학습 자료 기반 답변 또는 실시간 검색 후 답변 1. 학습된 자료 기반 답변: 모델은 학습 과정에서 얻은 방대한 데이터 패턴을 기반으로 응답을 생성하도록 설계되었습니다. 모델은 부정확하거나 오해의 소지가 있는 정보를 제공할 수 있으며, 때로는 잘못된 정보에 대해 확신을 보이기도 합니다. 이를 "환각hallucination"이라고 하며, 부정확한 정의, 날짜, 사실, 허구의 인용문 등을 생성하는 현상을 의미합니다. 2. 실시간 검색 활용 답변: 특정 도구가 활성화된 경우, 모델은 실시간 웹 소스에 접근하여 최신 정보를 활용해 답변할 수 있습니다. 검색 기능 활성화 여부는 ChatGPT 입력창에서 검색 또는 심층 연구 아이콘 활성화 여부, 또는 응답에서 웹 출처 인용 여부를 통해 확인할 수 있습니다. 3. 네이버의 AI 검색: 네이버는 자체 AI 모델인 HyperCLOVA X를 통해 생성형 검색 모듈인 AI Briefing을 제공하며, 이는 검색 결과 상단에 요약된 답변을 제공합니다. AI Briefing은 한국어에 특화되어 국내 트렌드를 반영한 답변을 제공하며, 네이버 내의 다양한 서비스와 연계하여 사용자 경험을 향상시킵니다. 네이버는 검색 쿼리의 20%까지 AI Briefing을 포함할 계획입니다. 4. AI 모델의 검색 활용 결정: AI 어시스턴트는 질문에 대해 자체 학습 데이터에서 답변할지, 웹 검색을 통해 최신 정보를 가져올지 결정해야 합니다. 이 결정은 학습된 행동, 확률적 추론, 실시간 컨텍스트, 아키텍처 설계를 종합적으로 고려하여 이루어집니다. AI 시스템은 쿼리 분류 시스템, 신뢰도 임계값 평가, 시간 지표, 지식 커버리지 분석 등을 활용하여 웹 검색 필요성을 판단합니다. 5. 구글과 네이버의 차이점: 구글은 분산화된 개방형 웹에 전념하여 외부 사이트의 정보를 요약하여 직접 답변을 제공하는 반면, 네이버는 플랫폼 내에 한국 웹 콘텐츠의 상당 부분을 호스팅하는 수직적으로 통합된 생태계로 운영됩니다. 네이버의 AI 전략은 AI Briefing과 AI Tab과 같은 기능을 통해 기존 구조를 더욱 활용하여 사용자와 신뢰할 수 있는 콘텐츠 간의 연결을 강화합니다. 6. 실시간 학습: 대규모 온라인 검색 시스템은 실시간 학습 기능을 통합하여 관련성을 개선하고, 결과를 개인화하며, 사용자 행동에 동적으로 대응할 수 있습니다. 사용자 상호 작용 데이터를 지속적으로 수집하고, 온라인 학습, 강화 학습, 스트리밍 데이터 처리 등의 기술을 사용하여 알고리즘을 조정합니다.