네이버의 AI 하이퍼클로바X에 '스킬'이 필요한 이유
AI 서비스기획 메이커로그의 시작
소개
안녕하세요, 네이버클라우드에서 6개월간 기획인턴으로서 HyperCLOVA X 런칭에 참여했던
2년차 기획자 에릭입니다.
이전 회사에서 1년 3개월간 서비스기획 업무를 수행하다, 중고인턴(?)으로 네이버클라우드에 입사,
초거대AI 기획 업무를 수행한 기록을 메이커로그의 형태로 공유하고자 합니다.
메이커로그에서는 네이버의 자체 초거AI, 하이퍼클로바X의 기능과 기획 과정에 대해 다루며,
기획자와 고객의 입장에서 하이퍼클로바X에 대해 리뷰하고 분석하는 내용 또한 다루고자 합니다.
국내에서는 흔치 않은 LLM 서비스기획을 경험하게 된 만큼,
LLM 분야에 관심있는 분들과, 특히 해당 분야의 기획에 관심이 있는 분들께
도움이 되는 자료가 되었으면 합니다.
이번 글은 첫 글로서, 제가 기획에 참여한 하이퍼클로바X의 기능 '스킬'이 무엇인지 정리하고,
해당 기능의 필요성에 대해 정리하겠습니다.
챗GPT를챗GPT를 놔두고, 왜 하이퍼클로바X를 써야 할까요? 놔두고, 왜 하이퍼클로바X를 써야 할까요?
네이버의 자체 초거대AI, 하이퍼클로바X '스킬'
위 이미지의 친근한 설명과 같이,
HyperCLOVA X는 자연어, 우리가 평소에 쓰는 언어를 이해하고
이를 바탕으로 대화할 수 있는 인공지능 모델입니다.
HyperCLOVA X 인공지능 모델을 바탕으로 유저에게 제공되는 대화형 서비스인 CLOVA X는,
다양한 지식 답변부터 문서 요약이나 외국어 번역, 문장이나 글 창작, 자소서 작성 등의 수많은 일을
대화를 통해 대신해 줄 수 있는 제품입니다.
그리고, 그 클로바X의 부족한 점을 메꾸어주는, 완결성을 만들어주는
클로바X의 추가 기능이 바로 '스킬' 입니다.
스킬은 챗GPT의 플러그인과 유사한 개념으로 이해해주시면 됩니다,
물론 네이버만의 기획 및 개발 과정으로 차별점이 충분히 있지만 이해하시기에는 가장 쉬울 것으로 보입니다.
스킬을 통해, 일상의 모든 일들을 AI에게 물어서 해결할 수 있습니다.다시 정리하면,
'스킬'은, 최신 정보 및 외부 정보를 활용할 수 없는 LLM의 한계를 극복하고자 기획된 기능으로,
네이버 여행, 쏘카 등의 외부 서비스들의 API를 연결,
'LLM이 외부 정보를 바탕으로 인사이트를 발휘하여 답변을 제공할 수 있는 능력'을 제공합니다.
AI가 자신의 생각만으로 답하는 것이 아니라,
웹 서핑과 타 서비스들을 참고하여 사실에 기반한 답변을 할 수 있도록 하는 기능입니다.
그렇다면 '스킬' 기능은 왜 필요한 것일까요?
그냥 기존에 잘 쓰는 챗GPT, 클로바X 그대로 활용하면 안 되는 것일까요?
그 이유를 두 가지로 나누어 설명드리겠습니다.
첫 번째 이유는, LLM은 때로는 세상 물정을 모르는 거짓 이야기꾼이 되기 때문입니다.
LLM은 지금 당장 세상에서 일어나고 있는 일에 대해 알지 못합니다.
이는 모델이 그 자체로 실시간 정보를 검색할 수 있는 능력이 없으며,
학습한 일자까지의 지식만을 보유하고 있기 때문입니다.
그러나 LLM은 기본적으로 답변을 무조건 '생성'하도록 프로그래밍되어 있기에,
최신 정보의 부재와 생성 알고리즘의 상호 작용으로 아래와 같은 할루시네이션,
거짓말을 지어내는 '환각'이 일어나게 됩니다.
아래 내용은 챗GPT가 실시간 정보를 검색할 수 없으며,
2021년 10월까지만 학습되었던 GPT 3 모델을 통해 답변하였기에 발생한 현상입니다.
맥북 프로와 함께 담당자를 방으로 던지셨다니.....이러한 '할루시네이션' 문제는 챗GPT의 태동부터 주목받았던 생성형 AI 분야에서
꼭 극복되어야 할, 치명적 문제점으로 지적받아 왔습니다.
'스킬'은, 이러한 문제점을 해결할 수 있는 기능입니다.
AI가 거짓 정보를 지어내지 못하게, 실시간 데이터를 참고해서 답변하도록 하는 것이죠!
네이버는, '스킬' 기능을 통해 외부 서비스의 실시간 정보를 연결하여,
이를 바탕으로 답변을 생성함으로써 이러한 AI의 불완전성을 보완하고 있습니다.
'스킬'을 통해 어떻게 환각 현상을 보완할 수 있는지, 예시를 하나 들어 보겠습니다.
아래의 답변은 '스킬' 기능이 활성화되지 않은 클로바X의 답변으로써,
'성산일출봉 해녀식당'이라는 존재하지 않는 식당이 거짓 주소와 함께 생성된 것을 확인할 수 있습니다.
성산읍 일출로 284-15는, 성산일출봉의 개방 화장실의 주소입니다...이러한 문제를 해결하기 위해, '네이버 여행' 스킬을 활성화하면,
클로바X는 네이버 여행정보 데이터베이스의 정보를 API로 호출,
실제 운영 중인 식당 데이터를 바탕으로 답변을 제공합니다.
실제 운영 중인 식당과 리뷰 정보, 예약정보까지 제공합니다.더 나아가, 네이버 지도로의 링크를 제공하여, 네이버 예약 및 주문까지 이어서 수행할 수 있습니다.
이처럼, '스킬' 기능은 AI가 환각 현상을 통해 거짓 내용을 답변하는 것을 방지하며,
네이버, 혹은 외부 서비스의 데이터를 호출하여 답변을 제공함으로써
실시간으로 활용할 수 있는 유용한 정보를 제공합니다.
두 번째 이유는, 스킬을 통해 AI가 진정한 의미의 개인 비서가 될 수 있기 때문입니다.
자비스처럼 세계를 구하진 못하더라도, 일상에서 해야 할 일들을 도울 수 있습니다.하나의 상황을 가정해 보겠습니다.
퇴근 30분 전, 퇴근만을 기다리던 신입사원 A 군에게 팀장님이 청천벽력같은 소식을 들려줍니다.
"오늘 번개 회식이다! 근처에 갈 만한 고깃집 하나 찾아봐 주겠나?"
A군은 신입사원이지만 몇 번의 회식 경험으로 어떤 회식 장소가 필요한지 알고 있습니다.
예전에 팀회식 때 시끄러운 분위기로 인해 사장님께 지적받은 경험이 있어 룸이 필요하며,
소주파인 팀장님에게는 국물 메뉴가 꼭 필요합니다.
그런데, 부족한 시간 내에 이 정보들에 다 부합하는 장소를 찾기란 쉽지 않습니다.
그럴 때, 하이퍼클로바X의 '네이버 여행' 스킬을 활용하여 문제를 해결할 수 있습니다, 이렇게 말이죠!
이처럼 검색 조건으로 하나하나 찾기 어려운 문제에 대해, 하이퍼클로바X에게 대화형으로 요청하여
네이버 지도를 기반으로 한 실제 영업 중인 회식 장소 리스트를 받을 수 있습니다.
실시간 정보를 바탕으로 답변하는 스킬 기능이 없을 경우,
아무리 똑똑한 AI라도 지금 당장 갈 수 있는 회식 장소를 찾을 수는 없겠죠.
스킬의 능력은 회식 장소 찾기에서 끝나지 않습니다.
실시간 정보를 활용하는 문제뿐 아니라, 타 서비스의 API를 활용하여
AI가 할 수 있는 일을 더 늘려주기도 합니다.
'스킬'을 통해, 클로바X는 위의 일들을 유저를 위해 모두 해결할 수 있습니다.스킬을 통해 유저들은 여행 장소 찾기, 맛집 찾기, 렌터카 빌리기, 문서 작성, 수학문제 풀기 등,
간단한 일상의 문제 해결부터
사고력이 필요한 문제까지 모두 하이퍼클로바X에게 도움을 받을 수 있습니다.
정리하면, 스킬을 통해 AI는 더 유능한 개인 비서의 역할을 할 수 있습니다.
1. 실시간 정보를 찾아서 유저에게 당장 활용할 수 있는 도움을 줄 수 있으며,
2. 다른 서비스의 능력을 빌려와, 문서작성, 계산, 렌터카 대여 등 더 많은 일을 할 수 있습니다.
스킬이 필요한 이유, 직접 느껴보시길 바래요!
여기까지 메이커로그의 첫 글을 통해
네이버 하이퍼클로바 X에서 '스킬'이 필요한 이유에 대해 다루어 보았습니다.
크게 두 가지로 정리할 수 있습니다.
첫째, AI가 거짓 답변을 하는 현상인 '할루시네이션'을 방지하며,
둘째, 당장 활용할 수 있는 실시간 정보를 제공하며 타 서비스를 활용해 더 많은 일을 할 수 있습니다.
지금까지 내용을 읽으신 분들이라면, 네이버의 대화형 AI 클로바X를 사용하실 때
꼭 대화 창 하단의 S 토글을 통해 스킬을 'ON' 상태로 변경한 후 대화를 시작해 보시면 좋겠습니다!
분명히, 기존의 인공지능의 능력에서 한발 더 나아간 답변을 얻으실 수 있을 거에요!
그럼 다음 메이커로그에서 다룰 내용에 대해 정리하고, 이번 메이커로그를 마치겠습니다.
상위기획 : 꼭 하이퍼클로바X를 써야 하는 이유는 뭐지?
모든 프로덕트는 시장의 경쟁자들과 함께 평가받아야 하며,
유저가 선택하지 않는 서비스는 도태되기 마련입니다.
유저 입장에서는 AI 또한 선택지가 많으며, 하이퍼클로바X는 그 사이에서 경쟁해야 합니다.
올해 3월 기준 AI 제품 목록입니다, 지금은 훨씬 더 증가했죠! (출처 : 데이브레이크인사이츠)이미 시장을 선도하고 있는 '챗GPT',
구글이라는 이름값만으로 엄청난 '바드',
수많은 모델들을 한 번에 활용하는 '뤼튼',
생산성 측면에서 떠오르는 '클로드' 등등,
등등 수많은 기업들이 LLM 제품을 통해 경쟁하고 있습니다.
그렇다면, 그 사이에서 하이퍼클로바X는 무엇으로 경쟁하고 있을까요?
그리고, 유저 입장에서 다른 LLM이 아니라 하이퍼클로바X를 사용해야 하는 이유는 무엇일까요?
다음 글에서는 이러한 경쟁력을 고민하고 제품에 녹이는 과정, 상위 기획 내용으로 찾아뵙겠습니다.
감사합니다.
메이커로그는 네이버 블로그에서도 함께 작성되고 있으며,
브런치에서는 조금 더 캐주얼하고 쉽게 내용을 풀어
IT 종사자나 기획자를 꿈꾸시는 분들 외에도 AI에 대해 더 이해할 수 있는 글을 작성하고 있습니다.
조금 더 기획 관점에서 깊은 내용을 보고 싶으신 분들은
아래 네이버 블로그의 메이커로그도 읽어주시면 감사드리겠습니다 :)
https://blog.naver.com/hsm4680
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