네이버, AI탭 고도화 승부수…‘검색’ 넘어 실행하는 AI 에이전트로

하이퍼클로바X 기반 경량 특화 모델 적용
환각 발생률 줄이고 전문 영역 성능 끌어올려
'하네스 엔지니어링' 통해 실제 서비스 연결

이기창 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI모델 이사가 지난 2일 테크 딥톡에 참석했다./네이버

네이버가 차세대 검색 서비스 'AI탭'을 앞세워 실행형 AI 에이전트 경쟁에 속도를 낸다. 범용 거대언어모델(LLM) 성능 경쟁보다 검색과 쇼핑, 플레이스 등 27년간 축적한 서비스 자산을 AI와 결합해 실제 사용자의 과업을 끝까지 수행하는 데 초점을 맞췄다.

네이버는 지난 2일 서울 강남구 네이버 D2SF에서 '탐색에서 실행까지, 차세대 AI 기술이 만드는 네이버 AI 검색'을 주제로 테크 딥톡을 열고 AI탭의 핵심 기술을 공개했다. 이날 소개된 기술은 AI탭 전용 '프로덕트 네이티브 LLM', AI 운영 기술인 '하네스 엔지니어링', 스마트렌즈 기반 멀티모달 AI 등 세 가지다.

AI탭에는 하이퍼클로바X(HCX)를 기반으로 개발한 경량 특화 모델이 적용됐다. 검색과 쇼핑, 플레이스 등 네이버 서비스 데이터를 학습 단계부터 반영하고 혼합전문가(MoE) 구조를 도입해 대규모 서비스에서도 응답 속도와 처리 성능을 높였다.

강화학습에 투입하는 컴퓨팅 자원은 기존보다 두 배 이상 확대됐다. 특히 답을 확신할 수 없는 질문에는 추가 질문을 통해 사용자의 의도를 확인하는 '명료성 강화학습(Clarify RL)'을 적용해 환각(할루시네이션) 발생률을 기존 대비 최대 30%포인트 줄였다고 회사는 설명했다. 또한 고성능 모델이 학습 중인 모델의 답변을 보완하는 OPD 기법을 적용해 전문 영역의 성능도 끌어올렸다.

네이버 자체 평가에서는 검색·구매·예약 등 실제 서비스 수행 능력을 평가하는 '서비스 역량'이 글로벌 동급 모델 평균(100점)을 웃도는 108점을 기록했고, 지시 이행과 도구 호출 등 기본 역량은 104점을 나타냈다.

이기창 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI모델 이사는 "모든 벤치마크에서 최고 성능을 기록하는 것이 아니라 검색과 구매, 예약 등 실제 서비스에서 가장 효율적으로 동작하는 모델을 만드는 것이 목표"라고 말했다.

한승균 네이버 AI 검색서비스 리더./네이버

AI탭을 안정적으로 운영하기 위한 '하네스 엔지니어링'도 공개했다. AI가 사용자 의도를 이해하고 검색, 쇼핑, 플레이스 등 다양한 서비스를 연결해 실제 행동까지 이어지도록 하는 기술이다. 예를 들어 회식 장소를 추천해달라고 요청하면 검색과 리뷰 분석, 예약 가능 여부 확인까지 수행한 뒤 예약이나 길찾기 기능으로 연결한다.

네이버는 하나의 거대 LLM 대신 역할별 소형언어모델(SLM)을 조합하는 구조를 적용해 일부 시스템 운영 비용을 최대 3배 절감하고 응답 속도는 2배 이상 개선했다고 밝혔다. 한승균 네이버 AI 검색서비스 리더는 "27년간 축적한 검색 인프라와 블로그·카페, 쇼핑·플레이스 등 서비스 자산을 AI로 연결해 검색부터 실행까지 이어지는 경험이 네이버의 경쟁력"이라고 말했다.

네이버는 스마트렌즈를 중심으로 한 멀티모달 기술도 고도화한다. 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 기술을 활용해 상품 검색을 넘어 예약과 구매 등 실행형 AI 검색으로 확대할 계획이다. 이를 위해 3500만 건 규모의 멀티모달 데이터셋을 구축했으며, 실제 대화 맥락까지 이해하는 멀티모달 기술 'MuCo'도 함께 공개했다.

AI탭은 지난 4월 베타 서비스 시작 후 한 달 만에 누적 이용자 300만명을 돌파했으며 전체 이용자 대상으로 확대된 이후에는 이용자가 3~4배 증가했다. 네이버는 이달 AI브리핑과 스마트렌즈 연계를 강화하고 하반기에는 부동산과 건강 분야 AI 에이전트도 순차적으로 선보일 예정이다. 다만 유료화나 광고 도입 계획은 현재까진 없는 것으로 전해졌다.