[김나인의 테크티키타카] “대장내시경 전날 커피 마셔도 될까?” 물어보니…병원 전문 자료로 답변 ‘척척’ 작성일 12-29 74 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">AI 브리핑 적용 검색 20% 돌파<br>건강·공공·금융은 공신력 출처만 선별<br>벡터 색인 300% 확대·지식 콘텐츠에 1000억 투자</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="K7Hw501yS6"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="308a8433553850ede15c2218bf0ba612890b2b08d6865de37018d74f06a398d8" dmcf-pid="9zXr1ptWS8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="네이버 검색창에 ‘독감’을 검색한 화면. 관련 화면 캡처" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/29/dt/20251229090836802zyqw.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="q2rkHtXSlx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/29/dt/20251229090836802zyqw.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 네이버 검색창에 ‘독감’을 검색한 화면. 관련 화면 캡처 </figcaption> </figure> <p contents-hash="1e100978bebec551fd87be5e39b3e304472f9e86a4225526a519c06094e1f103" dmcf-pid="2qZmtUFYS4" dmcf-ptype="general"><br> “대장내시경 전날 커피 마셔도 되나요?”</p> <p contents-hash="071e3ce7a2fdc79fd9474b79e189f4d038502f5e20cba66d913fafae4e533f8f" dmcf-pid="VUYEXFZvCf" dmcf-ptype="general">건강검진 전날, 주의 사항이 궁금하면 블로그나 카페, 병원 홈페이지를 찾아보며 답을 찾아야 했다. 지금은 네이버 검색창에 이를 입력하면 대학병원과 연구기관 자료를 바탕으로 정리된 ‘인공지능(AI) 브리핑’이 상단에 뜬다. 클릭 몇 번 없이도 핵심 답을 한눈에 보여준다.</p> <p contents-hash="b5d7ec04d983900f47e162ffaefe4ecd1ec126e402860bb0ef716e12b55fcf9c" dmcf-pid="fuGDZ35TyV" dmcf-ptype="general">네이버가 검색의 공식을 빠르게 바꾸고 있다. 올해 생성형 AI를 앞세운 ‘AI 브리핑’의 적용 범위는 전체 검색의 20%를 넘어섰다. 단순한 기능 추가가 아니라 ‘신뢰할 수 있는 검색’으로의 전환을 본격화하고 있다는 평이 나온다.</p> <p contents-hash="51a63c0417e25d8704acd15a25b53dd15a92a2e72934ebf4a18c396850f535e9" dmcf-pid="47Hw501yv2" dmcf-ptype="general">네이버 AI 검색은 맛집·여행처럼 탐색이 중요한 질의에는 다양한 문서를 폭넓게 활용하고, 건강·금융·정책처럼 정확성이 핵심인 정보성 질의에는 공신력 있는 출처만 골라쓰는 ‘투 트랙’ 방식을 활용하고 있다. AI가 모든 질문에 똑같이 답하는 것이 아니라 질문의 성격에 따라 정보 범위와 기준을 다르게 적용한다. 이 같은 방식이 사용자 반응을 끌어올리며 AI 브리핑 확산 속도를 끌어올렸다는 게 네이버 설명이다.</p> <p contents-hash="a14aa976133a6e76602d9d6a79001ca37e9978abcacfed4821178d99cb66ea39" dmcf-pid="8zXr1ptWC9" dmcf-ptype="general">네이버가 특히 공을 들이는 영역은 건강·공공·금융 분야다. 지난 10월 이 분야 특화 검색을 선보인 데 이어 지난달에는 금융 특화 검색을 출시했다. 이 분야들은 잘못된 정보가 곧바로 피해로 이어질 수 있어 공신력이 무엇보다 중요하기 때문이다. 네이버의 건강 특화 검색을 예로 들면, 상급종합병원·공공기관·학회 등에서 제공하는 전문 자료를 AI가 요약해 보여준다. 여기에 최신 건강 뉴스, 진료 통계, 지식iN 전문가 답변, 카페 이용자 경험까지 함께 엮어 전문성과 현실성을 동시에 잡았다.</p> <p contents-hash="1e3d3bab86f76f988e2de52884c64a593dcb7f18521a770b3bfe5efbec9aa1a0" dmcf-pid="6qZmtUFYTK" dmcf-ptype="general">‘A형 독감과 B형 독감 차이’를 검색해봤다. 그랬더니 질병관리청과 병원 자료를 기반으로 한 AI 브리핑이 제공됐다. ‘대장내시경 전날 커피’와 같은 생활 밀착형 질문에는 대학병원과 연구소 문서를 토대로 검사 준비사항을 정리해준다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4f9f651beac77e2003f6c0cd1b4443d3d033fbf42a1bfcb08653bb4a03588256" dmcf-pid="PB5sFu3GTb" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="네이버 검색창에 ‘엔비디아 주가’를 검색한 화면." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/29/dt/20251229090838054rvlx.jpg" data-org-width="521" dmcf-mid="Bh60xJMVWQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/29/dt/20251229090838054rvlx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 네이버 검색창에 ‘엔비디아 주가’를 검색한 화면. </figcaption> </figure> <p contents-hash="387d041130f089379dbb1ee200bddc494f06b931c9f439fbcd220421e1fed56b" dmcf-pid="Qb1O370HCB" dmcf-ptype="general"><br> 공공 분야에서는 공공기관 사이트와 공식 소셜네트워크서비스(SNS)만을 활용해 정책·제도 정보를 요약한다. 전자증명서 관련 검색을 하면 AI 브리핑 화면에서 곧바로 ‘네이버 전자증명서’ 발급까지 이어진다. 지난달 선보인 증권 특화 검색도 같은 맥락이다. 예를 들어 ‘엔비디아 주가’를 검색하면 최신 뉴스 요약과 함께 증권사 리포트 기반 컨센서스, 실적 발표 요약, 토론방까지 한 번에 보여준다.</p> <p contents-hash="1b002ee190117873a4738d73232b7f21637299989c600a0bb08f8fd74b64cab2" dmcf-pid="xKtI0zpXWq" dmcf-ptype="general">네이버는 AI 성능뿐 아니라 검색 엔진과 양질의 데이터를 강조한다. 거대언어모델(LLM) 기술만으로는 할루시네이션(환각)을 극복하기 어렵고, 모델 성능도 빠르게 상향 평준화하고 있기 때문이다. 이에 네이버는 지난해 전체 색인 규모를 50% 확대했고, 올해는 AI 검색의 핵심인 벡터 색인 규모를 약 300% 늘렸다. 단순 키워드 일치가 아니라, 질문과 문서의 의미적 유사도를 기반으로 검색하는 구조다.</p> <p contents-hash="aa12cdd0d2a36cc4619878f5ba8dd9bd4a5c9553722a81cb2d87138a7153b13e" dmcf-pid="ymoVNEjJyz" dmcf-ptype="general">정보성 질의에서는 출처 신뢰도를 강하게 반영하도록 랭킹 모델도 손봤다. 공신력 있는 기관과 전문 출처가 상단에 노출되도록 알고리즘을 조정했다.</p> <p contents-hash="437f9d226694c47625bf23c1c92f701a52ae6bfee2189eb468195e252e2523eb" dmcf-pid="WsgfjDAiy7" dmcf-ptype="general">향후 네이버는 앞으로 3년간 1000억원 이상을 지식 콘텐츠 구축에 투자할 계획이다. 검색 정확도를 높이고 AI 서비스 품질을 떠받치는 ‘데이터 댐’을 키우겠다는 전략이다. 국내 최대 규모인 네이버 지식백과와 어학사전에 두산백과와 협력해 약 200명 집필진이 검수한 멀티미디어 지식 콘텐츠를 구축하고 있다. 현재는 동물·식물 중심이지만, 향후 학습 분야까지 확대한다. 올해는 학술 논문 원문 약 2100만건도 새로 색인했다. 지난달부터는 통합검색에서 논문 정보 확인과 무료 PDF 원문 다운로드까지 가능하다.</p> <p contents-hash="bdce6eb572a58e77a3b5dae00af8c34b0834b24e3948ccb2827475ca989ddd42" dmcf-pid="YOa4AwcnSu" dmcf-ptype="general">또한 최근 도입한 ‘AI 사이트 브리핑’은 문서 출처의 기본 정보를 먼저 보여줘 낯선 사이트에 대한 신뢰 판단을 돕고, ‘AI 스니펫’은 질문 의도에 맞는 핵심 정보만 뽑아 가장 읽기 쉬운 형태로 제공한다. AI 요약의 ‘출처’와 ‘가독성’을 동시에 잡기 위한 장치다.</p> <p contents-hash="180f78f1bd987a7f5eff8992f4502a8fae5032d7ac5f486daf8397020d51a408" dmcf-pid="GIN8crkLhU" dmcf-ptype="general">네이버 관계자는 “탐색형 질의에서는 다양성을, 정보성 질의에서는 신뢰성을 강화하는 방향으로 검색 시스템을 고도화하고 있다”며 “축적된 검색 인프라와 AI 기술, 데이터 경쟁력을 바탕으로 믿을 수 있는 AI 검색을 확대할 것”이라고 말했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="82915bdcdf1b4c214f1110ef52b055f66bbcaeb0417e327b42b9a3152f3cade4" dmcf-pid="HCj6kmEoWp" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="언어·시각 정보를 학습한 AI 기술로 출처의 특성과 신뢰성을 사람처럼 다각도로 이해·판단할 수 있다. 관련 그래프 이미지. 네이버 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/29/dt/20251229090839322pleu.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="bFbH26V7TP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/29/dt/20251229090839322pleu.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 언어·시각 정보를 학습한 AI 기술로 출처의 특성과 신뢰성을 사람처럼 다각도로 이해·판단할 수 있다. 관련 그래프 이미지. 네이버 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="5ebfc3770cbfa6aba2e359487e6be11199b27467db24934e0201212d94fb4f9f" dmcf-pid="XhAPEsDgy0" dmcf-ptype="general"><br> 김나인 기자 silkni@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 “내 AI 튜터는 다 계획이 있구나”...듀오링고, 수다만 떨었는데 '링크드인 스펙' 설계까지 척척 12-29 다음 카카오, 최신 GPU 2040장 구축 완료 ..."연내 목표 초과 달성" 12-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
