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네이버 서치 US의 김용범 최고과학자(Chief Scientist)는 콜로키움 발표에서 “오션은 사용자의 행동패턴을 직접 모델링해 상황에 따라 전문화된 어드바이저 역할을 하는 데 필요한 핵심기술”이라며 “해당 기술이 서비스에 적용되면 사용자의 검색 의도에 따라 지도, 쇼핑, 예약 등 네이버의 다양한 서비스로 유기적으로 연결되는 똑똑한 어드바이저 역할을 하게 될 것”이라고 말했다.
오션은 네이버의 모든 서비스를 관통하는 AI 기술이다. 앞으로 나올 신규 서비스도 오션 네트워크에 연결된다. 네이버 전체 서비스에서 만들어지는 검색 경로(패스)가 오션 기술로 학습과정을 거쳐 개개인에게 적합한 최적의 검색 경로를 제안하는 것이 앞으로 바뀔 네이버 검색의 핵심이다. AI 모델이 이용자를 찾아가는 방식으로 검색이 바뀐다.
예를 들어 드라마에서 처음 본 스탠드 조명이 마음에 들어 구매하고자 하는 세 사람이 있다. 두 명은 조명을 구매하지 못하고 검색을 중도 포기하지만, 나머지 한 명은 최적의 경로로 조명을 구매했다. 오션 기술은 조명 구매에 성공한 검색 고수의 최적 경로를 다른 두 명에게 추천해준다.
김용범 최고과학자는 “검색 패스들이 모여 하나의 경험이 되고 이 경험들이 모여 하나의 어드바이저가 된다. 어드바이저가 모이면 유니버설어드바이저가 완성되는 것”이라며 “더 많은 패스와 어드바이저가 만들어질수록 서로 보완하며 더 큰 시너지를 발휘하게 될 것”이라고 기대감을 보였다.
네이버 AI 연구에 참여 중인 ‘스칼라(연구겸업)’ 영입인사인 윤킴 메사추세추공과대학교(MIT) 교수는 “키워드 입력 대신 커피 얼굴이 묻은 셔츠 사진을 업로드한다면 UA가 커먼센스(상식)를 알고 현재 상황을 넘어서는 결과를 제안한다”며 △얼룩을 지우는 방법에 대한 결과 제공 △필요한 물건 구매로 연결 △주변 세탁소 추천 등의 사례를 들었다.
네이버 스칼라로 UA 연구에 참여 중인 칼 스트라토스 뉴저지주립(럿거스)대 교수는 “스페이스(공간), 패션, 푸드 등 다양한 분야에서 엑스퍼트(전문가) AI 모델이 만들어질 것”이라며 “사용자에게 맞는 AI모델이 찾아가는 방식이 된다”고 설명했다. 이어서 칼 교수는 “UA는 사용자 상태를 파악해 지금 필요한 정보를 보여주기 때문에 각자에게 다른 화면이 제공된다”며 “UA와 사용자 간 액션이 쌓이면 보다 정확하고 필요한 정보를 제공할 수 있다”고 부연했다.
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이 중 사용자가 관심있어 할만한 새로운 검색어나 콘텐츠를 발견하는 기능을 제공하는 ‘발견형 블록’을 통해 더욱 풍성한 검색결과를 제공할 수 있을 것으로 회사 측은 기대감을 보였다.
최재호 서치 CIC(사내독립기업) 책임리더는 “앞으로 사용자가 입력한 검색어마다 수백만개의 스마트블록을 자유자재로 조합해 수천만명의 사용자에게 서로 다른 검색결과를 제공할 수 있다”며 “이를 통해 사용자는 일상에서 네이버의 AI 기술력을 체감할 수 있을 것”이라고 힘줘 말했다.