[기고] 형광펜 앱에서 시작된 라이너…하이라이팅 데이터로 학습한 AI 검색

한경 글로벌 AI스타트업 사례연구 (6) 라이너

전성민 가천대 경영학부 교수

라이너는 2015년, 웹 콘텐츠를 형광펜으로 표시할 수 있는 웹 콘텐츠 하이라이팅 앱 사업에서 시작됐다. 김진우 대표는 무작정 미국에 가서 현지 사람들과 만나 이야기를 나누고 매주 새로운 앱을 디자인해서 8개의 앱을 구상했다. 이 중 세 번째로 만든 하이라이팅 앱 라이너만 사용자들이 있었다. 사람이 직접 중요하다고 선별한 하이라이팅 정보를 가지고 검색이나 추천 모델링을 하면 잘 되겠다는 생각에서 만든 앱이었는데, 사용자들의 반응을 보고 주력 사업 아이템으로 결정됐다.

론칭 초기에는 수익이 거의 없었기에 김 대표는 외주 개발을 많이 했다. 초기 자금 부족 상황에서도 비즈니스 모델과 사업 계획을 지속적으로 발전시켰다. 사용자로부터 의견을 받는 데에 신경을 많이 써서 스탠퍼드, UC 산타클라라 대학의 학생, 교수 등 사용자들과의 직접 소통을 통해 제품 피드백을 받았다.

앱스토어에서 월 4.99달러 유료 앱 판매 사업이 손익분기점을 지나 본 궤도에 오르면서 KB 인베스트먼트로부터 투자를 유치하여 본격적인 성장 기반을 마련했다. 투자 피칭의 핵심 포인트는 정보 검색이었다. 라이너가 고객에게 주는 가치는 명확했다. 당신이 보고 있던 것과 비슷한 걸 보는 다른 사람들은 이런 내용을 봤는데, 당신이 보지 못한 내용을 알려준다는 것이다. 시장이 큰 검색 분야에서 라이너가 보유하고 있는 독특한 데이터베이스가 글로벌 경쟁력이 있다는 점이 매력적일 수밖에 없었다.

새로운 형태의 정보 추천 서비스로서 성과를 잘 내고 있던 2022년 말, 챗GPT 서비스가 일반에 공개되었다. 챗GPT는 충격 그 자체였다. 다만 김 대표는 정보 검색 차원에서 이 기술에 한계가 있다고 생각했다. 정확하지 않거나 사실이 아닌 정보를 생성하는 문제(할루시네이션)가 있고, 가장 최근의 정보가 제공되지 않는다는 점은 검색으로 사용할 때 치명적이었다. 이 문제를 해결할 기술은 양질의 문서, 최신 문서를 기반으로 답을 하게 만드는 방식이라는 생각에 김 대표는 라이너에 기회가 있다고 생각했다. 라이너는 지금까지 인터넷에서 고품질 문서를 필터링해서 추천해 왔기 때문에 이 기반을 활용하여 곧바로 AI 검색 서비스를 출시했다.

김 대표는 기존 대형 언어 모델의 높은 가격과 느린 속도를 문제로 파악하여, 스타트업으로서 중요한 것은 빠른 속도와 낮은 가격으로 높은 퍼포먼스를 제공하는 파인튜닝에 집중했다. 라이너는 답변의 각 문장마다 정확한 출처를 제공하고 있으며 인용된 문서 링크와 인용구, 내용 미리 보기 등 정보 출처 확인에 최적화된 사용자 경험을 제공한다.

텍스트 입력 검색창에 지금 수행해야 할 작업을 입력하면 자율 에이전트가 해당 작업을 대신 수행한다. 이후 에이전트는 각각의 하위 작업을 수행하고 그 결과를 종합하여 최종 답변을 도출한다. 사용자 입장에서는 여러 번 구글 검색을 하고 자료를 정리할 필요 없이, 1분도 채 지나지 않아 완성된 보고서를 받아볼 수 있다.

최근에는 KAIST 인터랙션 연구실과 함께 AI 신뢰도 측정 지표 및 벤치마크 개발을 진행하고 있다.