[써보니] 네이버의 생성형 AI 검색 서비스 '큐:'가 특별한 이유 3가지

[아이뉴스24 정유림 기자] 네이버가 검색 서비스에 생성형 인공지능(AI)을 접목한 서비스 '큐(Cue:)'를 20일 공개했다. 그동안 네이버 서비스 곳곳에 AI 기술을 도입해왔지만 검색 서비스에 생성형 AI를 적용한 것은 처음이다.

큐:는 여러 가지 조건을 제시해 긴 문장으로 질문해도 적절한 답변을 제공받을 수 있다. 제시한 답변이 어떤 과정을 거쳐 제공됐는지 파악할 수 있도록 정보 검색 과정을 보여준다. 네이버 장보기 등 기존 서비스와 연계해 이용자가 원하는 목표를 달성하기 위해 추가로 탐색해야 하는 과정을 줄였다.

네이버는 이번 시범 서비스를 통해 고도화를 거쳐 연내 네이버 통합검색에 적용한다는 계획이다. 큐:가 기존 검색 서비스와 무엇이 달라졌는지 사용해봤다.

◇"서울 강남에서 10명이 회식하기 좋은 식당 5곳 추천해줘"

기존에는 원하는 주제와 관련해 단어(키워드)를 입력해야 했다. 예를 들어 서울 강남에서 회식할 장소를 찾고 싶다면 '서울 강남 식당 단체 회식'과 같이 단어를 나열한 뒤 원하는 정보를 얻을 때까지 탐색하는 식이다.

'서울 강남에서 10명이 회식하기 좋은 식당 5곳 추천해줘'라는 문장을 큐:에 입력했더니 식당 5곳과 관련 정보를 요약해 보여줬다. 실제 큐:가 소개한 식당 1곳에 단체 예약에 대해 문의하니 "단체 예약이 가능하며 10명이 다 같이 앉을 수 있는 자리는 식탁을 붙여 마련할 수 있도록 한다"는 등 식당 현황이나 예약에 필요한 절차를 추가로 알아볼 수 있었다.

각 식당에 대한 특징은 세 줄로 요약해 보여준다. '설날과 추석 당일을 제외한 매일 영업하고 있다'거나 '영업시간이 늦게까지 이어지므로 늦은 시간에도 방문할 수 있습니다'와 같은 정보들이다.

네이버 관계자는 "다양한 의도가 섞인 문장을 입력해도 흩어져 있는 네이버 서비스와 검색 결과 속에서 적합한 정보를 찾고 이를 조합해 복합적인 답변을 생성한다"며 "검색 결과에 기반한, 신뢰성 있는 답변을 제공하며 정보 검색에 드는 이용자의 수고를 줄여줄 것"이라고 설명했다.

◇'단체 예약 가능 식당·강남 대형 식당 검색 중'…검색 과정 보여준다

큐:는 답변 결과를 생성하는 과정에서 AI가 어떤 정보를 찾고 있는지 보여준다. 기존 네이버 검색창에 검색어를 입력하면 그 결과로 뉴스, 블로그 등이 나타났고 이중에서 이용자가 필요한 콘텐츠를 골라봤다.

어떤 콘텐츠를 보고 정보를 얻을지 이용자가 판단하는 반면, 큐:는 AI가 즉각적으로 답변을 제공하는 만큼 검색 과정에서 어떤 문서를 찾아 결과로 제공하는지 그 과정을 보여준다.

'서울 강남에서 10명이 회식하기 좋은 식당 5곳 추천해줘'라고 검색을 하면 최종 답변을 제공하기에 앞서 '단체 예약 가능 식당 검색 중', '강남 대형 식당 검색 중'과 같이 어떤 정보를 검색하는지 단계별로 보여준다.

네이버 관계자는 "이용자가 생성된 답변이 어떤 과정을 거쳐 제공됐는지 논리의 흐름을 명확히 파악할 수 있고 이를 통해 더 완성된 정보를 습득하는 데도 도움을 받을 수 있을 것"이라고 설명했다.

◇"애호박전 만들 건데 필요한 재료 구매할래"

큐:는 네이버 장보기 등 기존 서비스와 연계된다. 덕분에 이용자가 원하는 목표를 달성하기 위해 추가로 탐색해야 하는 과정을 줄여준다.

'애호박전 재료 구매'를 예로 들면, 기존에는 가장 먼저 애호박전을 만들어본 후기나 재료 소개 등을 담은 블로그 게시글들이 뜬다. 네이버쇼핑에서 상품을 구매하려면 추가 검색을 해야 한다.

큐:에 '애호박전에 필요한 재료 구매할게'라고 질문하면 어떤 재료가 필요한지 AI가 알아본 뒤 바로 주문할 수 있는 상품들을 보여준다. 기존에 네이버에 등록해 놓은 주소지가 있을 경우 이 주소지를 기준으로 주문할 수 있는 재료가 가장 많은 쇼핑몰도 함께 알려준다. 큐:가 제시한 상품 중에서 구매를 원할 경우 하단에 '주문하기' 버튼을 누르면 주문·결제창이 뜨고 주문을 완료할 수 있다.

네이버 관계자는 "개인마다 검색 역량에 차이가 있어 어떤 키워드(검색어)를 입력하는 지에 따라 서로 다른 결과를 얻기도 했는데 새롭게 선보인 큐:가 기존의 정보 검색 격차를 줄이는데도 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다"고 설명했다.