AI가 인터넷 검색 및 브라우징을 변화시키는 방법

AI 기술은 온라인에서 정보를 찾는 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. SEO의 기본 원리부터 AI 챗봇과 멀티모달 검색의 등장까지, 전체 검색 생태계가 진화하고 있습니다. 이 보고서는 이러한 변화들을 주요 주제별로 정리하여 종합적으로 개괄합니다:

1. AI 시대의 SEO

검색 엔진 최적화(SEO)는 AI가 검색 결과에서 중심적인 역할을 하는 세상에 맞추어 변화하고 있습니다. 전통적인 SEO가 키워드와 백링크에 집중했다면, 현대의 AI 기반 검색 알고리즘은 사용자 의도 파악과 직접적인 답변 제공에 우선 순위를 둡니다. 예를 들어, Google의 AI 모델 활용은 검색이 단순한 키워드만이 아니라 쿼리의 맥락을 파악하고 그것을 의미 있는 결과와 연결할 수 있게 해줍니다 blog.google. 실제로, 이는 사용자가 더 자연스러운 언어로 검색해도 관련성 높은 답변을 받을 수 있음을 의미합니다 – Google은 BERT(자연어 처리 모델)가 영어 쿼리 10개 중 약 1개, 특히 더 길고 대화식인 질문을 더 잘 해석하도록 도왔다고 밝혔습니다 blog.google blog.google.

주요 변화 중 하나는 “제로 클릭(Zero-click)” 검색과 검색 결과 상단에 표시되는 AI 생성 답변의 등장입니다. Google과 Bing 모두 기존의 링크 목록 앞에 여러 웹사이트에서 정보를 가져온 AI 생성 요약을 자주 표시합니다. 이러한 AI Overviews는 SEO 전략을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 최근 조사에 따르면 2025년 5월 현재 전체 Google 검색의 거의 절반(49%)이 상단에 AI Overview를 가지고 있었으며, 이는 2024년 말 25%에서 크게 증가한 수치입니다 xponent21.com xponent21.com. 이 요약들은 일반적으로 짧고 간결한 답변과 몇 개의 소스 링크를 포함하며, 매우 눈에 띄는 위치를 차지합니다. 이로 인해 과거의 1위 랭킹이 더 이상 가시성을 보장하지 않게 되었고, AI 요약에서 선택되지 않은 콘텐츠는 아예 건너뛰어질 수 있습니다 xponent21.com. 요약하면, “AI 검색에서의 성공은 AI 모델이 연관성, 사용자 의도, 권위성을 이해하는 방식에 맞춰 콘텐츠를 얼마나 잘 정렬시키는가에 달려 있다” xponent21.com.

SEO 전략 변화: 가시성을 유지하기 위해 웹사이트 소유자들은 전략을 조정하고 있습니다. 현재는 고품질, 권위 있는 콘텐츠를 제작하는 데 중점을 두고 있습니다 – AI 알고리즘이 신뢰할 만하다고 평가할 수 있도록 말입니다 beepartners.vc. 마케터들은 구조화된 데이터(스키마 마크업)를 사용하고 피처드 스니펫(Featured Snippet)을 위해 최적화하고 있는데, AI가 요약을 만들 때 스니펫형 콘텐츠를 자주 활용하기 때문입니다 beepartners.vc beepartners.vc. 또한 E-E-A-T(경험, 전문성, 권위성, 신뢰성) 신호에 집중하여 AI가 자신의 콘텐츠를 신뢰할 수 있다고 인식하게 만듭니다 beepartners.vc. 또 다른 방법은 간결하고 질의응답(Q&A) 형식으로 작성하여 내용을 일종의 “스니펫 친화적”으로 만들어 AI 요약에 포함될 가능성을 높이는 것입니다 beepartners.vc. 이러한 조치들은 “콘텐츠는 AI 알고리즘과 인간 독자 양측 모두에게 어필해야 하며, 기술적 최적화와 진정성 있는 참여를 균형 있게 제공해야 한다”는 Google의 가이드라인과 일치합니다 seoteric.com seoteric.com.

AI가 클릭에 미치는 영향: AI 답변은 사용자가 원하는 정보를 즉시 제공하므로 웹사이트로의 클릭이 줄어들게 됩니다. 2025년 초, 한 분석 결과에 따르면 Google의 AI Overview가 있는 경우 첫 번째 유기적 결과의 클릭률은 약 34.5% 감소하고, 이러한 쿼리의 77%는 어떤 결과도 클릭하지 않는다고 밝혀졌습니다 adweek.com. 이는 과거 대부분의 검색이 링크 클릭으로 이어졌던 것과는 큰 변화입니다. 따라서 SEO 전략에서는 AI 답변 내에서의 브랜드 노출과 더 매력적인 콘텐츠 또는 대체 채널 등 새로운 트래픽 유입 방법을 반드시 고려해야 합니다.

요약하면, AI로 인해 SEO는 보다 총체적이고 품질 중심적으로 진화하고 있습니다. 과거의 단순 페이지 랭킹 중심 전략은 AI가 선별한 답변 내에서의 랭킹으로 전환되고 있습니다. 진정으로 유용하고 체계적으로 잘 정리된 콘텐츠를 제공하는 브랜드가 AI에 의해 선택되고, 그 결과 사용자에게 발견될 수 있는 가장 좋은 기회를 가지게 됩니다 xponent21.com xponent21.com.

2. AI 기반 검색 도구 및 플랫폼

전통적인 검색 엔진의 변화와 함께, 사용자가 새로운 방식으로 정보를 질문할 수 있도록 해 주는 AI 중심 검색 도구가 등장하고 있습니다. 대표적인 예로 ChatGPT, Perplexity, Google의 Gemini/Bard, Microsoft의 Copilot/Bing Chat이 있습니다. 각 도구는 AI 지원 검색에서 서로 다른 특징을 제공합니다:

• ChatGPT (OpenAI): 원래는 일반 대화형 AI로 설계되었으나, ChatGPT는 웹 브라우징과 실시간 정보 수집 플러그인을 사용할 수 있는 기능을 갖추었습니다. 이제 많은 사용자가 자연어로 질문해 하나의 종합된 답변을 받는 검색 도우미로 활용합니다. ChatGPT는 복잡한 쿼리나 리서치에서 검색 엔진의 대안으로 볼 수 있지만, 특별한 플러그인을 사용하지 않는 한 출처를 기본적으로 명시하지는 않습니다. 그 인기는 폭발적으로 증가해 2024년 초 ChatGPT 방문자는 180% 이상 증가하며 수백만 명이 정보 검색에 활용하고 있음을 보여줍니다 adweek.com. 그러나 2024년 당시 실제 전체 검색량에서 차지하는 비중은(구글에 비하면) 아직 2–3%에 불과했습니다 onelittleweb.com. 이는 전통적인 검색 엔진의 방대한 규모 때문입니다.
• Perplexity Ask: Perplexity.ai는 새로운 AI 네이티브 검색 엔진의 예입니다. 대형 언어 모델을 사용해 사용자의 질문에 답하지만, 각 답변 부분마다 근거가 되는 웹사이트 출처를 명확히 제시합니다. Perplexity는 웹 검색 결과와 AI 요약을 결합해 사용자 신뢰를 높일 수 있습니다. 그 사용량 역시 ChatGPT 사용 증가와 함께 성장하고 있습니다 adweek.com. Perplexity의 각주 방식 답변은 Bing과 Google 등 기존 엔진도 AI 요약에 출처 링크를 달도록 영향을 끼쳤습니다.
• Google 검색(Bard 및 Gemini): Google은 검색 생성 경험(Search Generative Experience)이라 부르는 자사 검색에 생성형 AI를 도입했습니다. Bard(초기에는 PaLM 2, 점차 더 발전된 Gemini 모델 사용 예정) 챗봇은 별도의 도구로 제공될 뿐 아니라 Google Assistant에도 통합되고 있습니다 analyticsvidhya.com. 더 눈에 띄는 것은 Google 검색 결과에서 AI Overview가 등장하는 것으로, 이는 “여러 신뢰할 수 있는 웹사이트에서 정보를 수집해 작성된 AI 요약문”입니다 beepartners.vc. 이 요약문은 Google의 Gemini LLM이 작동 기반입니다 beepartners.vc. Google은 Search에 “AI 모드”라는 전용 대화형 검색 인터페이스도 도입했습니다. AI 모드에서는 후속 질문이 가능하고, 멀티모달 결과(예: 이미지를 올려 이에 대해 질문 등)도 제공받을 수 있으며, Google 엔진과 인터랙티브한 대화를 할 수 있습니다 xponent21.com blog.google. 즉, 기존의 입력 및 클릭 기반 검색을 풍부한 대화로 바꾸는 것입니다. Google에 따르면 AI 모드 쿼리는 전통 쿼리보다 2배 더 길고 세부적인 경향을 보였습니다 blog.google.
• Bing (Microsoft Copilot): Microsoft의 Bing 검색에는 OpenAI의 GPT-4 모델이 접목되어 Bing Chat Copilot이라는 이름으로 제공됩니다. 이 AI는 Edge 브라우저와 Windows 11에 내장되어 “웹의 보조자(Copilot)” 역할을 합니다. Bing 검색 인터페이스에서 Copilot은 상단에 출처가 명확히 표기된 쉽고 간단한 답변을 생성해, 사용자가 여러 페이지를 뒤질 필요 없이 신속히 정보를 얻을 수 있게 합니다 microsoft.com. 또한 인터랙티브한 채팅이 가능하여, 사용자가 자연어로 후속 질문을 하고, AI는 맥락을 기억해 답변을 이어갑니다. Microsoft는 이 Copilot 개념을 자사 제품군(Windows, Office 등) 전반에 확대 적용 중이며, 웹 검색과 개인 생산성 작업이 AI를 통해 결합되는 방향을 예고하고 있습니다.

요약하자면, AI 검색 도구는 검색을 더욱 대화형·직관적으로 만들고 있습니다. 사용자는 평이한 언어로 질문을 할 수 있고, (여러 링크 대신) 단일로 통합된 맥락 있는 답변을, 경우에 따라 출처까지 포함해 받을 수 있습니다. 아래 표는 이러한 AI 검색 플랫폼의 몇 가지 주요 기능을 비교한 것입니다:

AI 검색 도구	제공사	특징 및 접근법
ChatGPT (브라우징 기능 포함)	OpenAI	Q&A용 범용 LLM 챗봇. 브라우징 플러그인을 통해 웹 검색 및 요약이 가능함. 단, 답변이 자동으로 출처에 인용되지는 않음. 복잡한 질문이나 브레인스토밍에 자주 사용됨.
Perplexity Ask	Perplexity AI	인용(citations)이 포함된 직접 답변을 제공하는 AI 검색 엔진. LLM으로 쿼리를 해석하고 실시간 웹 결과를 이용하여 간결하고 출처가 있는 답변을 생성함 adweek.com. 신뢰할 수 있는 답변에 중점을 두며, 지원 웹사이트에 링크 제공.
Google (Bard & AI Search)	Google	검색에 생성형 AI를 통합. Bard는 대화형 질문에 응답하는 구글 챗봇(챗GPT와 유사). 검색에서는 AI Overviews가 Gemini LLM으로 여러 사이트의 답변을 종합함 beepartners.vc. 구글의 새로운 AI 모드는 후속 질문과 이미지 기반 쿼리까지 가능한 대화형 검색을 제공하며, 페이지 상단에 종합 답변을 배치함 xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	GPT-4(OpenAI) 기반의 Bing 검색. Bing Copilot은 검색 결과와 함께 챗 인터페이스로 질의에 응답하며, 참고 자료와 함께 요약을 제공함. 쿼리의 반복적 수정이 가능하며, Edge 브라우저에 기본 내장. 마이크로소프트는 이를 “결과 상단에 명확한 답변 제공”하는 AI 어시스턴트로 마케팅 중 microsoft.com, 웹 검색과 유용한 대화를 통합.

사용자에 미치는 영향: 이 도구들 덕분에 사용자는 검색 방식을 더 다양하게 선택할 수 있습니다. 완벽한 키워드 조합을 만들 필요 없이, 전체 질문을 입력해 즉각적인 설명을 받을 수 있습니다. 이는 탐색형 쿼리(예: 여행 계획, 개념 배우기 등)에서 특히 유용하며, 대화 과정을 통해 요구사항을 명확히 할 수 있습니다. 구글의 조사에 따르면, AI 오버뷰/대화형 검색을 시도한 사용자는 더 많은 후속 질문을 하고 더 깊게 탐색하는 경향이 있어 전체 검색 참여도가 증가했다고 합니다 business.google.com business.google.com. 한편, ChatGPT 등에서 직접 Q&A를 받을 수 있게 되면서 기존 검색엔진의 독점도 약간 흔들리고 있습니다. 처음으로 상당수 정보 탐색 쿼리가 구글 외부에서 이뤄지고 있으나, 그 비중은 아직 작습니다. 예를 들어 2024년 4월~2025년 3월까지 상위 10개 AI 챗봇의 전체 방문수는 약 550억 건으로, 상위 10개 검색엔진(1조 8600억 건)과 비교할 때 onelittleweb.com, 대략 1/34 수준입니다. 빠른 성장세지만 아직 검색엔진을 대체할 수준은 아닙니다 onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. 자연어 검색 및 질의 처리

AI가 검색에 끼친 가장 깊은 영향 중 하나는 사용자가 자연스럽고 대화형 언어로 검색할 수 있게 되었으며, 시스템이 실제로 사용자 의도를 이해하게 된 것입니다. 과거에는 좋은 결과를 얻으려면 짧고 키워드 위주의 쿼리(흔히 “키워드어(Keyword-ese)”라고도 함)를 사용해야 했습니다 blog.google. 이제는 달라지고 있습니다. 현대 검색 엔진들은 구글의 BERT, MUM 등 다양한 트랜스포머 기반의 자연어 처리(NLP) 모델을 이용해 쿼리를 맥락 속에서 분석합니다. 이는 엔진이 단어 하나하나가 아니라 전체 문장을 보고 의도를 파악한다는 뜻입니다.

예를 들어, 구글은 “2019 brazil traveler to usa need a visa.”라는 검색에서 BERT가 어떻게 도움을 주었는지 설명했습니다. AI 도입 전에는 구글이 “to”라는 단어의 의미를 제대로 파악하지 못해 미국 여행자가 브라질로 가는 정보만 보여주기도 했습니다. 그러나 BERT의 맥락 이해 덕분에, 구글은 이 쿼리가 브라질인이 미국으로 여행 시 비자가 필요한지에 대한 것임을 올바로 파악하여 관련 정보를 제공합니다 blog.google. 일반적으로 예전에는 무시됐던 불용어(stop words)와 전치사(“to”, “for” 등)도 AI는 중요한 의미의 변화로 인식합니다 blog.google. 덕분에 더 길고 대화형 쿼리일수록 훨씬 정확한 결과를 받을 수 있습니다.

사용자 입장에서 검색은 점점 유능한 어시스턴트와의 대화처럼 변하고 있습니다. 문제를 풀어내듯이 구체적으로 질문을 하거나 상황을 묘사해도, NLP 기반의 검색 시스템이 그 뉘앙스를 해석합니다. 실제로 구글은 2020년부터 영어 쿼리 거의 전체에 AI 언어 모델을 적용해 의도를 파악하고 있습니다 reddit.com. 음성 검색 기능이 발전한 것도 이 덕분입니다(말로 자연스럽게 질문해도 AI가 타이핑 쿼리처럼 이해함).

대화형 쿼리: AI는 멀티턴(연속) 대화 방식의 검색도 가능하게 했습니다. Bing Chat, 구글 AI 모드 등에서 질문—답변—“다음 주말은 어때?”, “더 쉽게 설명해줘”처럼 후속 질문까지 맥락을 기억하여 처리합니다. 이는 쿼리 처리의 큰 변화입니다. AI가 대화 상태(dialogue state)를 유지하는 것으로, 예전 검색엔진에서는 없던 일입니다. 마이크로소프트의 Bing Copilot은 후속 질문을 권장하고 이어질만한 주제 카드를 제안하기도 합니다 microsoft.com microsoft.com. 검색은 더 이상 한 번의 쿼리로 끝나지 않고, 전문가와 대화하는 것처럼 반복적으로 이뤄집니다. 마이크로소프트의 설명처럼, “Copilot Search는 사용자가 전문가와 상호 대화하는 것처럼, 요구에 맞게 대화적으로 검색할 수 있도록 합니다.” microsoft.com.

자연어 검색의 장점: 이 변화 덕분에 원하는 정보를 찾는 진입장벽이 크게 낮아졌습니다. 고급 연산자나 정확한 키워드를 몰라도, “수도꼭지에서 물이 계속 새는데 어떻게 고칠까?” 또는 “파리의 미슐랭 3스타 레스토랑 중 독특한 곳은 어디고, 왜 그런가?”와 같이 AI가 이해할 수 있는 복잡한 질의를 할 수 있습니다. 실제로 검색 엔진은 여러분 대신 여러 번의 하위 쿼리를 자동수행합니다(예: 구글 AI 모드는 “쿼리 팬아웃(query fan-out)” 기법으로 여러 하위 검색을 병행함 blog.google), 그러나 사용자는 한 번 묻는 것처럼 느낄 뿐입니다.

자연어 기능은 음성 검색 및 가상 어시스턴트와도 연결됩니다. 스마트 스피커에 질문을 하면, 복잡한 언어를 분석해 유용한 답을 주길 기대하죠. NLP의 발전 덕분에 오늘날 음성 검색 답변 정확도가 크게 올라, 사용률도 성장해왔습니다(2023~2024년 전세계 인터넷 사용자의 약 20%가 음성 검색을 사용하고 있음, 최근에는 성장세가 안정됨 yaguara.co).

정리하자면, AI 기반 NLP는 검색엔진이 질의의 의미(시맨틱)를 더욱 잘 이해할 수 있게 했습니다. 이제 사용자는 더 자연스럽게 질문하고, 그 질문의 진짜 의도에 맞춘 결과를 받을 수 있습니다. 검색은 더욱 대화형이고 직관적인 경험으로 발전해서, 앞으로 음성 및 챗 기반 상호작용이 일반화되는 기반을 마련하고 있습니다.

4. 비주얼, 음성, 멀티모달 검색

텍스트를 넘어, AI는 이미지, 오디오, 기타 다양한 방식을 통한 검색을 가능하게 하고 있습니다. 현대의 검색은 고전적인 텍스트 박스에만 국한되지 않습니다 – 뭔가를 카메라로 포인팅 하거나, 질문을 소리 내어 말함으로써도 검색할 수 있습니다. 이러한 멀티모달 검색 기술은 빠르게 발전하고 있습니다:

• 비주얼 검색: AI 기반 이미지 인식 덕분에 이미지나 카메라 입력으로 검색할 수 있게 되었습니다. Google Lens와 Bing Visual Search 같은 도구들은 사용자가 사진만 찍어서 사물 식별, 이미지 내 텍스트 번역, 상품 찾기 등을 할 수 있도록 해줍니다. 비주얼 검색은 카메라를 검색 쿼리로 바꿔주는 것입니다. 내부적으로는 컴퓨터 비전 모델이 이미지를 분석해 사물, 텍스트, 랜드마크 등을 탐지하고, 이후 온라인에서 일치하거나 관련된 정보를 찾아 냅니다. 이는 매우 인기가 많아졌는데, Google Lens는 현재 매달 200억 건이 넘는 비주얼 검색에 사용되고 있습니다 business.google.com. 식물이나 곤충 식별, 식당 메뉴 스캔 후 리뷰 찾기, 쇼핑(예: 맘에 드는 재킷을 찍고 어디서 살 수 있는지 찾기) 등 다양한 용도로 활용됩니다. Google은 렌즈 검색의 4분의 1이 쇼핑과 관련됨을 밝혀 비주얼 검색의 상업적 중요성을 보여주었습니다 business.google.com. AI 성능 향상으로 Lens는 이제 사물 하나만 식별하는 것이 아니라 전체 장면을 이해할 수 있게 되었습니다. 2025년, Google은 AI 모드에 멀티모달 AI 검색을 발표했습니다: 이미지를 업로드하고 그 이미지에 대해 질문을 할 수 있습니다 – 즉, 시각과 언어 이해가 결합된 것입니다. AI(Gemini 모델)는 “전체 장면, 사물 간의 관계, 소재, 형태까지” 이해하고 관련 링크를 제공하며 질문에 답변할 수 있습니다 blog.google blog.google. 예를 들어, 체스판을 촬영해서 “이 오프닝이 좋은가요?”라고 물으면 이미지를 분석해 답해줄 수 있습니다.
• 음성 검색: 음성 인식 및 자연어 이해에서 AI의 전문성 덕분에 음성 기반 검색은 주류가 되었습니다. 스마트폰 어시스턴트(Google Assistant, Siri)와 스마트 스피커(아마존 Echo/Alexa 등)를 통해 음성으로 질의가 가능합니다. 2024년 기준, 약 20~21%의 사람들이 정기적으로(최소 주 1회) 음성 검색을 사용합니다 yaguara.co yaguara.co, 모바일 기기에서는 그 비율이 더 높으며(모바일 사용자의 4분의 1 이상이 사용) 빠르고 즉각적인 질의(길찾기, 날씨, 간단한 상식 등)나 지역 검색(“근처 커피숍 찾아줘”)에 자주 활용됩니다. AI는 여기서 이중 역할을 합니다: 먼저, 고도화된 음성인식 모델로 음성을 텍스트로 변환하고, 두 번째로 앞서 설명한 대로 쿼리 언어를 처리합니다. 음성의 영향으로 쿼리는 더 길어지고 대화체가 됩니다(Google은 “음성 검색의 80%가 대화형”임을 관찰, 즉 온전한 질문이나 명령 형태로 이뤄진다는 것). 이는 검색엔진이 그에 맞춰 응답하게 – 자주 답변을 읽어주는 방식 – 만들었습니다. 예를 들어 “브라질의 수도가 뭐야?”라고 물으면, AI가 답을 찾아주고 텍스트-음성 변환 AI가 “브라질의 수도는 브라질리아입니다.”라고 읽어줍니다. 음성 검색은 결과가 직접적 답변(자주 특징 스니펫/지식그래프 데이터 활용)으로 포맷되도록 검색 제공자에 압박을 줬습니다. 한 연구결과에 따르면, 특징 스니펫이 음성 검색 결과의 약 41%를 차지하는데, 이는 어시스턴트가 간결한 답변을 읽는 것을 선호하기 때문입니다 yaguara.co. AI는 음성 상호작용의 품질 역시 향상 중입니다 – 어시스턴트가 맥락 파악에도 더 능숙해져 (“인셉션 감독이 누구야?” 질문 후 “그 사람이 감독한 다른 영화는?”이라고 해도 그가 크리스토퍼 놀란임을 이해함) 연속 대화가 가능합니다.
• 멀티모달 및 앰비언트 검색: 이제는 혼합 입력 – 텍스트, 음성, 이미지 –을 동시에 받아 멀티모달 결과를 보여주는 시대에 접어들고 있습니다. Google의 “멀티서치”(2022년 출시) 기능은 사용자가 한 번에 이미지와 텍스트를 조합해 질의할 수 있게 해줍니다(예: 드레스 사진을 찍고 “빨간색”이라고 추가해, 그 드레스의 빨간색 버전을 찾기) econsultancy.com. 이는 언어와 시각 데이터를 연결할 수 있는 AI에 의해 구동됩니다. 더 넓게 보면, 앰비언트(환경 내장형) 검색이라는 개념이 등장 중입니다. 이는 검색이 환경이나 일상 속에 자연스럽게 녹아들어, 때론 당신이 필요로 할 것을 예측해 먼저 제공하기도 합니다. 예시로, AR 글래스를 쓰면 쳐다본 랜드마크 정보가 즉시 뜬다든지, 휴대폰이 일정이나 여행, 주변 명소에 대한 정보를 검색하지 않아도 선제적으로 띄워줍니다. 멀티모달과 맥락 인식이 결합된 확장입니다. Google의 비전(한 VP의 말)에 따르면, 검색이 앰비언트하게 – “언제 어디서든, 명시적 요청 없이 접근 가능”, 마치 늘 곁에 있는 박식한 친구에게 물어보는 것처럼 된다는 겁니다 1950.ai. 이미 그 징후가 나타나고 있습니다: Google의 라이브 및 렌즈 기능은 카메라가 보는 것을 실시간으로 대화하며 질문할 수 있게 되었고 blog.google, 어시스턴트는 위치나 이메일(사용자가 허용 시) 같은 맥락 정보를 활용해 답변을 맞춤 제공할 수 있습니다(예: 비행기 예약 이메일 바탕으로 여행 중 할 거리 제안 등 blog.google).

비주얼, 음성, 멀티모달 검색의 종합 효과는 훨씬 직관적인 사용자 경험입니다. 더 이상 단어를 타이핑할 필요가 없습니다. 뭔가 보면 바로 검색할 수 있고, 운전 중이나 바쁠 때는 소리 내어 물을 수도 있습니다. 사진이나 영상 안의 정보도 AI가 찾아줍니다. 이는 검색의 마찰을 줄이고, 타이핑이 불편한 모든 상황(음성 검색, 카메라 검색이 모바일에서 특히 활발한 이유)에서 검색을 가능하게 만듭니다. 비즈니스들은 자사 콘텐츠가 멀티미디어 친화적이 되도록 맞추고 있습니다 – 예를 들어 이미지에 설명이 담긴 대체텍스트(alt text)를 넣어 AI가 해석하게 하거나, 자신의 정보가 지식그래프에 포함되게 하여 음성 어시스턴트가 찾아줄 수 있도록 합니다.

5. AI 기반 퍼스널라이제이션 및 추천 엔진

검색과 발견(디스커버리)이 점점 개인 맞춤화되고 있습니다. 이는 AI가 엄청난 양의 사용자 데이터를 분석해 결과와 추천을 맞춤 제공하기 때문입니다. 여기서 개인화란, 같은 질의를 해도 두 사람이 서로 다른 결과를 보거나, 관심사·위치·이전 행동 등 다양한 요소에 따라 각기 다른 콘텐츠가 추천되는 것을 의미합니다. AI가 데이터를 통한 패턴을 학습해 이런 결정을 내리는 엔진입니다.

검색 개인화: Google은 여러 해 전부터 온건한 개인화(예: 지역 결과 우선 노출, 검색 기록 기반 추천 등)를 적용해왔습니다. AI는 이 범위를 훨씬 넓히고 있습니다. 예를 들어, Google이 곧 도입할 AI 검색의 향상 기능은 사용자가 개인 맥락 접속을 선택(opt-in)할 수 있게 해줍니다. 이 경우, AI가 사용자의 과거 검색이나 다른 앱(Gmail 등, 사용자 동의 필요)에서 데이터를 받아 맞춤형 답변을 제공합니다 blog.google. 예를 들어 “이번 주말 행사”를 검색할 때 이메일·위치 접근을 허용했다면, AI가 아주 개인화된 제안을 줄 수 있습니다: “5마일 떨어진 곳에 음악 페스티벌이 있고, 전에 예약했던 레스토랑이 야외공연을 토요일에 합니다.” Google은 이를 다음과 같이 예시했습니다: “AI 모드는 사용자의 과거 예약 또는 검색을 기반으로 야외 좌석 레스토랑을 보여주고, 투숙 중인 곳 근처의 이벤트를 추천(비행기 및 호텔 예약 정보에서)합니다.” blog.google. 이런 기능은 모두 사용자의 계정 내에서 비공개로 이뤄지며 Google은 철저히 사용자 제어(선택 시만 활성, 언제든 데이터 연동 해제 가능)를 강조합니다 blog.google blog.google.

이처럼 깊은 통합 없이도 AI는 사용자가 보는 것을 계속 최적화합니다. 추천 엔진 (예: YouTube 동영상 추천, Netflix 프로그램 추천, Google Discover 뉴스피드 기사 등)이 대표적입니다. 이들은 기계학습 모델로 사용자가 다음에 무엇에 반응할지 예측합니다. 이전 시청/클릭/체류 시간 등 행동을 기반으로, 수백만 명의 데이터 패턴을 비교해 당신이 흥미로워할 콘텐츠를 띄워줍니다. AI 덕분에 이런 시스템은 미세한 패턴까지 감지할 수 있습니다 – 예를 들어 A, B 기사를 읽은 사람이 C 기사도 자주 좋아한다면, A와 B를 읽은 사람에게 C를 추천해줍니다. 이런 대규모 협업 필터링은 AI의 데이터 처리 능력이 없었다면 불가능했을 것입니다.

이점: 개인화는 종종 여러분에게 더 관련성 높은 결과를 제공합니다. 만약 여러분이 항상 채식 레시피를 검색한다면, AI 기반 검색은 이러한 선호도를 학습해 채식 관련 콘텐츠의 순위를 더 높게 매길 수 있습니다. 특정 뉴스 소스를 자주 클릭한다면, 추천 엔진이 해당 소스의 뉴스를 더 많이 보여줄 수 있습니다. 이커머스에서는 AI 추천 시스템이 대대적으로 사용됩니다. 예를 들어, 아마존의 “이 상품도 좋아하실 수 있어요”나 “함께 구매한 상품” 추천은 모두 AI로 구동되며, 여러분에게 보여지는 상품의 순서도 마찬가지입니다. 실제로, 아마존과 같은 기업들은 이제 생성형 AI를 활용해 제품 설명과 추천을 실시간으로 개인화하고 있습니다(예를 들어, AI가 특정 사용자 그룹이 중요하게 생각할 만한 제품 특징을 강조해서 보여줌) aboutamazon.com.

위험과 고려사항: 개인화는 사용자 경험을 개선할 수 있지만, 우려점도 있습니다. 그중 하나가 “필터 버블(filter bubble)” 효과입니다. AI가 항상 여러분이 이미 소비하는 콘텐츠와 비슷한 것만 보여준다면, 다양한 시각이나 새로운 정보에 노출될 기회가 줄어들 수 있습니다. 예를 들어, 개인화된 뉴스피드는 누군가의 정치적 편향을 의도치 않게 강화시키기도 합니다(동의하는 기사만 주로 보여줌). 플랫폼들은 이를 인지하고 다양성과 관련성의 균형을 맞추려고 노력 중이지만, 윤리적으로도 계속 해결이 필요한 과제입니다. 또 다른 문제는 프라이버시입니다. 개인화는 데이터를 수집·분석하는 데 기반합니다. 사용자와 규제자 모두 ‘어떤 데이터가 사용되는가?’, ‘동의는 어떻게 받는가?’, ‘데이터가 얼마나 안전하게 저장되는가?’와 같은 질문을 제기합니다. 프라이버시에 대해서는 다음 섹션에서 더 다루겠습니다.

비즈니스 관점에서 개인화는 강력한 도구입니다. 참여도(맞춤화된 것을 더 클릭할 확률이 높아짐)와 전환율(쇼핑에서 ‘적합한’ 상품을 추천받을 때 구매로 이어질 확률) 모두 높여줄 수 있습니다. Recommendations AI(추천 AI) 서비스를 제공하는 거대한 산업도 존재합니다(예: Google Cloud의 Recommendation AI 서비스 등). 이런 AI 모델들은 강화학습 등의 기법으로 사용자 행동(추천을 클릭했는지, 무시했는지 등)에 따라 지속적으로 추천 성능을 개선합니다.

실시간 및 예측형 개인화: 좀 더 최근 트렌드는 AI가 사용자가 쿼리(검색어)를 입력하기 전, 이미 필요를 예측하는 것입니다. 예를 들어, 여러분의 전화기는 오후 5시쯤이 되면 “집까지 예상 소요 시간“을 묻지 않아도 보여줄 수 있습니다. 평소 그 시간에 귀가하는 패턴을 학습했기 때문입니다 – 이것이 기본적인 환경적(ambient) 개인화입니다. 또는 구글 디스커버(Discover)가 최근 여러분이 검색한 주제와 연관된 정보를 알아서 추천해 주기도 합니다. 이런 예측 기반 기능들은 검색과 추천의 경계를 흐립니다: AI가 개인 맥락을 반영해서 여러분을 대신해 정보를 검색하는 셈입니다.

요약하자면, AI 기반 개인화 덕분에 웹 경험은 점점 사용자 개인별로 달라지고 있습니다. 검색 결과, 추천, 콘텐츠 피드가 우리의 행동 패턴을 학습한 AI 모델을 통해 필터링됩니다. 목표는 정보 탐색을 더 효율적으로 만들어, 관련 없는 내용을 걸러내고 원하는 정보를 더 쉽게 찾게 해주는 것입니다. 다만, 이것이 투명하고 공정하게, 그리고 프라이버시 침해나 회로공명(에코 챔버) 현상 없이 이루어져야 한다는 점이 도전 과제이며, 사회적으로 활발히 논의되고 있습니다.

6. AI의 웹 결과 필터링, 순위 매기기, 해석 역할

AI는 검색 엔진이 스팸을 차단하고, 최적의 결과를 순위 매기며, 그 결과가 사용자에게 의미하는 바를 해석하는 데 있어 핵심적인 비공개 역할을 수행합니다. 이 기능은 사용자에게는 잘 드러나지 않지만, 양질의 검색 결과를 제공하는 데 필수 요소입니다.

필터링과 스팸 감소: 최신 검색 엔진은 AI 기반 시스템을 통해 저품질 또는 악성 콘텐츠를 감지하여 상위에 노출되지 않도록 차단합니다. Google의 독자적 SpamBrain은 스팸 웹사이트, 사기성 콘텐츠, 기타 “쓰레기” 정보를 잡아내는 AI 시스템입니다 developers.google.com. SpamBrain은 머신러닝으로 스팸 패턴(예: 링크 농장, 자동 생성되는 의미 없는 텍스트 등)을 인식해, 사람의 수작업 규칙보다 훨씬 효과적으로 스팸을 가려냅니다. Google에 따르면, SpamBrain의 발전 덕분에 전체 구글 검색 결과의 99% 이상이 스팸 없이 제공되고 있습니다 developers.google.com. 2022년 한 해에만 SpamBrain은 2018년 도입 당시보다 200배 더 많은 스팸 사이트를 탐지했습니다 seroundtable.com. 즉, 여러분이 검색할 때 AI가 이미 수많은 쓸데없는 정보를 미리 제거했고, 여러분은 신뢰할 만하고 적합한 사이트 결과만 받는다는 뜻입니다. 마찬가지로, AI는 폭력·증오·성인물 등 부적절한 콘텐츠를 검색 제안이나 결과에서 걸러내 정책과 현지 법을 준수합니다.

순위 알고리즘: 어떤 결과가 가장 먼저 보일지를 결정하는 일 역시 복잡하며, AI에 적합한 과제입니다. 예를 들어, 구글의 순위 알고리즘은 RankBrain(2015 도입)과 같이 머신러닝 신호를 도입해, 사용자가 결과와 어떻게 상호작용하는지(어떤 결과가 사용자를 만족시키는지 학습) 기반으로 순위를 조정하고 모호한 쿼리에도 더 잘 맞는 결과를 제공합니다. 이후 Neural Matching과 BERT도 통합돼 엔진이 의미상 연관된 단어와 문맥을 더 잘 이해하도록 했습니다. 2020년 기준으로 구글은 BERT가 거의 모든 영어 검색 쿼리에 사용되어 순위 및 연관성 판단에 도움을 준다고 밝혔습니다 reddit.com. 즉, AI는 사용자가 입력한 정확한 키워드가 있는 페이지만이 아니라, 의미적으로 질문에 답하는 페이지도 찾아서 노출해준다는 뜻입니다. 예를 들어 “기타 빨리 배우는 최고의 방법”을 검색하면, ‘연습’이나 ‘스케일 연습’이란 단어가 질문에 직접적으로 없더라도 AI는 ‘스케일을 매일 연습하라’라고 쓰인 페이지가 기타를 빨리 익히는 팁임을 이해하고 높은 순위에 올릴 수 있습니다.

순위 산정에 신경망 활용은 동의어 및 페이지의 전체 주제를 이해하는 데에도 도움이 됩니다. 페이지에 정확한 키워드가 없더라도, 쿼리의 목적에 부합하는 페이지라면 AI가 더 높은 순위를 부여하게 됩니다. 결과적으로 검색의 실질적인 효용이 높아집니다.

결과 해석 및 요약: AI의 새로운 역할은 단순히 결과를 찾고 순위를 매기는 것을 넘어, 사용자를 위해 그 결과를 해석하는 것입니다. 이는 풍부한 스니펫(요약)이나 직접 답변 형태로 나타납니다. 예를 들어, 사실성 질문을 할 때 구글은 직접 답을 보여주는 스니펫을 제공합니다. 전통적으로 이 스니펫은 웹페이지의 문구를 그대로 인용했으나, 최근에는 생성형 AI로 검색 엔진이 여러 결과를 합성해서 직접 응답(위에서 다룬 AI Overviews처럼)할 수 있습니다. 즉, AI가 여러 결과를 요약·조합해 해석해서 보여줍니다.

하지만 이런 해석에는 문제점도 존재합니다. 대규모 언어모델(LLM)은 환각(hallucination) 문제에 취약해, 그럴듯하지만 사실이 아니거나 실제 인용자료에 근거하지 않는 정보를 종종 만듭니다. 검색 맥락에서 이는 AI 요약 답변 속 오류나 사실 오도(왜곡·오역)로 이어질 수 있습니다. 워싱턴 대학교 Center for an Informed Public의 연구에서는, ‘Jevin의 사회적 메아리 이론’이라는 가상의 개념을 생성형 검색 엔진에 질문하자, AI가 실제 존재하지 않는 해설과 인용까지 만들어내며 설명한 사례가 있었습니다 cip.uw.edu. 시스템이 ‘아무것도 찾지 못했다’고 말하는 대신 “꿈을 꾸듯” 답을 만들어낸 것입니다. AI 전문가 Andrej Karpathy의 말처럼, “LLM은 100% 꿈을 꾸기에 환각 문제가 있고, 검색 엔진은 0% 꿈을 꾸지만 창의력 문제가 있다.” cip.uw.edu. 즉, 전통적 검색은 자료를 창조하진 않지만 세련된 단일 답변을 내놓지는 못하고, AI는 멋진 답변을 줄 수 있지만 근거 없는 정보를 만들어낼 위험이 있습니다.

이 문제를 해결하려, 검색 엔진은 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 기반 생성)과 같은 하이브리드 방식을 채택하고 있습니다. RAG에서 AI는 먼저 신경망 기반 검색으로 관련 문서를 찾은 후, 반드시 그 문서에 근거해 답변을 작성하게 합니다(종종 출처 인용도 병행). Bing 채팅, 구글 SGE 등에서 이 기법이 사용되며, 답변 내용이 실제 자료에 근거하도록 하여 환각을 대폭 줄였습니다. 다만 완전하지는 않습니다. CIP 연구자들은, 문서 인용이 있더라도 AI가 맥락에서 벗어난 인용을 하거나(오용), 사실을 잘못 조합하는 경우가 여전히 있다고 지적합니다 cip.uw.edu cip.uw.edu. 이런 AI의 정확한 요약 및 출처 표기를 세밀하게 튜닝하는 것은 앞으로도 발전이 필요한 영역입니다.

AI는 쿼리 단어를 넘어, 사용자 의도를 해석하는 데도 활용됩니다. 예컨대 구글 시스템은 쿼리가 구매(상업적 목적) 관련인지, 지역 검색(근처 결과를 원함)인지, 최신뉴스 관련인지 등 사용자의 의도를 파악해 결과 레이아웃을 맞춤화합니다(쇼핑 링크, 지도, 뉴스 기사 등 결과를 혼합 노출). 이러한 분류는 쿼리와 폭넓은 사용자 맥락을 함께 분석하는 AI 모델로 이루어집니다.

요약하자면, AI가 결과를 필터링, 순위 매기기, 해석하는 역할은 검색 엔진의 두뇌로 볼 수 있습니다.

• 입력을 정제합니다(스팸과 유해 콘텐츠를 걸러냄),
• 출력을 지능적으로 정렬합니다(가장 유용하고 신뢰받는 정보를 상위에 배치),
• 그리고 점점 더 해석하거나 요약합니다(검색 결과를 스니펫이나 AI 답변을 통해 즉시 더 유용하게 만듦).

사용자 입장에서는 더 적은 노력으로 더 좋은 결과를 얻을 수 있지만, 동시에 AI가 정보를 제대로 처리한다는 신뢰가 필요합니다. 그러한 신뢰를 유지하는 것이 기업들이 신중한 이유입니다. 예를 들어 구글은 생성적 요약을 단계적으로 출시하며 실험적이라고 강조하고 있는데, 바로 이러한 해석 문제 때문입니다. 투명성(소스 링크 제공 등)은 사용자가 AI가 제공한 답변을 검증할 수 있도록 하는 한 가지 방법입니다 microsoft.com microsoft.com. AI가 계속 발전함에 따라, 더 스마트한 필터링(예: 허위정보나 상충하는 정보 식별), 더 미묘한 순위 매김(예를 들면, 사용자별로 유용하다고 판단되는 정보가 우선시되는 맞춤형 랭킹), 그리고 더 깊이 있는 해석(예를 들어 AI가 전체 주제를 요약하거나 여러 관점을 나란히 제공)도 기대할 수 있습니다.

7. 디지털 광고 및 콘텐츠 제작, 검색 가능성에 미치는 AI의 영향

AI 기반 검색의 등장은 웹 경제, 특히 디지털 광고(주로 검색 트래픽에 기반한 2,000억 달러 이상의 산업)와 대중을 끌어들이기 위한 콘텐츠 제작 방식에 큰 변화를 일으키고 있습니다. AI 검색 시대의 광고: 구글과 같은 검색 엔진은 전통적으로 검색 결과 옆에 광고를 보여 수익을 올렸습니다. 사용자가 광고를 클릭하면 구글이 수익을 얻는 구조입니다. 그런데 만약 AI가 직접 답을 준다면 어떻게 될까요? 결과 클릭 수가 줄어들면 광고 노출 및 클릭 수 역시 줄어듭니다. 실제로 초기 데이터는 광고주들에게 경고음을 울리고 있습니다. AI 답변이 페이지 상단을 차지하면서 유기적 클릭이 크게 감소했고, 많은 검색이 어떤 결과도 클릭하지 않고 종료되었습니다(최대 77%가 AI 답변 쿼리에서 클릭이 없다는 조사 adweek.com 참조). AI 요약에 만족한다면 사용자는 광고나 일반 링크까지 스크롤하지 않을 수도 있습니다. 구글도 이를 매우 인식하고 있고, AI 경험에 광고를 통합하는 다양한 실험을 하고 있습니다. 순다 피차이(Sundar Pichai, 구글 CEO)는 투자자들에게 AI 채팅 결과에 “네이티브 광고 아이디어가 있다”고 안심시켰습니다 adweek.com. 현재 Search Generative Experience에 구글은 보통 AI 개요 박스 내 또는 바로 아래에 광고(스폰서 링크나 쇼핑 결과 등)를 배치하고 있습니다. 표시는 광고임을 명확히 하고 있습니다. 표준 파란색 링크를 클릭하지 않더라도, 사용자가 관련 광고 제안을 볼 수 있도록 자연스럽게 녹아들게 만들고자 노력하고 있는 것입니다. 예를 들어, AI 요약이 ‘최고의 저가 스마트폰’에 관한 것이라면 특정 휴대폰 할인 광고가 함께 뜰 수 있습니다. 하지만 이 역시 미묘한 균형이 필요합니다. AI의 임무는 사용자가 원하는 답을 주는 것이므로, 광고가 너무 침해적으로 들어가면 경험을 해칠 수 있습니다. 구글 경영진들은 AI로 사용자 경험을 제대로 구축하면, 광고 수익화는 뒤따를 것이라고 자신감을 표명했습니다 adweek.com. 즉, 사용자 유입이 우선이고 광고는 그 다음이라는 의미입니다. 흥미로운 가능성 중 하나는 AI 기반 검색이 더 맞춤형 광고를 가능하게 할 수 있다는 점입니다. AI가 사용자의 쿼리 뉘앙스를 더 잘 이해하면, 실제로 필요한 것에 딱 맞는 광고를 보여줄 수 있습니다. 예를 들어, AI와 하이킹 여행 계획을 상담하는 대화 중 장비를 고민하는 순간, 관련 장비 광고가 제시될 수 있습니다. 이는 AI의 대화 이해도가 더해진 문맥 광고의 한 형태입니다. 일부 광고 전문가들은 기존 키워드 광고 구매 방식이 쇠퇴할 것이라 말합니다. 사용자가 키워드 대신 질문을 한다면, 광고주는 어떻게 끼어들어야 할까요? 한 전 구글 광고 책임자는 “20년 만에 처음으로 키워드는 이제 죽었다고 믿는다”라고 예측했습니다 adweek.com. 즉, 앞으로 업계는 AI가 인식할 수 있는 주제나 의도 기반 타겟팅으로 변화할 수 있다는 의미입니다. 지금은 구글 검색 광고 비즈니스가 여전히 막대하지만, 압박을 받고 있습니다. 아마존과 같은 경쟁자들이(상품 검색 등에서) 광고 점유율을 늘려가고 있고, AI로 손쉽게 수익화되던 검색량 자체가 줄어든다면 구글의 우위도 약화될 수 있습니다. Adweek가 인용한 시장 조사에 따르면, 구글의 미국 검색 광고 시장 점유율이 10년 전 64%에서 2027년에는 약 51.5%까지 떨어질 것으로 전망되고 있습니다 adweek.com. 물론 AI 검색이 질문을 더 많이 이끌어 더 긴 세션에서 광고를 보여줄 새 기회도 있을 수 있습니다. Bing 역시 챗 인터페이스에 광고를 배치하고, 연관성이 높을 때 클릭률이 나쁘지 않다고 보고한 바 있습니다. 콘텐츠 제작 및 검색 가능성: 반대편에는 뉴스 사이트, 블로거, 기업 홈페이지 등 콘텐츠를 만드는 사람들이 있습니다. 이들은 예전부터 검색 엔진을 통해 유입되는 트래픽(SEO 또는 광고 클릭)을 중요하게 여겨왔습니다. AI 검색은 여기에 2가지로 변화를 주고 있습니다.

1. 콘텐츠 제공자의 트래픽 감소: 만약 답변이 검색 페이지에서 바로 제공된다면, 사용자는 소스까지 클릭하지 않을 수 있습니다. 게시자들은 트래픽 및 수익 감소를 우려합니다. 앞서 언급했듯, 2023년 이미 ‘제로 클릭’ 검색 비율이 65%를 넘었고 곧 70%가 넘을 것으로 예상됩니다 1950.ai. 일부 매체는 AI 스니펫이 기존 “특정 정보 요약(Featured Snippet)” 문제의 극대화라고까지 표현합니다. 여러 사이트의 정보를 모아서 사용자가 사이트를 실제로 방문하지 않아도 답을 얻는 구조 때문입니다. 이는 전통적인 웹 생태계의 균형을 위협합니다. 그간 검색 엔진이 방문자를 사이트로 보내주고, 사이트는 광고나 구독으로 수익을 내는 순환이었기 때문입니다. AI가 기본 인터페이스가 되면 콘텐츠 제작자가 인정이나 클릭을 받지 못할 우려가 있습니다. 새로운 프레임워크 논의도 있습니다. 예를 들어 AI 출력에 명확한 출처 표시나, 경우에 따라 원 콘텐츠 제작자에게 보상을 제공하는 등(구글뉴스 스니펫 논쟁의 연장선)이 논의되고 있습니다. 실제로 규제기관도 주시 중입니다. EU 등은 AI 결과에 게시물 내용을 활용하는 것이 저작권 침해 또는 수익 분배 필요성을 야기할 수 있는지 검토하고 있습니다 1950.ai.
2. AI 생성 콘텐츠 홍수: 콘텐츠 제작 자체도 AI로 인해 혁신되고 있습니다. 마케터와 작가들은 GPT-4 같은 도구로 블로그, 상품설명, SNS 게시물 등 다양한 콘텐츠를 대량 제작할 수 있게 되었습니다. 이는 생산성 향상에 긍정적일 수 있습니다. 소규모 사업자도 적은 인력으로 웹사이트 노출도를 올릴 수 있으니까요. 그러나 동시에 콘텐츠 포화의 부작용도 발생합니다. 모두가 AI로 수십 개의 글을 작성하면, 웹에는 반복적이거나 저품질 콘텐츠가 넘쳐날 수 있습니다. 이에 따라 검색 엔진도 더 정교한 필터링이 필요해집니다(소개한 ‘Helpful Content’ 업데이트는 “사람 중심” 콘텐츠에 집중). 구글은 AI 생성 콘텐츠 자체를 지침 위반으로 보지는 않지만, 검색 순위 조작을 목적으로(스팸> 생성된 콘텐츠는 인간이든 AI든 모두 제재할 것이라고 밝혔습니다 seo.ai. 즉 양보다 질이 중요해진다는 의미입니다. AI가 “중간 정도” 품질의 콘텐츠는 모두 만드니, 두각을 드러내려면 인간의 경험과 독창성, 전문성이 더욱 중요하게 되었습니다. SEO 커뮤니티에서는 AI 시대에 E-E-A-T (전문성, 경험, 권위, 신뢰성)가 더 중요해질 것이라는 이야기가 나옵니다. 예를 들어 직접 경험, 자체 조사 등이 포함된 콘텐츠가 기존 자료 요약본에 비해 더 가치 있다고 판단될 가능성이 높다는 것입니다 beepartners.vc.

반대로 AI는 창작자를 지원할 수도 있습니다. AI는 검색 데이터를 분석해 어떤 주제를 다뤄야 할지, 또는 검색 스니펫에 포함될 수 있게 내용 구조를 최적화(예: Q&A 포맷 등, AI 및 음성 비서가 간결한 Q&A형식을 선호함)하도록 도와줍니다. 콘텐츠 추천 알고리즘(유튜브, 틱톡 등)도 AI로 창작자의 콘텐츠를 신규 잠재 고객에게 노출시킵니다. AI가 사용자의 취향과 창작자의 콘텐츠를 잘 연결한다면 이는 오히려 기회가 될 수도 있습니다. 요즘은 ‘AI 시대의 SEO’라는 분야도 생겼습니다. 단순히 “구글 랭킹을 올릴까?”가 아니라 “AI 어시스턴트가 인용하거나 링크하는 선호 소스가 되려면 어떻게 해야 할까?”가 고민 포인트입니다. 구체적인 방법론으로는, 신뢰할 만한 소스가 되도록 실제 정보 정확성 확보, AI가 쉽게 읽도록 스키마 메타데이터 활용, AI가 브랜드 권위를 인식하도록 브랜드 평판 쌓기 등이 있습니다.

광고 콘텐츠 제작: 광고주들은 직접 AI를 활용해 다양한 버전의 광고 문구를 생성하고, 플랫폼의 AI가 어떤 것이 가장 성과가 좋은지 선택하게 합니다. 구글 광고는 웹사이트의 내용을 기반으로 광고 제목과 설명을 생성하는 AI 도구를 도입하기 시작했습니다. 이처럼 AI는 광고 제작 과정을 효율적으로 간소화하고, 광고의 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 AI는 서로 다른 타깃 오디언스에 맞게 자동으로 광고를 맞춤화할 수 있습니다(동적 맞춤화, 예를 들어 연령대에 따라 다른 이미지를 보여주는 것처럼). 소셜 미디어 광고에서는 AI가 타기팅과 광고 크리에이티브 최적화에 도움을 줍니다(페이스북 알고리즘처럼, 어떤 광고 크리에이티브가 어떤 유저에게 가장 반응이 좋은지를 학습).

결론적으로, AI는 디지털 광고 및 콘텐츠 분야의 인센티브와 방식을 재구성하고 있습니다. 광고주는 AI 챗 응답에 메시지를 노출하거나, AI가 추천을 할 때 자신의 브랜드가 등장하도록 하는 등 새로운 포맷에 적응해야 합니다. 퍼블리셔와 콘텐츠 제작자들은 AI의 인용으로 소스가 노출될 수 있도록 최적화하거나, 트래픽 유입 경로를 다각화하거나, AI를 직접 활용해 차별화된 콘텐츠를 제작하는 등 가시성과 수익을 보장받기 위한 새로운 전략을 모색 중입니다. 이 영역은 매우 빠르게 진화하고 있으며, AI가 제공하는 정답과 기존의 추천 트래픽이 어떤 균형을 이루는지 업계는 예의주시하고 있습니다. 향후 새로운 파트너십이나 보상 모델이 생겨날 수 있습니다(예를 들어, 2023년 오픈AI는 웹사이트의 콘텐츠를 직접 받아 사용자에게 보여주는 브라우저 플러그인을 출시했으며, 여기에는 웹사이트 광고도 포함될 수 있습니다. 이는 AI를 사용하면서도 퍼블리셔에게 가치를 돌려주는 한 방식입니다). 확실한 것은 디지털 마케팅의 플레이북이 다시 쓰이고 있다는 점입니다.

8. AI 지원 브라우징의 윤리적·프라이버시 이슈

검색과 브라우징에 AI가 접목되면서, 긍정적인 발전뿐만 아니라 윤리적·프라이버시 문제도 신중히 고려해야 합니다:

오정보 및 편향: 앞서 언급했듯 AI 시스템은 때때로 실제와 다른 정보를 매우 확신에 차서 제공합니다. 이런 경우 사용자가 권위적으로 보이는 AI의 답변에 잘못된 정보를 믿게 되어 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 의학이나 법률 질의에 AI가 잘못 답하면 심각한 결과로 이어질 수 있습니다. 윤리적으로는, AI 검색 제공자는 이런 “환각현상”을 최소화하고, 불확실성을 명확하게 안내해야 합니다. 실제로 AI 검색 인터페이스에는 종종 면책 조항이 포함되어 있습니다(예: “생성형 AI는 실험적이며 정확하지 않을 수 있습니다” blog.google 같은 문구) 그리고 사용자가 인용된 소스를 직접 확인하도록 유도합니다. 또한 AI에 내재된 편향 문제도 있습니다. 웹 데이터를 학습하는 과정에서 사회적 편견이나 일부 치우친 시각이 반영될 수 있기 때문입니다. 예를 들어, AI가 특정 직업을 성별과 연관짓거나 소수 의견은 과소 대표하는 식의 편향을 드러낼 수 있습니다. 윤리적으로 기업들은 AI의 정렬을 위해 결과를 더 공정하고 사실적으로 만드는 기술 개발에 힘쓰고 있지만, 투명성과 다양한 평가가 필요한 지속적 과제입니다.

투명성: AI가 답을 제시할 때, 그 근거까지 공개해야 할까요? 많은 사람들이 그렇다고 봅니다. 그래서 출처 인용이 중요한 이유입니다 – 사용자는 “누구에 따르면?”이라는 물음에 답할 권리가 있습니다. 초기 폐쇄형 AI 시스템이 받은 한 가지 비판이 ‘블랙박스’ 문제, 즉 불투명성 문제였습니다. 인용 또는 최소한 “이 정보는 위키피디아와 브리태니커에서 찾았습니다”와 같이 설명을 제공함으로써, AI 검색 엔진은 더 투명해지고 정보 검증이 쉬워집니다 microsoft.com microsoft.com. 또한 AI 시스템이 정답 fabrication(지어내기) 대신 불확실성(uncertainty)을 인정하도록 하려는 움직임도 있습니다. 기존 검색엔진은 매우 희귀한 쿼리에는 “검색 결과 없음”이라고만 답할 수도 있지만, AI는 질문에 답하려는 경향이 있어 실제로는 없는 정보도 만들어내곤 합니다. 윤리적으로는, AI가 “잘 모르겠습니다” 또는 “해당 정보는 찾지 못했습니다”라고 답하는 것이 때론 더 바람직합니다. 실제로 요즘 많은 AI 챗봇은 특정 질문엔 답변을 거부하거나 불확실성을 표명하도록 튜닝되어 있습니다(예: ChatGPT가 진짜 모를 때 “그에 관한 정보가 없습니다”라고 답변). 이는 덜 만족스럽게 느껴질 수도 있지만, 사용자를 오도하는 것보다는 바람직한 태도입니다.

사용자 프라이버시: AI 지원 브라우징은 개인화와 결과 향상을 위해 더 많은 사용자 데이터를 처리하는 경우가 많아집니다. 이는 데이터가 어떻게 저장되고, 누가 접근할 수 있으며, 유출이나 오남용 가능성은 없는지 등 프라이버시 문제를 제기합니다. 실제로 2023년 초에 이탈리아 데이터 보호 당국이 ChatGPT를 일시적으로 금지한 사건이 있었습니다 reuters.com. 오픈AI가 모델 학습에 사용하는 대규모 개인 데이터 수집에 법적 근거가 없고, 사용자에게 데이터(대화 내용 포함)가 어떻게 저장/이용되는지 제대로 안내하지 않았다는 점이 문제가 되었습니다 reuters.com reuters.com. 이에 오픈AI는 개인정보처리방식에 대한 투명성 제고, 연령 인증 도구 도입(미성년자 데이터 문제), 사용자에게 대화 로그를 학습에 사용하지 않도록 옵트아웃할 수 있는 선택권을 추가로 제공하는 조치를 시행했습니다 reuters.com. 이 사례는 AI 도구가 데이터 보호법을 준수해야 함을 상기시킵니다. EU의 일반개인정보보호법(GDPR) 등은 데이터 수집 목적을 명확히 하고 사용자에게 데이터 삭제 및 옵트아웃을 요청할 권리를 줍니다. 이제 ChatGPT 등에는 채팅 기록 미사용 기능이 제공돼, 사용자 대화가 추가 학습에 쓰이지 않도록 할 수 있습니다.

추가로, AI 검색 에이전트가 사용자를 대신해 웹 정보를 수집할 때 어느 정도의 사용자 맥락이 공유되는지도 질문이 됩니다. 예를 들어 AI가 항공권 예약을 도와줄 때 위치나 기타 개인정보를 사용할 수 있는데, 이런 정보가 제3자에게 부주의하게 노출되지 않도록 하는 것이 중요합니다. AI 설계자들은 가드레일(안전장치)을 구현해, 민감 데이터가 외부로 노출되지 않도록 하고 백엔드에서도 보호받을 수 있게 해야 합니다. 예를 들어, “내 현재 위치가 어디야?”라고 AI에게 물었을 때 프라이버시 보호 차원에서 대답을 거부하게 설계해야 합니다(실제로 많은 음성비서가 사용자 승인 없이는 위치 정보를 알려주지 않음).

데이터 보안: AI가 더 많은 데이터를 처리하게 되면서, 이 데이터의 보안은 매우 중요해졌습니다. AI 모델 스스로가 학습 데이터에서 개인정보(PII)를 의도치 않게 암기할 위험이 있습니다. 실제로 GPT-2의 초기 버전이 학습 데이터 일부(저작권 기사나 소스코드) 내용을 그대로 출력하는 사례가 있었습니다. 이런 리스크 때문에 많은 기업이 학습 데이터에서 개인정보를 제거하려 노력하고, 사용자 대화를 추가 학습에 사용하는 것 자체도 논란입니다. 기업 사용자일수록 신중해—많은 회사가 기밀정보가 유출될까봐 ChatGPT에 민감한 정보를 입력하는 것을 금지합니다. (예: 삼성 직원 일부가 ChatGPT에 기밀 코드를 붙여넣었다가 오픈AI 학습 데이터에 포함되어 유출 우려가 있었음) 이런 배경 때문에 기업용 AI 서비스에서는 데이터가 학습에 사용되지 않고 암호화와 감사 로그 등 보안 조치가 제공됩니다.

콘텐츠의 윤리적 사용: 콘텐츠 제작자 입장에서 또 하나의 윤리적 쟁점은, AI가 웹의 모든 콘텐츠를 기반으로 답을 생성하는 것이 과연 공정한가입니다. 누군가는 이는 지식의 재구성이므로 사회 전체에 이롭다고 보는 반면, 일부 작가·예술가들은 AI가 저작권자를 인정하거나 보상 없이 자신들의 창작물을 무임승차(프리라이딩)한다고 느낍니다. 이 문제로 실제로 소송(예: 일부 작가들이 AI가 자신들의 저서를 허락 없이 학습에 썼다며 오픈AI를 고소)이 벌어지고 있고, 앞으로 학습 데이터 출처 및 저작권 정책에 영향을 줄 수 있습니다. 이미 EU의 AI 규제 초안에는 생성형 AI가 저작권 데이터를 썼는지 공개를 의무화하자는 조항이 포함될 예정입니다 reuters.com. 앞으로 검색엔진에서도 AI 요약 시 내 콘텐츠를 사용하지 말라는 ‘옵트아웃’ 태그(예: “AI 사용 금지” 메타 태그)를 제공하는 방식이 도입될 수 있습니다. 실제로 구글이 “NoAI” 메타 태그 도입을 시사했으며, 사이트가 AI 학습이나 스니펫용으로 콘텐츠 사용을 허용하지 않도록 명시할 수 있게 될 전망입니다.

사용자 자율성과 의존성: 마지막으로, 윤리적으로 중요한 쟁점 중 하나는 AI가 사용자 행동과 인식을 어떻게 바꿀 수 있는가입니다. 만약 AI 비서가 정보의 주요 관문이 되면, 사용자가 특정 AI에만 너무 의존하게 되지 않을까요? 그런 구조에서는 악의적인 세력이 AI를 조작해 수많은 사람을 오도하려는 시도를 하기도 쉬워집니다. 즉, AI 모델을 통제하는 자에게 큰 권력이 쏠릴 수 있습니다. 사회적으로 AI 시스템의 공정성과 정확성을 위한 외부 감사, 투명성, 책임성을 요구할 가능성이 큽니다. 반면, AI는 기존 방식보다 더 많은 사람에게 정보 접근 기회를 민주화할 수도 있습니다 – 예를 들어 글을 읽지 못하는 사람이나 장애가 있는 이들도 음성으로 질문하고 답변을 들을 수 있습니다. 이것은 윤리적 순기능이라고 할 수 있습니다: 정보 접근성과 포용성을 높인다는 점에서 말입니다.

프라이버시 대 개인화의 균형: 5장에서 언급했듯이, 고도로 개인화된 AI 서비스는 큰 효용을 제공할 수 있지만 개인 데이터 사용을 필요로 합니다. 올바른 균형을 잡는 것이 중요합니다. 가장 가능성 있는 접근법은 사용자에게 통제권을 부여하는 것입니다. 즉, 사용자가 개인화에 동의하도록 선택하게 하고 어떤 데이터가 사용되는지 명확히 알리는 것(구글이 AI 검색에서 지메일 통합을 허용했지만, 오직 사용자가 동의했을 때만 blog.google 참고)입니다. 또한 강력한 익명화 구축 – 데이터를 집계 형태나 기기 내 처리(온디바이스 프로세싱) 방식으로 사용하는 것 – 역시 프라이버시 보호에 도움이 됩니다(예를 들어, 일부 AI 기능은 사용자의 기기 내에서 실행되어 원시 데이터가 외부로 나가지 않도록 할 수 있음).

요약하면, 브라우징에서의 AI 윤리와 프라이버시 환경은 신뢰를 중심으로 전개됩니다. 사용자는 AI가 정확하고 편향되지 않은 정보를 제공하며 자신의 개인 데이터를 보호한다는 신뢰를 가져야 합니다. 이를 위해서는 AI 투명성(출처 공개, 불확실성 인정, 감사 허용), 데이터 관행(프라이버시 법률 준수, 사용자가 자기 데이터에 대한 권한 가짐) 및 콘텐츠 윤리(콘텐츠 제작자의 지적재산권과 노력 존중)에 대한 지속적인 개선이 필요합니다. AI를 검색에 도입하는 기업들은 이를 제대로 처리해야 한다는 주목을 받고 있습니다. 앞으로도 AI 거동의 지속적 개선(예: 모델 성능 향상에 따른 환각 현상 감소), 프라이버시 기능 업데이트(데이터 세분화 선택권, 보존 기간 통제 등), 그리고 규제 프레임워크(정부 차원의 AI 서비스 규칙 제정, 과거 데이터 보호와 온라인 콘텐츠처럼 등)가 이어질 가능성이 높습니다.

9. 미래 예측: AI 에이전트, 앰비언트 서치, 그리고 가상 어시스턴트

앞으로는 “검색 엔진”, “브라우저”, “어시스턴트”의 경계가 계속 흐려질 것입니다. AI 에이전트가 온라인에서 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 시대가 곧 다가오며, 검색은 점차 일상적 맥락에 통합될 것입니다(앰비언트 컴퓨팅). 향후 브라우징/검색의 미래에 대한 주요 예측과 트렌드는 다음과 같습니다:

• 작업을 위한 자율 AI 에이전트: 미래의 AI 시스템은 정보를 찾아주는 것에 그치지 않고, 사용자를 대신해서 행동까지 수행할 수 있게 됩니다. 우리는 구글 검색의 AI “에이전틱 기능”과 같은 초기 사례를 이미 보고 있습니다. 구글이 시연한 예시로, 사용자가 콘서트 티켓을 찾으라고 AI에 요청하면, 여러 티켓 사이트를 검색하고, 옵션을 비교하고, 심지어 구매 양식 작성까지 시작—즉 마지막 선택만 사용자가 하도록 blog.google. 즉, AI는 단순히 정보 검색(“어떤 티켓이 있나”)을 뛰어넘어 거래 흐름의 일부분(“티켓 개수 입력, 여러 사이트 가격 확인 등”)을 수행한 것입니다. 이는 AI가 종합 컨시어지 역할을 하는 미래를 시사합니다. “AI, 예산 2,000달러로 해변 여행 일주일 예약해줘”라고 말하면, AI가 항공편, 호텔, 후기까지 조사한 뒤 계획을 제안하거나, 사용자가 승인하면 예약까지 마치는 식입니다. 마이크로소프트 역시 단순 정보 검색을 넘어 실행까지 돕는 코파일럿 비전을 가지고 이를 추진 중입니다(Windows Copilot은 이미 설정 변경이나 문서 요약을 지원하며, 이후 달력, 이메일 자동 관리까지 발전할 전망). 이런 에이전트들은 웹 검색 즉, 정보뿐만 아니라 통합 서비스와 API에도 의존하게 됩니다. 실질적으로 웹을 정보뿐 아니라 “행동의 데이터베이스”로 간주하는 것이죠. 예를 들어, AI 에이전트가 OpenTable API로 레스토랑을 예약하거나, 구조화되지 않은 웹사이트에서도 폼을 자동 작성할 수 있습니다. 이런 점은 웹사이트가 AI가 사용할 수 있도록 API나 구조화된 데이터 등 ‘AI 친화적 인터페이스’를 갖춰야 할 필요성을 시사합니다. 이미 구글의 Duplex(음성으로 식당 예약 전화까지 해주는 AI) 같은 서비스가 이런 미래를 암시합니다. SEO 및 마케팅 측면에서 “AI 퍼널” 개념이 언급되고 있는데, 이는 인간의 사용자 여정뿐 아니라, AI 에이전트가 사용자를 대신해 상품이나 콘텐츠를 선택하도록 최적화하는 것입니다. 중요한 점은, 만약 AI 에이전트가 어떤 브랜드의 제품을 사용자를 위해 골라준다면, 기업은 AI가 자신을 선택하게 만들어야 한다는 것입니다. 이는 새로운 최적화 방식, 즉 SEO와 유사한 AI 에이전트 최적화라는 개념을 불러올 수 있습니다. 한 SEO 전문가의 말처럼, “AI가 어떤 브랜드를 추천할지 결정하는 시대, 그들이 당신을 선택하도록 하는 것이 당신의 일” xponent21.com. 이를 위해서는 뛰어난 상품 메타데이터, 좋은 가격, 신뢰받는 브랜드 이미지가 필요할 것입니다. 사용자를 대신해서 행동하는 AI는 사용자 만족도 극대화를 목표로 훈련될 가능성이 큽니다(후기, 보증 등에서 더 나은 브랜드를 우선시). 즉, 앞으로는 인간 소비자뿐 아니라 AI 평가자를 사로잡아야 할지도 모릅니다.
• 앰비언트 서치 & 연속적 지원: 앰비언트 서치란 검색이 우리의 삶의 배경에서 계속 일어나면서, 정보를 선제적으로 제공하는 개념입니다. 이미 우리는 어디에나 컴퓨터가 존재하는 유비쿼터스 컴퓨팅 시대로 가고 있습니다. 미래에는 증강현실(AR) 안경이 당신이 보고 있는 것을 실시간 인식해(라벨, 길 안내, 번역 등) 정보를 제공해줄 수 있습니다. 이는 사용자가 명시적으로 질문하지 않아도 문맥에 따라 자동으로 검색이 일어나는 형태입니다. 예를 들어, 거리를 걷다보면 AR 안경이 지나가는 식당들의 평점을 자동 표시해준다거나—이것이 바로 위치, 시각, AI가 결합한 앰비언트 서치 경험입니다. 또 문맥 인식 음성 어시스턴트가 대화의 단서를 듣고 있다가(사용자 동의 시) 내가 토론 중인 내용에 연관된 정보를 조용히 찾아 대기, 요청 시 알려주는 것도 가능합니다. 또는 자동차 AI 어시스턴트가 “기름이 거의 떨어졌고 2마일 앞에 저렴한 주유소가 있습니다”처럼, 필요를 예측해 주유소 정보와 가격을 찾아 먼저 알려주는 것 등이 이에 해당합니다. 앰비언트 컴퓨팅은 대개 예측형 AI와 맞닿아 있습니다: 사용자의 필요를 앞서 예견하는 것이죠. 구글 검색 담당 부사장 엘리자베스 리드는 그 목표가 “모든 것을 아는 친구에게 묻는 것처럼 자연스럽게 구글에 질문할 수 있게 하는 것”이라고 언급했습니다 1950.ai. 앞으로는 검색어를 타이핑하는 일이 드물어지고, 센서(시각, 위치, 건강 등)와 AI가 언제, 어떤 유용한 정보를 띄워야 할지 알아서 제공해줄 것입니다. 프라이버시는 여기서 매우 중요합니다—앰비언트 서치는 반드시 사용자가 통제할 수 있어야 하며(원치 않는 도청, 또는 내 정보를 남이 보는 것 등은 누구도 원치 않음), 마치 “Hey Siri” 나 “OK Google” 활성화/비활성화처럼, 사용자가 모드를 언제든 켜거나 끌 수 있는 방식이 될 것입니다.
• 차세대 가상 어시스턴트: Siri, Google Assistant, Alexa 등의 디지털 어시스턴트는 대형 언어 모델과의 통합을 통해 훨씬 강력해질 것입니다. 구글은 이미 Bard와 통합된 어시스턴트를 발표했으며, 이는 사실상 구글의 음성 어시스턴트가 Bard(구글의 LLM)의 역량을 탑재한 버전입니다 analyticsvidhya.com. 덕분에 미리 정해진 답변이 아닌, 풍부하고 대화적인 응답 생성 및 복잡한 업무 수행까지 가능해졌습니다. 앞으로는 다단계 요청도 자연스럽게 처리하는 어시스턴트(예: “어시스턴트, 친구 모임 주말 준비 좀 도와줘—장소 찾아보고, 참석가능 여부 이메일 보내고, 일정표도 초안 잡아줘”)가 기대됩니다. 또한 점점 더 친근한 성격을 띄고 긴 대화도 잘 이어가는 진정한 ‘대화형 AI 동반자’에 가까워질 것입니다. 몇 년 뒤엔 일상에 “AI 비서”를 두는 것이 흔해질 수 있습니다—내 이메일을 읽고 요약, 필요해 보이는 약속을 알아서 일정에 추가, 할 일 알림까지 모두 맡아 주는 AI 에이전트 말이죠. 마이크로소프트 365의 Copilot 역시 사무용으로 이 방향에 진입 중이며, 일상생활용 AI 에이전트도 속속 등장할 전망입니다.
• IoT 및 기타 데이터 소스와의 통합: 미래의 검색은 당신의 개인 데이터에도 연결될 수 있습니다—일종의 “내 인생 로그 검색”이라고 보세요. 예를 들어, 스마트 기기로 건강 관리를 한다면, “최근 5km 이상 뛴 마지막 운동은 언제였지?”라 묻고 AI가 손목시계 데이터를 활용해 답할 수 있습니다. 또는 “지난달 버섯 넣었던 요리 레시피 찾아줘”라고 하면, 스마트 오븐의 기록이나 개인 메모에서 검색해줄 수 있습니다. 즉, 검색이 공공 웹을 넘어 개인 및 센서 데이터까지 아우르게 되고, AI가 그 가교 역할을 하는 것이죠. 물론, 이건 강력하면서도 매우 민감한 영역이므로(프라이버시 재차 중요!) 도입은 신중하게 이뤄질 것입니다.
• 뉴럴 인터페이스와 새로운 방식들: 좀 더 먼 미래에는 일부 기술기업이 뇌-컴퓨터 인터페이스 같은 직접 연결을 탐색 중입니다. 만약 이것이 가능해진다면, ‘검색’은 생각만큼 빠르게 이뤄질 수 있습니다. 이는 다소 공상적이지만, 사용 마찰을 최대한 줄이는 미래 방향성을 보여줍니다. 좀 더 현실적인 발전으로는 멀티모달 AI 모델(GPT, 구글 젬니의 차기 버전 등)이 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오까지 매끄럽게 다루는 흐름입니다. 즉, AI에게 “이 1시간짜리 회의 녹화 좀 훑고 중요한 결정사항만 알려줘”라고 할 수 있고, 영상 콘텐츠 내에서도 검색이 가능한 시대가 온다는 겁니다. 또 실시간 번역과 맥락 제공—예를 들어, 이어폰을 착용했을 때, 단순히 음성을 번역해 주는 것뿐 아니라 누군가 회사명을 언급하면 그 회사 최신 뉴스를 속삭여주는 기능도 가능해질 것입니다.
• 사회와 산업의 변화: AI 에이전트가 검색과 브라우징 업무를 더 많이 대행하게 되면서, 일부 직업이 진화하거나 감소할 수 있습니다. 예를 들어, 인간 여행사나 고객지원 담당자의 역할이, AI 에이전트를 감독하거나 보조하는 형태로 변할 수 있습니다. 검색 마케팅(SEO/SEM) 업계도 새로운 형태로 변모할 전망입니다(일부는 Answer Engine Optimization 같은 형태로, 또는 자신의 데이터/기술을 AI 어시스턴트에 통합하는 걸 목표로 할 것이라고 함). 기업들은 이 생태계 안에서(예: API, 콘텐츠 피드 제공 등) 가시성을 유지하려면 데이터를 적극적으로 제공해야 할 수도 있습니다. 새로운 파트너십도 형성될 전망인데, 실제로 일부 뉴스 기관들은 자사 콘텐츠를 Bing AI 등 MS AI 플랫폼에 직접 제공하는 방안을 논의 중입니다.

사용자 측면에서는, AI가 슈퍼-통합 형태로 진입할수록 디지털 리터러시 역시 AI 이해가 필수되는 세상이 올 것입니다. 예를 들어, 올바른 질문 던지기(프롬프트 스킬)와, AI 답변을 검증하는 역량이 포함되어야겠죠. 교육 제도에서도 AI 활용법(도구로서)과 더불어, AI 결과를 무비판적으로 받아들이지 않는 비판적 사고 교육이 함께 이뤄져야 할 것입니다.

본질적으로, 브라우징과 검색의 미래는 사용자의 의도가 최소한의 마찰로 충족될 수 있는 AI 중개 경험으로 이동하고 있으며, 많은 작업에서 기존 웹사이트가 더 이상 필요하지 않을 수도 있습니다. 검색은 더욱 행동 지향적(단순히 정보를 찾는 것이 아니라 실제로 무언가를 수행하는 것)이고, 맥락을 인식하는 방향으로 나아가고 있습니다. 전통적인 웹 브라우징은 심층 연구를 하거나 직접 탐색을 즐길 때에만 더 많이 사용되는 틈새 활동이 될 수 있으며, 반면 일상적인 많은 질문(“이걸 찾아줘, 저걸 사줘, 방법을 알려줘, 지금 말해줘” 등)은 AI가 음성이나 다른 인터페이스를 통해 처리하게 될 것입니다.

이로 인한 시사점은 매우 큽니다. 정보는 보다 쉽게 접근할 수 있지만 동시에 AI에 의해 더욱 중개됩니다. 이러한 AI 중개자를 관리하는 기업들(구글, 마이크로소프트, 오픈AI, 애플, 아마존 등)은 더 큰 영향력을 행사할 수 있으므로 경쟁과 개방형 생태계의 중요성이 더욱 강조됩니다. 또한 긍정적인 측면도 있는데, AI 에이전트는 (이전에는 인터넷을 효과적으로 사용할 수 없었던) 사람들의 접근성 격차를 해소하는 데 도움을 줄 수 있고, 지루한 작업을 처리해 사람들에게 더 창의적인 일에 집중할 시간을 줄 수 있습니다.

요약하자면, 우리는 상시적이고, 에이전트 기반이며, 대화형 컴퓨팅의 시대로 나아가고 있습니다. 마치 디지털 세계를 대신 탐험해주는 아주 똑똑한 동반자를 갖게 되는 것과 같습니다. 검색의 핵심 원칙 – 최고의 정보를 찾는다 – 자체는 남아있지만, 그 정보를 어떻게 찾고 제공하는지는 AI를 통해 우리 삶에 깊게 통합되면서 극적으로 변화할 것입니다.

10. 기술적 기반: LLM, 뉴럴 검색, 벡터 데이터베이스

검색 분야의 AI 혁신은 핵심 기술 발전에 의해 이루어졌습니다. 이러한 기반을 이해하는 것은 AI 검색이 어떻게 작동하는지 통찰을 제공합니다:

• 대형 언어 모델(LLM, Large Language Models): 이것들은 거대한 신경망 모델(GPT-4, PaLM, 또는 구글의 Gemini와 같은)로, 방대한 텍스트 코퍼스를 학습했습니다. LLM은 대화형 및 생성형 검색의 두뇌 역할을 하며, 인간 같은 응답을 생성하고 복잡한 언어 입력을 이해할 수 있습니다. 기술적으로 LLM은 수십억 개의 문장을 “읽으며” 언어의 통계적 패턴을 학습한 딥 트랜스포머 모델입니다. 전통적인 방식으로 데이터베이스에서 사실을 검색하는 것이 아니라, 많은 지식을 암묵적으로 파라미터에 인코딩하고 있습니다. 질문을 하면, LLM은 학습 중에 본 패턴을 바탕으로 가장 그럴 듯한 답변을 예측합니다 cip.uw.edu. 예를 들어, “프랑스의 수도”라는 문구 다음에 “프랑스의 수도는 파리이다”가 자주 나온다는 사실을 여러 문서에서 학습했기 때문에, 이런 질문에 답할 수 있습니다. LLM은 요약, 번역, 텍스트 내 추론 등 언어 작업에 아주 능숙하기 때문에 쿼리 해석과 답변 생성의 중심이 됩니다. 하지만 LLM은 데이터베이스가 아니므로 사실적 정확성이나 최신 지식이 보장되지 않으며 데이터베이스나 웹과 연결되어야만 이를 보완할 수 있습니다. 최근 검색 AI의 큰 과제는 LLM을 검색 인덱스와 함께 동작하게 만드는 것이며, 이를 통해 LLM의 유창성과 데이터베이스/웹의 사실적 기반을 모두 얻는 것입니다.
• 뉴럴 검색과 벡터 표현: 전통적인 검색 엔진은 역색인과 키워드 매칭을 사용해왔습니다. 반면, 뉴럴 검색은 단어와 문서를 벡터(숫자 배열)로 고차원 공간에서 표현합니다. 이는 신경망이 생성하는 임베딩 덕분인데, 텍스트(또는 이미지, 오디오 등) 내용을 숫자 벡터로 바꿔 유사한 내용이 공간적으로 가깝게 배치되게 합니다. 예를 들어 “강아지”(puppy)와 “개”(dog)는 서로 다른 단어지만, 비슷한 상황에 많이 같이 등장하기 때문에 그 벡터도 가깝게 위치합니다. 이로 인해 의미 기반 검색(semantic search)이 가능해집니다. 예를 들어, “강아지 훈련 팁”을 검색했을 때 문장에 “강아지”라는 단어가 없어도 “새로운 개 훈련 방법”이라는 글을 찾을 수 있습니다. 임베딩은 주로 트랜스포머 기반 신경망으로 생성되며 현대 AI 검색의 핵심이 되었습니다. 구글 검색은 BERT와 같은 모델로 쿼리와 문서를 임베딩해 매칭을 개선하고, Bing도 비슷한 방식입니다. AI 챗 검색을 사용할 때 뒤에서는 시스템이 벡터 검색을 수행합니다. 즉, 질문을 임베딩해 벡터 인덱스에서 가장 가까운 문서 벡터를 찾는 거죠. 이는 정확한 키워드를 넘어서 개념적 유사성을 찾는 방식입니다 infoworld.com. 벡터 데이터베이스: 대규모 뉴럴 검색을 위해 벡터를 효과적으로 저장·검색하는 특수한 데이터베이스가 개발되었습니다. 벡터 데이터베이스(예: Pinecone, Milvus, Facebook의 FAISS 라이브러리)는 수백만~수십억 개의 임베딩 벡터를 저장하고, 쿼리 벡터와 가장 가까운 값들을 신속하게 반환할 수 있습니다 infoworld.com infoworld.com. 이는 AI 검색에 필수적이며, AI가 적절한 지식을 찾아 답변에 근거로 삼을 수 있게 합니다. 예를 들어, Bing의 AI에게 “플라스틱 재활용의 이점은?”이라고 물으면 시스템은 쿼리를 임베딩해, 웹 페이지 임베딩 인덱스에서 관련 내용을 검색(예: 플라스틱 재활용의 장단점 설명 페이지), 관련 문단들을 가져와 LLM에 전달하여 답변을 생성합니다. 벡터 검색은 비정형 데이터와 자연어 쿼리, 그리고 멀티모달 데이터(텍스트 외 이미지, 오디오 등)에도 매우 효과적입니다. 이미지도 컴퓨터 비전 모델을 통해 벡터화할 수 있어, 벡터 유사성을 기반으로 “이미지로 검색”이 가능합니다. 오디오·비디오도 마찬가지입니다. 본질적으로 벡터 데이터베이스와 검색 시스템은 문자 그대로의 일치가 아닌, infoworld.com 인간처럼 “의미”로 검색이 가능하게 만들었습니다. 이 덕분에 검색 결과가 훨씬 더 적절해졌고, 오늘날 검색이 똑똑하다고 느껴지는 큰 이유입니다.
• 검색-증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation): LLM과 벡터 검색의 결합이 바로 앞서 언급한 RAG 접근법입니다. 기술적으로 RAG 시스템은 두 가지 주요 구성요소가 있습니다. 바로 리트리버(검색기)(보통 벡터 검색 엔진으로 쿼리에 대한 최적의 문서 N개를 찾아옴)와, 제너레이터(생성기)(그 문서+쿼리를 받아 최종 답변을 만드는 LLM)입니다. 이 방법은 LLM이 특정 주제에 대해 세부적·최신 지식을 갖고 있지 못하다는 단점을, 실제 출처를 불러옴으로써 보완합니다 cip.uw.edu. 그 결과는 유창하면서도 (가능하면) 실데이터에 근거한 답변이 됩니다. 이 접근법이 Bing Chat, 구글 SGE, 그리고 각종 AI 어시스턴트 등 최신 정보가 필요한 서비스의 기반이 되고 있습니다. 기술적으로, RAG는 좋은 임베딩(적절한 정보를 찾기 위한)과 프롬프트 엔지니어링(검색된 텍스트를 LLM에 잘 전달하는 방법)에 달려있습니다. 검색된 텍스트를 “아래 정보를 활용해 질문에 답하세요…”와 같은 프롬프트와 함께 사용자의 질문에 붙여 넣으면, LLM이 그 내용을 바탕으로 답변을 만들어 냅니다.
• 뉴럴 랭킹과 강화학습: 검색 시스템은 단순히 검색에 그치지 않고, AI로 결과의 순서와 품질을 개선합니다. 검색 회사들은 오랫동안 클릭 데이터를 기반으로 어떤 결과를 더 위에 보여줄지 예측하는 머신러닝(learning-to-rank) 알고리즘을 사용해왔습니다. 이제는 딥러닝 모델(예: 구글의 RankBrain, 또는 트랜스포머 기반 모델 등)이 이 작업을 맡습니다. 뿐만 아니라, Bing의 챗처럼 여러 잠재적 답변을 생성하거나, 강화학습과 사람 피드백을 통한 답변 스타일 미세조정 등의 반복적 프로세스도 사용합니다. (오픈AI는 ChatGPT를 사람 피드백 기반 강화학습(RLHF)으로 더 자연스럽고 도움이 되게 조정하는 것으로 유명합니다.) 또한 AI가 답변을 생성할 때, 반드시 특정 가이드라인(혐오발언 등 금지)을 따르게 해야 할 필요가 있습니다. 이때 AI 모더레이션 모델—AI 답변 콘텐츠를 점검해 정책에 위배되는 답변을 필터링하거나 수정하는 분류기—이 함께 작동합니다. 사용자가 AI에게 무언가 물을 때마다, 일반적으로 동시에 이런 안전성 모델이 요청과 응답을 평가합니다.
• 인프라(컴퓨트와 지연 시간): 기술적으로 AI 검색을 대규모로 제공하는 것은 인프라 측면에서 매우 도전적입니다. LLM은 계산량이 많이 듭니다. 예를 들어, GPT-4로 한 번 쿼리하는 것은 단순 키워드 조회에 비해 훨씬 많은 CPU/GPU 비용이 듭니다. 방대한 인덱스에 대한 벡터 검색 역시 특수 하드웨어(GPU·TPU 가속기, 대용량 메모리, 또는 근사 최근접 탐색 알고리즘 등)가 필요합니다. 대기업들은 이런 부분을 지속적으로 최적화하고 있습니다. 예를 들어 구글은 검색에 BERT 모델을 빠르게 돌리기 위해 데이터센터에 TPU 칩을 도입했습니다 blog.google. 마이크로소프트는 Bing에서 대형 GPT 모델 호출 시점이나 결과 캐시 등을 결정하는 “Orchestrator” 시스템을 운영해 비용과 속도를 관리합니다. 지연 시간도 큰 이슈입니다—사용자들은 1~2초 내에 답을 기대합니다. LLM은 응답 생성에 보통 수 초가 걸릴 수 있어, (토큰을 한 개씩 실시간으로 스트리밍 해주어 전체 완성 전에 답변이 바로 시작되는 것처럼 보이게 하는 등) 이 부분을 부드럽게 만들기 위해 많은 엔지니어링이 들어갑니다. 향후에는 효율성이 높은 모델(경량화/양자화된 모델 등)이 더 많아지고, 개인화나 오프라인 사용을 위해 일부는 디바이스 내에서 동작할 수도 있을 것입니다.
• 지식 그래프와 하이브리드 시스템: LLM과 벡터가 최근의 핫 트렌드이지만, 여전히 많은 경우 전통적인 구조화 데이터도 검색에 활용됩니다. 예를 들어 구글의 지식 그래프는 엔터티(사람, 장소, 사물, 관계)에 대한 팩트를 데이터베이스화해, 많은 사실 기반 질문에 빠른 팩트 박스(knowledge panel)로 답합니다. 이것을 AI가 완전히 대체하는 것이 아니라, 오히려 AI가 지식 그래프 데이터가 있으면 그것을 우선적으로 이용하여 정확성을 보장하는 식으로 보완이 가능합니다. 실제로 많은 검색 결과는 여러 시스템이 조합된 형태입니다.—옆에는 지식 패널(구조화 데이터), 그 아래엔 전통적인 파란 링크, 그리고 최근에는 맨 위에 AI 요약 답변까지. 각각의 장점을 취하는 하이브리드 방식입니다.
• 오픈소스 및 커스텀 모델: 모든 AI 검색이 대기업에 의존하는 것은 아닙니다. 오픈소스 LLM과 벡터 데이터베이스를 활용해 기관이나 조직은 자체 전문 검색 솔루션을 만들 수 있습니다. 예를 들어 기업 내부문서에 대한 AI 검색, 또는 의료 논문에 특화된 LLM + 최신 연구 벡터 인덱스를 결합해, 의사에게 의학적 근거를 빠르게 요약해주는 전용 검색엔진도 만들 수 있습니다. FAISS, Weaviate 같은 벡터 데이터베이스를 로컬에 설치하거나, 자체 LLM(또는 외부 API로 접속한 대형 LLM)을 결합해 질의응답이 가능합니다. 이러한 민주화 덕분에 지금까지 논의한 기술적 기반들은 대형 기술기업만의 전유물이 아니라 개발자라면 누구나 쓸 수 있는 표준 도구가 되고 있습니다. 이로 인해 전문 분야, 예를 들어 각종 논문 검색, 사내 정책 자동 답변 등 특화된 검색기들이 많이 등장할 것입니다.

요약하면, AI 기반 검색의 기술적 토대는 언어와 이해를 위한 신경망 모델(LLM, 트랜스포머)과 데이터의 신경 표현(임베딩, 벡터 검색)을 결합합니다. 전자는 두뇌로서 언어를 이해하고 생성하며, 후자는 기억 역할로 지식을 효과적으로 저장하고 검색합니다 infoworld.com infoworld.com. 여기에 RAG 등 기법이 더해져 cip.uw.edu, 지금까지 설명한 스마트 검색 경험을 구현합니다. 연구가 계속됨에 따라 이 모델들은 (예: 텍스트+이미지를 함께 이해하는 멀티모달 모델 등) 더 유능하고 더 효율적으로 발전할 것입니다. 알고리즘의 지속적 발전(더 나은 유사도 탐색법, 헛소리 현상 감소 등 학습법 개선 등)도 함께 이루어져 AI 검색 경험은 앞으로도 더 빠르고, 더 정확하며, 더 신뢰성 있게 다듬어질 것입니다.

11. AI가 주도하는 웹 검색의 비즈니스 및 사회적 영향

검색 분야에서의 AI의 부상은 단순히 기술을 변화시키는 것에 그치지 않고, 비즈니스, 사회, 그리고 전 세계 정보 지형에 광범위한 영향을 미칩니다:

비즈니스 영향:

• 트래픽 및 권력 구조의 변화: 과거에는 검색 트래픽으로 호황을 누렸던 웹사이트들이 AI 답변이 클릭을 빼앗음에 따라 트래픽이 감소할 수 있습니다. 온라인 퍼블리셔(뉴스, 사용법 사이트 등)는 방문자가 사이트로 유입되어 광고 노출이나 수익이 발생하지 않는 상황에서, 자신의 콘텐츠가 AI 답변에 활용되는 데 대해 우려를 표합니다. 이는 웹 비즈니스 모델의 변화를 강요할 수도 있습니다. 몇 가지 시나리오: 퍼블리셔들은 보상 협상을 시도할 수 있고(일부 국가에서 뉴스 퍼블리셔가 Google 뉴스와 싸웠던 것처럼), 또는 AI 요약에서 선정된 소스로서 최적화할 수도 있으며, 혹은 검색 트래픽에만 의존하지 않고(뉴스레터, 소셜 미디어 등 활용) 직접 독자에게 다가갈 방법을 모색할 수도 있습니다. 실제 데이터는 이미 유기적 트래픽이 감소 중임을 보여줍니다. 2025년까지 상위 웹사이트들이 과거에 비해 검색에서 얻는 트래픽이 크게 줄어들 수 있음이 예측되고 있습니다 1950.ai. 이는 퍼블리셔들에게 적응하거나 합병하라는 재정적 압박을 주고, 광고 수익이 줄면 더 많은 유료 벽 또는 구독 모델이 등장할 수도 있습니다.
• 신규 플레이어에 대한 기회: 검색의 기존 질서가 흔들리면서 새로운 기회가 열리고 있습니다. 최근까지 “Google 검색”은 정보를 찾는 것과 동의어였습니다. 이제는 신생 기업(오픈AI, 서비스 종료 전 Neeva, Brave의 Summarizer, 다양한 스타트업 검색 어시스턴트 등)이 AI 중심 경험을 찾는 사용자를 흡수할 수 있는 창이 열렸습니다. 실제로 ChatGPT, Perplexity와 같은 대안은 작은 점유율에서 출발해 사용량이 폭발적으로 성장했습니다 adweek.com. 구글이 여전히 지배적이지만, 2023년 4월에는 글로벌 구글 검색 트래픽이 소폭 감소(전년 동기 대비 1% 하락)한 반면, ChatGPT와 Perplexity 방문자 수는 180% 급증했습니다 adweek.com. 일부 사용자가 특정 쿼리에서 AI로 부분적으로 전환하는 현상을 보여줍니다. 구글이 자체 AI로 대응하지 않았다면 이러한 패러다임 변화에서 뒤처졌을 수도 있습니다. 현재는 구글, 마이크로소프트(오픈AI와 협력), 그 외 메타, 아마존, 애플(각자의 AI 전략) 등이 차세대 검색을 선점하려는 기술 경쟁에 돌입했습니다. 사업적 의미는 큽니다. 최고의 AI 검색 경험을 제공하는 회사가 엄청난 시장 점유율을 확보할 수 있으며, AI 중심 시대에서는 구글의 오랜 검색 독점이 확실하지 않습니다(물론 구글의 방대한 규모와 데이터가 AI 학습과 시장 유지에 유리한 이점을 제공합니다).
• 수익화와 새로운 광고 모델: 앞서 광고가 어떻게 영향을 받는지 논의했습니다. 이는 광고 모델 혁신을 강요할 것입니다. 대화형 광고가 등장할 수 있습니다. 예를 들어 AI 어시스턴트가 “그에 맞는 제품을 찾아드릴게요 – 여기에 협찬 제안이 있습니다”와 같이 추천을 하는 식입니다. 또는 브랜드형 AI 도우미(예를 들어, 전자상거래 사이트의 AI가 해당 소매업체 제품을 자연스럽게 홍보)도 등장할 수 있습니다. 검색 광고는 키워드 입찰에서 의도 또는 쿼리 주제 입찰, 혹은 AI 답변 내 인용 위치 입찰로 이동할 수 있습니다(예: AI 요약에서 인용되는 소스가 되는 것이 SEO와 비슷하면서도, 일정 부분 비용을 지불해 노출을 확보하는 방식 – 단, 이를 명확하게 고지하지 않을 경우 신뢰를 해칠 우려도 존재). 장기적으로는 AI 검색이 전체 클릭 수와 광고 노출량을 줄이면, 남은 광고 자리의 가격이 오를 수 있습니다. 일각에서는 광고 수는 줄어들어도 타겟팅이 정밀해져 수익은 오히려 유지 또는 증가할 수 있다고 봅니다. 반면, 기업이 효과적으로 광고하기 어려워지면 예산은 인플루언서 마케팅, 아마존(리테일+광고 플랫폼) 등 다른 채널로 이동할 수 있습니다.
• 신규 서비스와 시장: AI 검색 역량은 완전히 새로운 산업을 창출할 수 있습니다. 예를 들어, 개인 맞춤형 AI 어시스턴트 서비스 – 언젠가는 모두가 자신만을 위한 클라우드 기반 AI를 보유하게 되고, 기업들은 특정 기술에 특화된 프리미엄 AI(예: 금융 자문 전문 AI 등)를 판매할 수 있습니다. 또는 수직형 AI 검색엔진이 구독 기반으로 운영될 수도 있습니다 – 예를 들어 로펌이 구독하는 법률 조사 AI 툴. 검색과 교육, 의료, 고객 서비스 등 다른 산업의 경계가 흐려지면서 AI가 보편적 인터페이스가 될 것입니다. 기업들은 AI 에이전트 경제에 대비해야 합니다. 자신들의 정보와 서비스를 AI(예: API 등)가 접근할 수 있게 하고, 자체 AI를 도입해 고객과 소통하는 전략도 모색해야 합니다.
• 고용과 역량: 검색 및 마케팅 산업에서 직무가 진화할 것입니다. SEO 전문가들은 콘텐츠 전략가 및 AI 트레이너에 더 가까워질 필요가 있으며, AI 알고리즘이 선호하는 권위 있는 콘텐츠 및 메타데이터 제작에 집중해야 합니다. 반대로, 단순 SEO용 기본 기사 양산과 같은 저숙련 콘텐츠는 AI가 대체함에 따라 줄어들고, 더 고품질 콘텐츠와 독창성이 강조될 것입니다. 고객 지원 분야에서도 AI가 더 많은 쿼리(웹 채팅, 음성 통화 등 포함)를 처리하면서, 그 일의 본질이 바뀝니다 – 단순 문의 응대자는 줄고, 복잡한 사례 대응이나 AI 감독 역할이 늘어날 것입니다. 전반적으로 AI는 일부 일자리를 더욱 효율적으로 만들지만, AI를 효과적으로 프롬프트하고, AI 결과를 검증할 수 있는 등 새로운 역량도 요구합니다.

사회적 영향:

• 정보 접근성: AI 검색이 그 잠재력을 실현한다면 정보 접근에서 위대한 평등화 역할을 할 수 있습니다. 기존에 검색에 어려움을 겪던 이들(언어 장벽, 문해력 등)이 자연스럽게 질문하고 답을 얻을 수 있습니다. 또한 복잡한 정보를 간단하게 요약해 지식 격차 해소에도 기여할 수 있습니다. 예를 들어 환자가 AI에게 의료 보고서를 쉬운 언어로 설명해 달라고 할 수 있습니다. 이러한 정보격차 해소는 긍정적이지만, 동시에 정보 유통이 중앙집중화되는 효과도 낳습니다. 모두가 소수의 AI 시스템에 의존하게 되면, 그 시스템들이 정보의 문지기가 됩니다. 이에 따라 누가 AI를 통제하며, 어떤 편향이 답변을 결정하는가라는 우려가 제기됩니다. 사회는 규제, 독립적 감시, AI 소스의 다양성 확보 등 단일 관점·의제가 강제로 고착되지 않도록 견제 장치를 고민해야 할 것입니다.
• 비판적 사고와 교육: 쉬운 답변은 양날의 검입니다. 한편으로는 빠른 사실 확인이 가능해져 깊은 사고에 집중할 수 있지만, 반대로 사용자가 출처를 직접 확인하지 않고 AI 답변만 맹신하면, AI가 틀릴 경우 오해하거나 뉘앙스를 놓칠 수 있습니다. 교육 시스템도 “AI가 이렇게 말했는데, 우리가 이를 어떻게 검증할까?”와 같은 미디어 리터러시와 팩트체크 역량 강화에 초점을 더 둘 수 있습니다. 또한 AI 정보의 진위를 검증하는 도구(브라우저 플러그인 등)가 등장해 AI 제공 사실의 출처를 자동으로 하이라이트할 수도 있습니다.
• 정보 다양성: 기존 검색은 다양한 결과를 보여주고 사용자가 여러 링크를 선택함으로써 다양한 시각을 접할 수 있었습니다. 그러나 AI는 모든 것을 하나의 서사로 요약할 수 있습니다. 그 서사가 과연 다양하고 대표성을 갖출까요? 논쟁적 이슈의 경우, 이상적으로는 AI가 여러 견해를 함께 제시해야 할 것입니다(“이 사안에 대해 일부 전문가는 X라고 하며, 다른 전문가는 Y라고 말합니다”). 실제로 이러한 정교한 답변 제공을 위한 노력이 진행되고 있지만, 잘못 설계 시 지식의 단일화 위험도 존재합니다. 반대로, AI가 폭넓은 출처를 종합한 답을 제시해 오히려 필터버블을 깰 수도 있습니다(사용자가 직접 검색했다면 선호하는 한두 링크만 클릭했을 수도 있음). 정보 다양성의 실제 결과는 AI 알고리즘의 설계에 달려 있습니다.
• 편향과 공정성: 사회적으로 AI가 학습 데이터에 내재한 편향을 강화할 수 있다는 우려가 큽니다. 적절히 관리되지 않으면 AI 검색은 일부 사회적 편견을 반영하거나 소수자 관점을 간과할 수도 있습니다. 이는 공공 여론에 영향을 주거나 일부 집단을 소외시킬 수도 있습니다. AI 답변의 공정성을 보장하려면 균형 잡힌 자료를 인용하고, 민감한 속성을 의식해야 합니다. 예를 들어 “왜 X 집단은 Y와 같은가?”와 같은 질문에 AI는 편견적이거나 공격적 일반화가 답변에 반영되지 않도록 신중하게 응답하고, 오히려 잘못된 전제 자체를 교정해야 할 때도 있습니다.
• 규제와 거버넌스: AI가 이처럼 중심적 역할을 하면서 정부의 관심도 커지고 있습니다. 이탈리아의 ChatGPT 관련 조치가 언급된 바 있고, 몇 년 내 발효될 EU의 AI 법안도 “고위험 AI 시스템”에 대한 의무를 부과하게 됩니다 – 이는 대중 여론에 영향을 주는 AI(검색 등)도 포함될 수 있습니다. 이로 인해 AI 답변 생성 과정의 투명성이나 알고리즘 감시가 의무화될 수 있습니다. 불공정 경쟁 문제도 존재합니다. 소수의 기업이 AI를 독점하면 반독점 이슈가 야기될 수 있고, 이미 대기업 중심의 AI 기술력 집중이 지적되고 있습니다. 그러나 오픈소스의 확산이 이를 견제할 수 있고, 규제 기관이 상호운용성 보장(제3자 서비스가 AI 어시스턴트에 연동되는 식 – 과거 구글 검색에 어떤 웹사이트나 노출되는 것처럼)을 유도할 수 있습니다.
• 사회적 상호작용 및 행동: 가상 어시스턴트가 매우 유능한 동반자가 되면 사회적 효과도 발생할 수 있습니다. 사람들은 정보나 심지어 동반자로서 AI와 더 많이 교류하고, 인간 전문가나 친구와의 교류는 줄어들 수 있습니다. 예를 들어 질문이 있을 때 친구 혹은 선생님에게 묻는 대신, 항상 AI만 찾게 될 수도 있습니다. 이는 지식의 대인간 공유 방식에 변화를 줄 수 있습니다. 균형을 잃으면 고립감을 부를 수도 있지만, 반대로 자폐 스펙트럼이나 사회적 불안이 있는 사람들이 친화적/부담 없는 환경에서 대화 연습을 하는 데 큰 도움이 될 수도 있습니다. 전반적 사회 영향은 예측이 어렵지만, AI 어시스턴트가 일상화됨에 따라 새로운 사용 규범도 형성될 것입니다(예: 대면 대화 중 AR 어시스턴트로 정보를 검색하는 것이 예의일까? 스마트폰 등장 때와 마찬가지로 사회가 적응하게 될 것입니다).
• 글로벌 형평성: 긍정적인 측면으로, AI 모델이 다국어를 지원함으로써 전 세계 더 넓은 지역을 온라인으로 연결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이미 Bing과 Google의 AI는 다양한 언어를 지원합니다. 농촌 지역 거주자도 기본 스마트폰만 있으면 자국어 음성 쿼리로 해답을 듣는 식으로 지식에 접근할 수 있습니다. 이는 과거 영어 기반 웹 검색에서는 불가능했을 수 있고, 발전 및 교육 가속화로 이어질 수 있습니다. 다양한 기업이 더 많은 언어 및 저자원 언어를 대상으로 모델 훈련에 나서고 있지만, 해당 언어의 정보가 단일 시각의 단순 번역에만 의존되지 않도록 품질 확보가 필수적입니다.

전반적으로 AI 주도 검색의 비즈니스와 사회적 영향은 매우 심대합니다. 우리는 인류가 축적한 지식 전체에 접근하는 방식 자체를 근본적으로 바꾸는 전환점에 있습니다. 기업은 새로운 발견 및 경쟁 방식에 적응해야 하고, AI 플랫폼과의 협력이나 자체 AI 역량 개발에 주력해야 할 것입니다. 사회는 이 새로운 패러다임이 모두에게 이로우면서도 위험을 최소화하도록, 규범, 교육, 규제까지도 다각도로 변화시켜야 할 것입니다. 이는 인터넷이 부상하던 시절을 연상시키는 흥미로운 미래이며, 이제 그 매개자는 AI입니다.

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결론:

AI가 주도하는 인터넷 검색과 브라우징의 미래는 더욱 개인화되고, 대화형이며, 통합된 경험을 약속합니다. SEO 전략은 AI의 이해와 일치하는 방향으로 전환되고 있으며, 우리의 질문에 직접 답하는 새로운 AI 기반 도구들이 등장하고 있습니다. 자연어와 멀티모달 검색이 표준이 되어가고 있으며, 우리의 디지털 어시스턴트는 더 유능하고 능동적으로 성장하고 있습니다. 이러한 변화의 밑바탕에는 대형 언어 모델과 뉴럴 벡터 검색과 같은 기술이 자리하고 있습니다.

편의성과 접근성 측면에서 엄청난 이점이 있지만, 이러한 발전은 비즈니스 모델, 윤리적 규범, 정보의 가치에 대한 재고를 요구합니다. 우리가 익숙한 웹은 정적인 페이지 인덱스에서 역동적인 AI 큐레이션 지식 및 작업 수행 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 이 과정에서 정보가 신뢰할 수 있고, 다양성이 보장되며, 창작자가 보상을 받는 건강한 오픈 웹을 유지하는 것이 핵심 과제가 될 것입니다.

우리는 AI 중심의 검색 혁신의 시작점에 서 있습니다. 앞으로 몇 년 동안은 예측조차 힘든 혁신과, 초기 시행착오에서 얻은 교훈들이 나타날 것입니다. 사용자 요구, 공정성, 그리고 이해관계자(기술기업, 퍼블리셔, 규제자, 사용자) 간의 협업에 집중한다면, AI가 모든 사용자가 자신이 원하는 정보를 정확하고 쉽게 찾을 수 있도록 힘을 실어주는 검색의 미래로 나아갈 수 있습니다.

출처:

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