[기고] 형광펜 앱에서 시작된 라이너…하이라이팅 데이터로 학습한 AI 검색
-
기사 스크랩
-
공유
-
댓글
-
클린뷰
-
프린트
한경 글로벌 AI스타트업 사례연구 (6) 라이너
전성민 가천대 경영학부 교수
전성민 가천대 경영학부 교수
![[기고] 형광펜 앱에서 시작된 라이너…하이라이팅 데이터로 학습한 AI 검색](https://img.hankyung.com/photo/202409/AA.38061261.1.jpg)
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.
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.
최근에는 KAIST 인터랙션 연구실과 함께 AI 신뢰도 측정 지표 및 벤치마크 개발을 진행하고 있다.