미국 샌프란시스코 크로니클이 ChowBot이라는 레스토랑 추천 검색 챗봇을 개발했다는 소식을 전해 드린 적이 있습니다. 니먼랩에 올라온 기사를 오웰을 통해서 알려드렸는데요. 의외로 언론사 내에서 이런 류의 활용 방식에 관심이 많다는 걸 확인할 수 있었습니다. 일단 겉모습만 보면 수익을 낼 수 있을까에 대한 의문이 생기기도 하는데요. 이 과정에서 더 나은 프로덕트를 설계할 수 있는 경험을 얻을 수 있고, 새로운 수익모델도 발견할 수 있기에 성공여부를 지금 판단하는 건 좀 섣부르다고 봤습니다.

오히려 주목해야 할 건 이러한 시도를 언론사 안에서 해볼 수 있는가가 아닌가 합니다. 스스로의 기술적 역량을 키우고 AI 기반의 프로덕트를 개발 및 운영할 수 있는 기반을 다지는 것 그것이 필요하다고 본 것입니다. 어쩌면 포털 검색에 의존하지 않고도 언론사 사이트 안에서 더 유익한 검색 및 추천 경험을 독자들에게 제공할 수 있는 기회가 열릴 수도 있기에 그냥 지나치기엔 아쉬운 사례라고 생각합니다.

샌프란시스코 크로니클의 Chowbot은 추정컨대 RAG 기반의 챗봇 모델로 보입니다. 벌써 살짝 부담스러운 용어가 나오죠. 쉽게 설명을 해드리도록 하겠습니다. RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자입니다. 검색(찾기)증강 생성입니다. 따지면 생성 AI에 최적화한 검색 시스템 혹은 구조라고 할 수 있습니다.  정보 검색과 콘텐츠 생성이 결합된 기술인 셈이죠. 일단 생성 AI에 특화한 검색 방식이라고 이해하시면 편할 것 같네요.