출처 포함 신뢰도 높은 결과 제시로 차별화…AI 검색 서비스 ‘라이너’

[IT동아 김동진 기자] AI 스타트업 라이너(Liner)는 인공지능을 활용해 검색 서비스를 혁신하겠다는 비전을 세웠다. 기존 포털사이트에서 검색을 실행하면, 출처가 불분명한 결과가 포함돼 팩트 체크 과정이 필요했지만, 라이너는 이 같은 불편을 해소하기 위해 기술을 활용했다. 라이너 이용자가 검색어를 입력하면, AI가 출처를 포함한 신뢰도 높은 검색 결과를 빠르고 정확하게 제시하는 방식이다. 차별화된 서비스로 정보 검색 혁신을 달성하겠다는 포부를 밝힌 김진우 라이너 대표를 만났다.

하이라이팅 서비스로 출발 알린 ‘라이너’…챗GPT 기반으로 AI 검색 서비스 론칭

라이너는 2015년부터 사용자가 하이라이트한 정보를 중심으로 큐레이션 서비스를 제공하면서 이름을 알리기 시작했다. 이때부터 축적한 하이라이팅 데이터에 챗GPT를 연동, 라이너를 사용자 친화적인 AI 검색 서비스로 꾸릴 수 있었다.

김진우 대표는 “웹 하이라이팅 서비스를 제공하던 ‘2015년 라이너 초기 모델’은 평소 독서 습관에서 나온 아이디어였다. 종이책을 읽을 때 중요한 내용에 밑줄을 그으며, 떠오르는 생각들을 메모하는 편인데, 당시만 해도 웹으로 책을 읽을 때 밑줄을 긋거나, 중요한 내용을 바로바로 수집할 기술이 없어 답답했다”며 “내가 느끼는 불편함을 다른 사람도 겪고 있을 것 같다는 판단으로 이를 해소하기 위해 웹 하이라이팅 서비스를 론칭, 라이너의 출발을 알렸다. 지금까지 라이너 이용자가 하이라이트하고 저장한 정보들은 이용자가 직접 중요하다고 판단해 선별한 양질의 정보다. 지금까지 축적된 양질의 데이터를 활용하면, 많은 사람에게 도움이 될 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 서비스가 가능하겠다는 판단이 들었다”고 말했다.

그는 이어 “웹상에는 사람들이 필요로 하는 정보도 있지만, 거짓 정보나 불필요한 정보까지 방대하게 존재한다. 기존 포털사이트 검색 기능이 있음에도 원하는 정보를 바로 찾지 못했던 이유다. 하이라이팅 데이터를 기반으로 사람들이 어떤 정보를 중요하다고 생각하는지 여부를 검색 결과에 반영할 수 있다면, 구글보다 더 나은 검색 서비스 개발이 가능하겠다는 확신이 있었다. 이에 자사가 하이라이팅 서비스로 축적한 신뢰도 높은 정보 데이터에 기술을 입혀 어떻게 잘 활용할지 고민했다”며 “이때 AI에 관심을 두고 연구를 시작했다. 방대한 데이터를 학습해 각 분야에 똑똑하게 접목·활용가능한 AI는 우리가 지향하는 정보 탐색 혁신을 달성하기 위해 꼭 필요한 기술이라고 판단했다. 이에 하이라이팅 서비스를 기반으로 축적해 온 이용자 데이터와 AI 알고리즘을 통한 기술적 토대 마련을 꾸준히 연구해 왔다”고 설명했다.

기존 이용자들의 하이라이팅 데이터에 AI 접목을 추진해 온 라이너에게 생성 AI 기반 대화형 챗봇 ‘챗GPT’의 등장은 기술개발의 기폭제로 작용했다.

김진우 대표는 “2022년 11월, 챗GPT의 등장으로 하이라이팅 데이터와 AI 기술 접목을 위한 마지막 퍼즐을 찾은 기분이었다. 챗GPT API를 이용하면 신뢰도 높은 AI 검색 서비스를 보다 빠르고 유연하게 구축 가능하겠다는 확신이 들었기 때문”이라며 “챗GPT 등장 후 몇 개월 만에 자체 AI 검색 서비스 출시가 가능했던 것은 그간의 고민과 연구, 준비 과정 덕분이다. 정보 탐색을 혁신하겠다는 비전에 공감하고 같은 목표를 위해 달려준 구성원들과 빠르게 서비스 피봇을 실행한 결과, 챗GPT API에 라이너 자체 데이터베이스 결합이 가능했다. 이에 자사는 챗GPT 등장 3개월 만인 2023년 2월, 라이너 AI 서비스를 선보였다”고 말했다.

라이너, 인터넷상 무수한 데이터 속 신뢰 가능한 정보 빠르게 제시해 차별점 형성

하이라이팅 기능을 기반으로 정보 콘텐츠 큐레이션 서비스를 거쳐 AI 검색 서비스로 거듭난 라이너는 신뢰도 높은 검색 결과와 편의성으로 차별점을 형성했다.

김진우 대표는 “자사 AI 검색 서비스의 핵심 강점은 신뢰 가능한 데이터를 바탕으로 우수한 품질의 답변을 제공하는 것이다. 그 근간에는 2015년부터 지금까지 10여 년간 이용자가 직접 중요하다고 선별한 하이라이팅 데이터가 있다. 지금도 자사 서비스를 이용하는 각 분야 전문가들이 중요한 정보에 직접 하이라이팅하고 자료를 요약·저장하고 있기 때문에, 검증된 양질의 데이터가 매일 쌓이는 중"이라며 "자사는 이러한 하이라이팅 데이터 자산을 기반으로 AI 검색 서비스 고도화를 지속해서 추진했다. 라이너에서 검색 서비스를 이용하면, 신뢰도 높은 검색 결과를 얻을 확률이 매우 높은 이유”라고 강조했다.

그는 이어 “자사는 기존 빅테크 기업이 선보인 거대언어모델(LLM)에 라이너 하이라이팅 데이터를 파인 튜닝해 고품질의 출처 선별이 가능한 자체 LLM을 개발했다. 이 정확한 출처를 통해 할루시네이션을 극복하고자 노력 중"이라며 "결국 출처 내용을 기반으로 AI 검색의 답변이 생성되므로, 고품질의 정확한 출처 선별이 가능해야 답변에서도 할루시네이션이 줄어든다. 자사는 사용자가 직접 AI 검색 결과의 타당성과 적절성을 빠르게 판단하도록 ‘정보 출처 확인’에 최적화된 사용자 경험을 제공한다. 현재의 AI 기술 특성상 100% 할루시네이션을 해소할 수는 없기 때문에 사용자가 직접 정확한 정보인지 아닌지 판별해 정보 출처를 직관적으로 명확하게 제공해 서비스 신뢰도를 높이는 방식을 택했다”고 전했다.

라이너는 검색 결과의 신뢰도를 높이기 위한 다양한 기능을 제공한다. 예컨대 이용자가 AI 검색을 실행하면, 답변 문장마다 출처를 제시할 뿐만 아니라 해당 문장을 클릭하면, 화면 우측에서 인용된 원본 문장을 확인할 수도 있다.

출처 항목 상단에 위치한 ‘출처 관리’ 기능을 누르면, 답변에 활용되는 출처 사이트 또한 사용자가 직접 관리하도록 기능을 갖췄다. 예컨대 개인 블로그나 위키피디아 내용은 신뢰할 수 없다고 판단하는 사용자는 해당 사이트를 ‘출처 관리’에서 제외할 수 있다.

김진우 대표는 “검색에는 세 가지 유형이 있다. 첫째로 답을 찾는 리서치 영역에서의 검색, 둘째로 필요한 것을 구매하기 위한 검색, 셋째로 다른 사이트 등으로 이동하기 위한 검색이 있다. 유튜브를 검색해 유튜브 사이트로 이동하기 위한 내비게이터 역할의 검색이 그 예”라며 “라이너 AI 검색은 출처 내용을 토대로 답을 먼저 제시하고 사용자가 원하면 직접 출처 링크로 들어가게 하는 구조로, 답을 찾는 데 특화되어 있다. 기존 검색 서비스에서 답을 찾기 위해 무수히 나열된 링크를 하나하나 클릭해 사용자가 웹 페이지에 있는 내용을 전부 살펴봐야 했던 불편함을 개선했다”고 말했다.

그는 이어 “신뢰 가능한 답변을 제시하는 AI 검색 서비스를 경험하고 검색 습관을 형성한 이용자는 리서치 생산성뿐만 아니라 개인의 경쟁력 제고도 가능하다. 자사 유료 구독자의 90%는 대학생, 석박사 과정, 연구원 및 전문직 종사자다. 고차원의 지식 정보를 빠르고 정확하게 찾아야 하는 수요를 지닌 이들이 자사 서비스의 주요 이용자층”이라며 “이에 대응해 자사는 지난 7월, 2억 건 이상의 학술 논문 정보를 제공하는 ‘AI 논문 검색 서비스’ API를 연동해 이용자 요청에 대한 답변은 물론 답변에 활용된 논문 링크와 저자, 피인용 횟수, 출간 연도를 확인 가능한 서비스를 선보였다. 이 같은 고차원적인 검색 기능뿐만 아니라 장문의 글을 요약해 주고, 긴 분량의 유튜브 영상 내용도 요약해 주는 자사 AI 코파일럿 기능도 이용자 편의를 제고하는 핵심 기능”이라고 강조했다.

끝으로 라이너의 향후 계획을 들었다.

김진우 대표는 “올해 초부터 본격적으로 샌프란시스코에 있는 라이너 미국 지사를 거점으로, 글로벌 시장에서 더 큰 성과를 창출하기 위해 적극적으로 활동 중”이라며 “최근 시리즈 B2 투자유치도 마무리했다. 이를 기반으로 서비스 고도화에 박차를 가해 강점을 더욱 강화하는 한편, 인재 채용과 국내외 마케팅 등에도 적극 투자할 것이다. 글로벌 AI 검색 시장에서 선도 기업으로 자리하는 데 역량을 집중할 계획”이라고 밝혔다.

글 / IT동아 김동진 (kdj@itdonga.com)