인공지능(AI)과 검색 엔진이 서로를 없애는 치킨 게임이 아니라 같이 공존할 수 있는 영역으로 발전하고 있다는 분석이 제기됐다. AI 등장으로 효용성과 탐색 비용의 최소화가 이뤄지면서 검색 엔진의 궁극적인 발전 방향은 AI 브리핑 같이 양측의 기능을 모두 담은 하이브리드가 될 수 밖에 없다는 설명이다.

김경외 연세대학교 융합인문사회과학부 교수는 22일 서울 영등포구 여의도에서 ‘AI 혁신과 미디어 생태계의 재편’을 주제로 열린 정기학술대회에서 “AI가 검색을 완전히 대체하지 않았다. 오히려 정보 탐색을 돕는 일종의 인터페이스처럼 작용하고 있다”고 말했다.

김 교수는 AI가 검색 엔진에는 위기이자 기회라는 점을 강조했다. 생성형 AI 사용이 보편화되면서 이용자들의 기대 수준 고도화와 가치 창출 다각화로 한 검색 엔진에 머무는 절대적인 체류 시간과 트래픽은 줄어들었지만, 줄어든 시간만큼 다른 검색 엔진을 방문할 수 있는 기회로 작용한다는 것이다.

그는 정보 탐색에서 효용성 극대화와 비용 최소화가 가시화되는 만큼 공신력 있는 정보를 뽑아내는 것이 중요하다며 ‘하이브리드 검색 엔진’으로의 발전을 역설했다. 그러면서 검색창에 검색어를 넣으면 정보의 출처와 요약 정보를 알려주고, 파생 질문을 함께 제시하는 네이버 AI 브리핑의 기능을 대표적인 예시로 들었다.

김 교수는 “생성형 AI를 통해 감을 잡고 추가적인 검색을 하면서 내가 제대로 아는 행위를 강화할 수 있는 방향으로 가게 된다”며 “독자적인 검색 엔진 또는 생성형 AI 서비스가 채울 수 없는 부분을 서로가 채워주는 방식으로 갈 수 있다”고 내다봤다.

생성형 AI 기업 역시 데이터의 중요성을 알고 있고, 정보 탐색 분야에 있어서는 굳건한 콘텐츠와 견고(솔리드)한 검색 엔진이 필요한 상황으로 가고 있기 때문이다. 김 교수는 “소비자가 사이트에 남고 싶게 해야 하고, 추가적인 좋은 질문을 이어주는 게 중요하다”며 “최적화된 서비스를 내려면 검색 품질에서 서비스 개인화 경쟁으로 이미 넘어가고 있다”고 짚었다.

두 번째 발제를 맡은 이기헌 연세대 교수는 “검색 과정의 끝은 의사결정이기에 AI 시대에는 최적화가 중요하다”며 양질의 맥락(콘텍스트) 데이터 중요성을 피력했다. 이 교수는 “비대칭인 상황에서 네이버가 가져갈 수 있는 강점은 우리나라 데이터가 많다는 것”이라며 “우리나라 사람들의 행동 패턴이나 고품질 정보는 다 네이버에 있다. 이를 결합해 고품질 맥락 데이터를 만들고 추론할 수 있게 하는 것이 중요하다”고 부연했다.

토론에 참여한 박세진 한양대 교수는 양질의 데이터를 만들어내는 것이 지금 AI 활용 시 발생하는 환각(할루시네이션) 문제를 해결할 수 있다고 내다봤다. 또 AI 활용이 재미와 연결되면서 허위 정보와 함께 중독 문제를 불러올 수 있다고 우려했다. 박 교수는 정보의 질적 수준을 높이기 위해 정부와 학계 등이 다 같이 노력할 것을 당부했다.

신민철 건국대 교수는 사용자의 동기를 파악해 검색 수단을 필요에 따라 이원화할 필요가 있다고 봤다. 아울러, AI 활용에 따른 콘텐츠 원작자의 수익 보전을 함께 고민해야 할 지점으로 제시했다. 이전에는 사용자 방문을 통해 수익을 내던 콘텐츠 제작자들이 AI의 데이터 학습으로 인해 클릭 수가 줄어들면서 수익이 전처럼 나오지 않는 상황이 우려되면서다.

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정지원 네이버 연구원은 “AI가 검색을 대체하는 것이 아니라 검색이 진화할 수 있는 방향을 오히려 넓혀주고 있다”는 관점을 내놨다. 국내에서도 네이버 검색과 챗GPT를 병행해서 사용하는 교차 사용자가 늘고 있다는 연구 결과도 제시했다. 정 연구원은 “AI 사용에 따른 업무 효율로 일이 줄어드는 대신 늘어나고 있다는 전망이 정보 탐색 영역에서도 똑같이 흘러가고 있다”고 언급했다.

이밖에도 정 연구원은 AI에 검색의 가치가 높아질 수 있다고 전망했다. AI 플랫폼은 학습한 데이터를 바탕으로 답을 내놓기만 할 뿐 데이터를 스스로 생산해내지 못한다는 것이 그 이유다. 그는 “AI도 결국 (검색) 플랫폼에 의존할 수 밖에 없는 구조를 가지고 있다”며 “네이버가 30년 가까이 쌓아온 데이터는 빅테크가 침투하더라도 단기간에 따라올 수 없다”고 자신했다.