"모르면 되묻는다"…네이버 AI탭, 거짓말 줄인 검색 AI로 승부

[이데일리 이소현 기자] 네이버(NAVER(035420))가 차세대 검색 ‘AI탭’을 앞세워 검색 서비스를 정보 탐색에서 실행까지 연결하는 에이전트형 서비스로 확장한다. 글로벌 빅테크와 범용거대언어모델(LLM) 성능을 겨루기보다 네이버 검색·쇼핑·플레이스·예약 등 자체 서비스 자산을 AI와 결합해 실제 사용자가 원하는 일을 끝까지 수행하는 데 초점을 맞췄다.

네이버는 지난 2일 서울 강남구 네이버 D2SF에서 ‘탐색에서 실행까지, 차세대 AI 기술이 만드는 네이버 AI검색’을 주제로 테크 딥톡 세션을 열고 AI탭의 핵심 기술을 공개했다. 3대 기술축은 △AI탭에 최적화한 ‘프로덕트 네이티브 LLM’ △AI가 서비스를 안정적으로 수행하도록 만드는 ‘하네스 엔지니어링’ △스마트렌즈 기반 ‘멀티모달’ 기술이다.

이기창 네이버클라우드 이사가 지난 2일 네이버 D2SF 강남에서 열린 'AI검색 테크 딥톡'에서 발표하고 있다.(사진=네이버)

◇AI 검색 최적화…기존 대비 속도 2배·환각현상 30%p 개선

가장 눈에 띄는 차별점은 AI가 모르는 것을 아는 척하지 않도록 설계했다는 점이다. 생성형 AI가 실제와 다른 답을 그럴듯하게 내놓는 ‘환각’ 문제가 지속적으로 지적되는 가운데 네이버는 AI탭이 모호한 질문에는 임의로 답을 지어내지 않고 되묻도록 학습시켰다고 강조했다.

이기창 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI모델 이사는 “기존 하이퍼클로바X(HCX)가 폭넓은 지식과 추론 능력을 가진 범용 LLM이었다면, 차세대 프로덕트 네이티브 LLM 모델은 긴 대화 맥락 속에서 도구를 선택하고 사용자가 원하는 과업을 끝까지 완수하는 데 중점을 뒀다”고 설명했다. 그는 “모든 벤치마크에서 1등을 하는 것이 목표가 아니라 사용자가 검색하고 구매하고 예약하는 실제 서비스 순간에 가장 잘 작동하는 모델을 만드는 것이 목표”라고 말했다.

네이버는 기존 HCX 모델 대비 강화학습에 투입하는 컴퓨팅 자원을 2배 이상 늘렸다. 특히 답을 낼 수 없는 질문에는 추가 질문을 했을 때만 보상을 주는 ‘명료성 강화학습(Clarify RL)’을 적용했다. 이 이사는 “기존 모델은 질문이 모호해도 그럴듯한 답을 찍어서 말하는 경향이 있었다”며 “모호한 질문에는 되묻는 것이 이득이라는 패턴을 익히게 했다”고 말했다. 네이버는 이를 통해 기존 모델 대비 환각 현상을 최대 30%포인트 개선했다고 밝혔다.

네이버는 모델 고도화를 위해 엔비디아 네모트론 연합 등 글로벌 전문가 그룹과도 협업하고 있다. 이 이사는 “외부 기술을 단순 도입하는 수준이 아니라 아키텍처 설계, 학습 지표, 진단·분석을 함께 진행하고 있다”고 말했다. 성능은 서비스·기본·전문 역량으로 나눠 관리한다. 글로벌 동급 모델 평균을 100으로 봤을 때 네이버 서비스 품질을 보는 서비스 역량은 108점, 지시 이행·도구 호출 등 기본역량은 104점, 박사급 과학문제 등 전문역량은 97점을 기록했다. 이 이사는 “서비스 역량에서는 우위를 만들고, 전문 역량은 글로벌 최고 수준과의 격차를 줄이는 모델을 지향한다”고 설명했다.

한승균 네이버 AI 검색 서비스 리더가 지난 2일 네이버 D2SF 강남에서 열린 'AI검색 테크 딥톡'에서 발표하고 있다.(사진=네이버)

◇27년 검색 인프라와 데이터·서비스 자산 기반으로 고도화

AI탭은 단순히 LLM이 알고 있는 내용을 답하는 챗봇형 검색이 아니라, 네이버 검색·블로그·카페·플레이스·쇼핑 등 내부 서비스와 최신 데이터를 연결해 답변 신뢰도를 높이는 실행형 검색에 가깝다. 한승균 네이버 AI 검색서비스 리더는 “좋은 LLM 하나가 있다고 AI 서비스가 잘 만들어지는 것은 아니다”라며 “실제 서비스에서는 모델 능력에만 기대지 않고 네이버 블로그·검색, 다양한 데이터베이스를 활용해 최신 정보를 실시간으로 제공하고, 그에 기반해 더 신뢰도 있는 답변을 만들게 한다”고 설명했다.

한 리더가 강조한 핵심 기술은 ‘하네스 엔지니어링’으로, AI가 서비스에서 제대로 일하도록 만드는 ‘일머리’다. 사용자가 “정자동에서 회식하려는데 주차 잘되고 예약되는 식당을 찾아줘”라고 묻는다면 AI탭은 통합검색과 플레이스 검색으로 후보를 찾고, 리뷰를 분석해 주차 편의성을 확인한 뒤 예약 API를 호출해 오늘 저녁 예약 가능 여부까지 점검한다. 이후 답변과 함께 예약·길찾기 등 실행 가능한 액션 카드를 제공한다.

네이버는 비용과 속도 문제를 해결하기 위해 역할별 소형언어모델(SLM)을 조합하는 분업형 구조도 적용했다. 하나의 거대 모델이 모든 일을 처리하는 대신 질문 분류, 맥락 요약, 도구 호출, 답변 구성 등 단계별로 특화된 모델을 쓰는 방식이다. 이를 통해 AI탭 일부 컴포넌트의 운영 비용을 기존 HCX 기반 구조 대비 최대 3배 줄이고 응답 속도는 최대 2배 개선했다.

윤상두 네이버 퓨처AI센터 리더가 지난 2일 네이버 D2SF 강남에서 열린 'AI검색 테크 딥톡'에서 발표하고 있다.(사진=네이버)

◇네이버 검색창 전면 배치된 스마트렌즈로 AI검색 시각적 확장

멀티모달 기술은 AI탭의 다음 확장 방향이다. 윤상두 네이버 퓨처AI센터 리더는 “네이버가 10년 가까이 축적해온 시각 검색 기술은 AI 에이전트가 세상을 이해하는 시각적 기반”이라며 “향후 네이버 AI 에이전트는 텍스트뿐 아니라 이미지를 통해서도 사용자의 의도를 이해하고 실제 행동까지 연결하는 방향으로 진화할 것”이라고 말했다. 사용자가 사진이나 영상을 보여주며 “이런 분위기의 장소를 예약해줘”라고 요청하면, AI가 이미지 속 공간의 분위기와 텍스트 조건을 함께 이해해 플레이스·예약 서비스로 연결하는 식이다.

지난 4월 멤버십 이용자를 대상으로 베타 출시한 AI탭은 한 달 만에 누적 사용자 300만명을 넘겼다. 지난 6월 말 전체 이용자 대상으로 정식 출시한 이후에는 베타 기간과 비교해 사용자가 3~4배 이상 늘어난 것으로 파악됐다. 향후 서비스 확장 일정도 구체화했다. 네이버는 3분기 중 7월에는 AI탭과 AI브리핑, AI탭과 스마트렌즈를 더 매끄럽게 연결한다. 8월에는 AI탭 안에 부동산 서비스를 연동하고 웨일 브라우저에는 특화 에이전트를 적용한다. 하반기 안에는 논문과 학회 등 검증된 출처를 기반으로 건강 정보를 제공하는 건강 에이전트도 선보일 예정이다.

AI탭 유료화와 사용량 제한에 대해서는 신중한 입장을 보였다. 네이버는 현재 AI탭에 사용량 제한을 둘 계획은 없다고 밝혔다. AI탭 광고 도입에 대해서도 “현재까지는 답변 신뢰도와 사용자와의 믿음이 더 중요하다고 판단해 광고 집행 계획은 없다”고 했다. 다만 검색량 증가에 따른 비용 부담과 서비스 운영 방식은 향후 경영적 판단이 필요한 영역이라고 설명했다.

네이버가 AI탭에서 내세운 경쟁력은 전국민이 쓰는 검색서비스에서 검증되는 AI다. 하루 수천만 명이 방문하고 수억 건의 검색이 이뤄지는 네이버에서 AI탭을 전체 공개했다는 것은 품질과 트래픽, 비용 효율에 대한 자신감 없이는 어려운 일이라는 설명이다. 김상범 네이버 검색플랫폼 본부장은 “글로벌 빅테크가 아닌 로컬 기업이 전국민을 대상으로 본격적인 대화형 생성형 AI 검색 서비스를 제공하는 것은 처음에 가깝다”며 “네이버 검색을 탐색에서 실행까지 이어지는 AI 검색으로 발전시키겠다”고 강조했다.