그는 “이 과정에서 산·학·기관·정부 등 다양한 역할이 지속적으로 소통해 인지적 차이를 좁히고 합의에 도달해야 한다”고 말했다.