챗GPT에 또 밀렸지만…'한국말 검색왕' 녹색창이 믿는 구석 [챗GPT, 기회인가 위협인가]

챗GPT에 또 밀렸지만…'한국말 검색왕' 녹색창이 믿는 구석

 

지난 2월 서울 삼성동 코엑스에서 열린 네이버 개발자 콘퍼런스 데뷰 2023에서 키노트 스피치를 하고 있는 김유원 네이버클라우드 대표. 사진 네이버

챗GPT 등 생성 인공지능(AI)이 검색 시장을 위협할 것이란 전망이 나오는 가운데 ‘한국어 검색왕’ 네이버의 모바일 검색 점유율이 4개월 간 지속 하락한 것으로 나타났다. 전체 점유율 자체는 여전히 50% 이상을 유지하고 있지만, 문제는 추세다. 특히 글로벌 빅테크들이 한국어 생성 AI 서비스를 내놓은 상황이라 네이버 내부에선 “20년간 지켜온 ‘검색 안방’을 내주는 것 아니냐”는 위기감이 퍼지고 있다.

무슨 일이야 

 

14일 닐슨코리아클릭에 따르면, 네이버의 ‘웹 검색’ (PC·모바일 웹 합계) 시장 점유율이 지난 1월 64.5%에서 5월 55.7%로 하락한 것으로 나타났다. PC 웹에선 네이버 점유율은 여전히 57.7%(5월 기준)로, 1월(56,7%)보다 1%포인트 높지만, 모바일 점유율을 크게 잃은 영향이 전체 시장 점유율에 반영됐다. 반면 구글의 웹 검색 시장 점유율은 1월 26.5%에서 5월 34.8%로 8%포인트 이상 올랐다. 구글의 5월 PC 점유율(27.3%)는 1월(28.4%)보다 오히려 하락했지만, 모바일 검색 시장에서 오른 덕분에 전체 시장 점유율이 급등했다.

여기에 모바일 ‘앱 검색’ 시장을 포함할 경우 구글의 약진은 더욱 두드러진다. 모바일인덱스가 발표한 지난달 국내 플랫폼 MAU(월간 실사용자 수) 순위에서 카카오톡과 네이버는 각각 1위(4145만명)와 3위(3888만명). 유튜브(2위, 4095만명), 크롬(4위, 3141만명), 구글(6위, 2915만명)이 앞뒤로 네·카를 포위 중이다.

 

이게 왜 중요해

마이크로소프트(MS)는 오픈AI의 챗GPT를 자사의 검색엔진 ‘빙’에 도입했고, 구글은 AI 챗봇 바드로 반격에 나서는 등 글로벌 빅테크는 생성 AI 시대에 빠르게 참전했다. 검색 엔진에 AI 챗봇을 결합한 것. 이 때문에 구글의 공세에도 국내 시장을 굳건히 지킨 네이버가 이번엔 어떤 전략으로 대응할지 국내 IT업계 관심이 쏠린 상황이다.

비장의 무기, 하이퍼클로바X

현재 네이버의 믿는 구석은 초거대 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’다. 오픈AI의 GPT-4에 대응하는 모델로 앞서 2021년 5월 선보인 하이퍼클로바를 업그레이드한 모델이다. 네이버는 하이퍼클로바X를 통해 챗GPT에 대항하는 ‘서치GPT’를 내놓겠다고 해왔다. 초개인화된 검색 서비스로 이용자가 원하는 직관적 검색 결과를 제공하겠다고 한다.

그러나 하이퍼클로바X의 공개 시점이 7월에서 하반기로 계속 늦춰지면서 의구심이 커지고 있다. 생성 AI의 가장 큰 약점인 할루시네이션(hallucination·환각) 현상에 대한 부담이 작용했을 가능성이 크다. 검색 품질의 핵심은 신뢰도인데, 네이버의 하이퍼클로바X가 사실과 다른 답변을 내놓을 경우 오픈AI 같은 스타트업보다 더 거센 비판을 받을 수 있다. 글로벌 검색 1위 구글의 경우, 지난 2월 바드 공개 당시 잘못된 답을 내놓는 바람에 하루만에 구글 모회사 알파벳의 주가는 7.68% 하락해 시총 105억 달러(약 133조원)가 증발했다. 네이버도 유사한 우려를 하지 않을 수 없다는 것.

또 네이버의 경우, 가짜 뉴스 문제로 정치권의 견제를 받다는 점도 부담이다. 하이퍼클로바X가 정치·사회적으로 민감한 답변을 내놓을 경우 자칫 역풍을 맞을 수 있다는 우려도 적지 않은 것으로 알려졌다. 네이버 관계자는 “개발은 차질 없이 진행되고 있으며 현재 마무리 단계다. 한국 시장에 맞는 최적의 서비스를 책임있게 제공하기 위해 완성도를 높이고 있는 중”이라고 설명했다.

AI 사업화는 어떻게

① 미·중 아닌 제3국 공략: 네이버는 생성 AI가 국내에 기반했던 네이버의 사업 영역을 글로벌로 확장시킬 기회로 보고 있다. 앞서 김유원 네이버클라우드 대표는 지난 4월 중앙일보와의 인터뷰에서 “초거대 AI에서 앞서가는 건 미국과 중국의 기업”이라며 “미·중에 의존하기 싫은 국가와 기업에는 한국의 네이버가 세번째 선택지가 될 수 있다”고 말했다.

② 네이버 AI 생태계 구축: 네이버클라우드는 지난 4월 성낙호 기술총괄이 지휘하는 ‘하이퍼스케일 AI’ 조직을 확대 개편했다. 기술 개발에 머물지 않고 사업화, AI 생태계 구축까지 한 곳에서 진행하겠다는 의미. 빅테크와의 생성 AI 경쟁을 앞두고 연구·개발·서비스의 선순환 구조를 만들어 산업 곳곳에 적용될 수 있도록 힘을 쏟겠다는 계획이다. 김유원 대표는 “AI 기술 인프라로 산업 곳곳에서 큰 변화를 가져올 수 있다”며 “한국이 ‘AI 주권국가’라는 자부심을 가질 수 있도록 영향력 있는 서비스를 만들겠다”고 말했다.

챗GPT, 기회인가 위협인가

챗GPT 이해와 영향 분석 보고서

ChatGPT라는 ‘초거대 AI’가 등장을 하며 전세계적으로 충격을 주고 있습니다. ChatGPT는 인간의 고유의 영역으로 여겨졌던 ‘창조’의 영역에 진입한 생성AI로, 세상에 없는 창작물을 만들어내며 무섭고도 놀라운 능력을 보여주고 있기 때문입니다. 또한, 기존의 AI 모델 대비 언어의 맥락을 더 정교하게 이해하고 오류를 스스로 수정하며 마치 ‘사람’과 대화하는 듯한 착각에 빠지게 만들만큼 고도화된 기술력을 보여주고 있습니다. 이와 같은 ChatGPT의 등장은 대중의 환호와 우려를 동시에 불러일으키고 있습니다. ChatGPT의 긍정적, 부정적 영향을 따져보며 우리의 일상생활에 이 기술을 어떻게, 얼마나 접목시킬지 고심해봐야 할 것입니다. ChatGPT 열풍에 따라 전세계는 이미 AI 기술 패권 전쟁을 시작하였으며, 이에 삼일PwC경영연구원에서는 ChatGPT가 끼칠 경제적, 기술적 영향을 분석함과 동시에 시사점을 제공하고자 합니다.

챗GPT, 기회인가 위협인가 

1. 챗GPT의 이해: 자연어처리 인공지능 모델 기반 챗봇 서비스

• 챗GPT(ChatGPT)는 세계 최대의 AI연구소인 오픈AI(OpenAI)가 자연어처리 인공지능(AI) 모델 GPT-3.5를 기반으로 제작한 대화형 챗봇 서비스임.
• 챗GPT는 생성AI(Generative AI)의 대표적 모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 기술을 기반으로 함.
• GPT는 말 그대로 '자가학습'하여 답변을 '생성'하고 대량의 데이터와 맥락을 처리할 수 있는 '트랜스포머(변환기)' 기술이며 대규모 언어 모델을 기반으로 함
• GPT 중 'T'에 해당하는 '트랜스포머(Transformer)'가 핵심적인 기술 원리 → 문장 속의 단어와 같은 순차적인 데이터 내의 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습

챗GPT는 생성AI의 대규모 언어 모델 기반의 기술

 

2. [공급자 학습원리] 챗GPT 응답 생성 방법: 인간 피드백 기반 강화 학습 적용

• 챗GPT가 사용자의 의도와 니즈에 부합하는 답변을 도출할 수 있도록 인간의 피드백을 반영하고 학습하는 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF, Reinforcement Learning with Human Feedback) 테크닉이 적용됨.
• 기존의 AI 학습데이터에는 사람의 작업이 소량이거나 존재하지 않으나, 챗GPT의 경우 AI가 데이터를 학습하는 중간 단계에 레이블러(labeler)라는 '인간' 학습가이드를 두어 이들의 피드백(Human Feedback)을 바탕으로 최종 아웃풋의 퀄리티를 높임
• 즉, 인간의 선호도를 AI의 보상 신호(reward signal)로 사용하여 챗GPT 모델을 미세조정 (fine-tuning)하는 것

3. [사용자 활용예시] 챗GPT의 기능: 인간의 지적 능력 관련 대부분의 일 수행 가능

챗GPT는 문서 생성, 질문 응답, 번역, 텍스트 요약 등을 포괄하는 다양한 기능을 수행할 수 있으며, 챗GPT가 수행할 수 있는 작업과 품질은 학습한 훈련 데이터의 양과 유형, 기술의 한계 등에 따라 달라질 수 있음.

챗GPT의 기능 예시

 

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4. 챗GPT의 한계: 챗GPT는 '만능'이 아니라는 점

• 챗GPT는 끊임없는 학습과 종합적 추론을 바탕으로 문장이나 언어 표현을 스스로 '창작'해낼 수 있는 능력을 갖추고 있으나, 제공 받은 훈련 데이터 기반으로만 응답을 생성할 수 있으며, 훈련 데이터의 출처마저 명확하지가 않아 챗GPT가 제공하는 정보에 의존하는 것은 큰 리스크임.
• 상황에 대한 이해 부족, 창의력 부족, 훈련 데이터의 편향성을 그대로 반영, 2021년까지만의 데이터로 학습하여 그 이후 정보는 알지 못하는 점 등의 단점 보유
• 유해성 컨텐츠에 대해 이전 모델들보다는 향상된 분별력을 보이나, 완벽하지는 않다는 한계점도 존재

5. 챗GPT가 비즈니스 환경 및 산업에 미치는 영향

• 챗GPT는 기존에 기계가 우위를 차지하던 '단순 노동'이 아닌 지적 능력에 기반한 '창조' 분야에 이르렀기에, '지식 산업'에 대한 수요가 지속적으로 증가해온 현대 사회에서 챗GPT의 등장은 충격이 아닐 수 없음
• 챗GPT가 비즈니스적 환경부터 사회적 환경까지 다방면으로 큰 영향을 미칠 것은 분명하며, 기술에 대한 의존도 상승, 비윤리적인 정보의 영속화 가능성 등 주요 변화에 따른 대응책을 마련하는 것이 필요해 보임
• 챗GPT는 빅데이터에 대한 자가학습 능력 기반으로 새로운 창작물을 생성할 수 있어 수많은 산업내 혁명을 일으키는 ‘게임 체인저’로 평가됨. 특히 콘텐츠 산업(교육, 광고, 메타버스)과 IT 산업(반도체, 데이터 보안) 중심으로 큰 영향을 줄 것으로 예상됨

챗GPT의 산업적 영향

6. 챗GPT의 기업으로의 영향: IT 거인들의 ‘초거대 AI’ 기술 경쟁 심화 전망

• GPT-3 모델 공개 이후로 '초거대 AI' 기술의 가능성이 확인되면서 주요국의 빅테크 기업들은 앞다투어 초거대 AI 언어모델 개발을 진행하기 시작했는데, 이번 챗GPT의 등장으로 기업들은 기술 개발에 더 속도를 내어 시장을 선점하기 위한 전략을 펼칠 전망
• 구글은 AI 프로그램 람다(LaMDA) 기반의 실험적인 대화형 AI 서비스인 '바드(Bard)'를 공개하겠다고 발표했으며, 마이크로소프트는 자사 검색 엔진 빙(Bing)에 챗GPT를 결합해 AI 경쟁력을 강화할 계획
• 국내 기업들의 경우 2021년부터 초거대 AI 모델 개발을 본격화했으며, 네이버, 카카오, LG, KT 등 일부 대기업들만 시장에 뛰어듦

7. 결론: Implication

• 기존 AI와의 차별화 & 긍정적 효과와 동시에 부정적 영향 초래 가능
• 챗GPT와 같은 생성AI의 발전은 인간의 편의성과 효율성을 크게 높일 수 있는 긍정직인 효과를 가져올 수 있는 한편, 훈련 데이터의 한계, 정보의 편향성, 비윤리적 문제 등 부정적인 영향을 초래할 수도 있음
• 인간과 챗GPT의 공존 필요
• 챗GPT를 인간의 생산성을 높이는 도구로써, 그 가치를 제대로 발휘하기 위해서는 여전히 챗GPT보다 더 많이 아는 '인간의 지식'이 필요하며, 챗GPT는 사용자가 '잘 모르는 분야' 보다 '잘 아는 분야'를 활용할때 더 큰 위력을 발휘할 수 있을 것임
• 글로벌 AI 기술패권 경쟁 심화
• 챗GPT의 열풍으로 세계적 IT 기업들은 초거대 AI 기술에 대한 주도권을 잡기 위해 서둘러 자체적인 챗GPT 서비스를 선보이고자 치열한 경쟁을 벌일 것으로 전망됨
• 국내 AI 경쟁력 미흡, 미래산업의 중심역량인 AI산업 경쟁력 확보 노력 필요 시점
• 전문 스타트업체의 체계적 육성 & 일관성 있는 지원책 필요
• 당분간 생성 AI 트렌드는 지속될 전망

앞으로는

현재 챗GPT와 바드 모두 한국어 서비스를 시작하는 등 외산 플랫폼의 국내 진격이 더욱 거세졌다. 국내 정보기술(IT) 업계 관계자는 “네이버 등 국내 검색엔진이 자신하는 ‘한글 특화’ 서비스의 강점이 많이 약해지고 있다”며 “지나친 신중론으로 기회를 놓치지 않도록 신속하게 대응할 필요가 있다”고 지적했다.

 

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