Nvidia 창립자 Jensen Huang이 가장 좋아하는 AI 챗봇은 무엇입니까? Wired와의 인터뷰에서 Perplexity라는 답이 드러났습니다.
ChatGPT에 비하면 Perplexity는 그다지 인기가 없지만 AI 업계의 떠오르는 스타 기업입니다.
폭격적인 광고도, 고함도 없이 창업자의 진심어린 말과 충성스러운 팬 그룹의 입소문에 의지해 Perplexity의 월간 활성 사용자는 쉽게 수천만 명을 넘어섰고 제품은 iOS와 The Number에 있습니다. Android 플랫폼의 앱 다운로드 수가 가까스로 100만 건을 넘어섰습니다.
오늘날 AI 애플리케이션의 끝없는 출현으로 새로운 얼굴과 오래된 얼굴의 교대가 끊임없이 일어나고 있습니다. 하지만 Perplexity는 a16z에서 정기적으로 발행하는 "세계에서 가장 인기 있는 AI 애플리케이션 50개는 무엇입니까?"를 항상 발표해 왔습니다. 》권위 있는 목록에서 안전하게 자리를 차지합니다.
"세계 최초의 대화형 답변 엔진"이라고 자칭하는 이 AI 도구는 ChatGPT 스타일의 질문과 답변을 기존 검색 엔진의 링크 목록과 결합하여 새로운 검색 경험을 만든다는 점에서 독특합니다.
Google이 Yahoo(옐로우 페이지/전화번호부) 서비스에 혁명을 일으켰던 과거의 역사적 장면과 마찬가지로 Perplexity도 검색 엔진을 완전히 "죽이고" 정보를 얻고 처리하는 방식을 재편하는 데 전념하고 있습니다.
당혹감 VS 구글
야후→구글→당황
작년 말 Perplexity 창립자 Aravind Srinivas는 소셜 플랫폼 X에서 Google의 죽음을 일방적으로 알렸습니다.
시가총액 1조 9천억 달러에 달하는 25년 역사의 검색 대기업과 맞서면서 Perplexity는 큰 이점을 갖고 있습니다. "Perplexity는 기존 검색 엔진의 대안입니다."라는 야망을 결코 숨기지 않습니다.
감히 공개적으로 구글에 '도전'하고, 새끼 호랑이를 두려워하지 않는 퍼플렉시티 역시 어느 정도 자신감을 갖고 있다.
- 깨끗하고 광고 없는 사용자 경험(적어도 현재로서는)
- 강력한 정보 검색 및 처리 기능
- 웹링크의 내용을 요약하고 출처를 인용합니다.
Perplexity는 독특한 답변 엔진을 표방하지만 단순한 페이지 디자인과 명확하게 보이는 검색창은 마치 검색 엔진과 근본적으로 다르지 않다는 것을 암시하는 것처럼 Google의 스타일을 연상시킵니다.
'홈'은 홈페이지일 뿐만 아니라 사용자가 질문을 하는 출발점이기도 합니다. 긴 안내가 필요 없고, 사용자가 검색창에 직접 질문을 입력하고 빠르게 답변에 대한 연결을 구축할 수 있습니다.
Google과 같은 기존 검색 엔진과 비교할 때 Perplexity는 답변을 제공하는 과정에서 몇 가지 단계를 더 거치므로 사용자 경험이 좀 더 즐거워집니다.
예를 들어, 인기 춘절 갈라송 '봄산 위로' 가사에 고시가 몇 개나 포함되어 있는지 사용자가 궁금해할 때, 그 답변을 정확하게 요약할 뿐만 아니라 상세한 정보 출처를 첨부하여 사용자는 답변의 출처를 한눈에 이해할 수 있습니다.
이 과정은 AI가 인간을 대체할 수 있는 잠재력을 조용히 보여줍니다. 사용자가 기존 검색 엔진에서 링크를 하나씩 클릭하는 지루한 단계를 줄여줌과 동시에 다양한 웹 페이지에 흩어져 있는 정보를 자동으로 통합하여 사용자의 정보 획득 효율성을 크게 향상시켜 사용자가 정보 이해에 더 집중할 수 있도록 합니다. 그 자체.
구글 앞에도 똑같은 문제가 제기됐는데, 이것저것 많이 얘기했지만 결국엔 애매한 '수십'만 뱉어낼 뿐이었다.
답변에 광고를 포함시키려는 기존 엔진에 비해 깔끔한 인터페이스와 광고가 전혀 없는 Perplexity는 비즈니스 세계에 신선한 바람을 불어넣었다고 할 수 있습니다. 물론 이러한 디자인 컨셉도 직면해야 합니다. 까다로운 문제: 광고를 추가하지 않고 이를 수행하는 방법 사용자 경험을 희생하면서 비즈니스 지속 가능성을 달성하시겠습니까?
대형 모델의 환상은 여전히 피할 수 없지만, 무심코 정보의 출처를 표시하는 관행은 "답변 엔진"의 투명성을 향상시키고 이를 사용할 때 더 안심할 수 있게 해줍니다.
지식 폭발 시대에 질문하는 것은 어렵지 않지만 핵심을 묻는 것은 쉽지 않습니다. 퍼플렉시티는 이를 분명히 잘 알고 있기 때문에 답변 아래에 질문과 밀접하게 관련된 설명을 세심하게 첨부하여 사용자가 관련 답변을 찾을 수 있도록 안내합니다.
인터넷상의 방대한 양의 정보는 유사점과 유사점으로 가득 차 있습니다. 예를 들어, '사과'라는 단어는 우리가 매일 보는 과일을 의미할 수도 있고, 세계에서 가장 큰 시장 가치를 지닌 거대 기술 기업을 의미할 수도 있습니다.
좀 더 정확한 답변을 얻기 위해 '포커스'는 절대 무시할 수 없는 기능 중 하나입니다.
이는 사용자가 질문의 범위를 구체화하고, 특정 정보 소스에 집중하고, 방대한 양의 정보에서 가장 관련성이 높은 옵션을 필터링하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사용자가 검색 영역을 지정하면 다음 질문은 가능한 한 오답을 피하기 위해 이 범위 내에서 검색됩니다.
이 기능은 특히 깊이와 전문성을 추구하는 사용자에게 적합하며, 일반적인 문제라면 크게 고민할 필요가 없습니다.
- 모두: 전체는 인터넷 전체를 포괄적으로 검색합니다.
- 학술: 학술 학술 기사 및 학술 출판물 내에서 전문 검색합니다.
- 쓰기: 사용자가 다양한 유형의 쓰기 작업을 완료할 수 있도록 도와줍니다.
- Wolfram/Alpha: 데이터 컴퓨팅 및 수학적 계산에 중점을 둡니다.
- YouTube: YouTube 내에서 타겟 검색을 허용하여 타임스탬프와 플랫폼 내에서 비디오를 시청할 수 있는 옵션을 제공합니다.
- Reddit: 커뮤니티 토론과 의견에 중점을 두고 관련 없는 콘텐츠를 필터링하는 간소화된 경험을 제공합니다.
해외 AI 애플리케이션과 관련하여 우리는 이미 심리적인 기대를 갖고 있었습니다.Perplexity의 중국어 답변 성능은 괜찮지만 영어 답변은 더 자세하고 명확합니다.
답변을 얻는 순간, '라이브러리' 기능을 통해 사용자는 질문과 답변을 스레드 형식으로 보관할 수 있어 공공 또는 민간 협업을 지원합니다. 이는 사용자가 지식 시스템을 검토하고 정리하는 것을 용이하게 할 뿐만 아니라 지식 공유와 협력을 장려합니다.
뉴스 수집기의 기능과 마찬가지로 “디스커버”는 웨이보의 핫 검색의 본질에 해당하는 핫 토픽을 탐색할 수 있는 플랫폼을 제공하여 새로운 정보에 대한 사용자의 요구를 충족시킵니다.
이제 이 기능은 APP 페이지에도 새로운 변화를 가져왔습니다. 공식적인 관점에서 볼 때 Perplexity는 Tiktok의 텍스트 버전을 만들려는 것으로 보입니다.
위의 기능들은 함께 사용자 중심의 대화형 환경을 구축하고, 정보 검색의 효율성을 향상시키며, 지식의 축적과 전파를 촉진하고, 사용자가 단일 플랫폼에서 질문부터 지식 구성까지 전체 프로세스를 경험할 수 있도록 합니다.
Perplexity의 기본 버전은 모든 사용자에게 무료로 제공된다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 사용자는 제한된 Copilot 검색 기능을 활성화할 수도 있습니다. 그러나 "금전적 능력"의 축복으로 Copilot의 검색 기능은 더 많은 고급 기능을 잠금 해제합니다.
이 기능은 GPT-4와 같은 고급 AI 모델을 기반으로 하며 월 $20의 구독이 필요합니다. 사용자가 답변에 만족하지 않으면 Perplexity LLM, GPT-4 Turbo 및 Claude 3와 같은 다른 AI 모델로 전환할 수 있습니다. 얼마 전에 인기를 끌었던 새로운 Mistral-Large 모델도 있습니다.
새로운 인기 AI 모델이 나올 때마다 Perplexity는 항상 이를 플랫폼에 최대한 빨리 통합할 수 있으며, 이는 사용자들에게도 널리 호평을 받고 있습니다.
대부분의 사용자가 일상적으로 사용하는 경우에는 기본 버전으로도 충분하지만, 정보를 자주 검색하고 처리하는 경우에는 유료 버전으로 업그레이드하는 것이 더 현명한 선택이 될 수 있습니다.
미래의 검색 엔진은 어떤 모습일까요?
검색 엔진을 구축할 생각은 없었습니다. 그 개념은 내 마음 속에 들어오지도 않았습니다.
그러다가 갑자기 실제 검색 엔진을 구성하기 위해 웹 페이지의 순위를 매기는 더 좋은 방법이 생각났고, Google이 탄생했습니다.
23세였던 Google 창립자 Larry Page는 한때 꿈을 꾸었습니다. 인터넷 전체를 다운로드하고 링크만 저장할 수 있는 시스템을 만드는 것이었습니다.
이 대담한 아이디어는 결국 Google의 전신인 Backrub을 탄생시켰습니다. Larry Page와 Sergey Brin은 함께 작업하여 웹 페이지 간의 링크 관계를 기반으로 웹 페이지 순위를 매기는 시스템을 만들었습니다.
결과적으로 PageRank 알고리즘은 영향력을 평가하여 웹 링크의 중요성을 측정하고 Google 검색 엔진의 초석을 형성합니다.
현재 구글의 시가총액은 1조9000억 달러에 이르렀다. 상업적인 성공에 비하면 구글로 대표되는 전통적인 검색엔진이 일으킨 정보혁명은 더욱 칭찬할 만하다.
검색 엔진의 즉각적인 검색 기능을 통해 인간의 정보 획득은 더 이상 개인의 메모리 용량에 의해 제한되지 않고 언제 어디서나 액세스할 수 있습니다. 사람들이 검색 엔진에 점점 더 많이 의존함에 따라 질문에 답하고, 새로운 지식을 배우고, 결정을 내리는 등 사고의 일부가 되었습니다.
그러나 기존의 검색 엔진은 일반적으로 키워드 기반의 검색 결과만 제공하므로 이 방법은 사용자의 깊은 요구를 정확하게 파악하기 어렵고 사용자의 의도를 추측하는 경우가 많습니다.
그리고 여기에 게재되는 광고는 처음 몇 개의 검색 결과에서 귀중한 답변을 찾는 것이 쉽지 않다는 점을 지속적으로 상기시켜 줍니다.
인터넷 정보량이 폭발적으로 증가하는 가운데 사용자의 검색 로직도 조용히 진화하고 있다. 광활한 정보의 바다 앞에서 사용자들은 더 이상 어부처럼 낚시를 하기보다는 세심하게 선별되고 정확하게 제시된 지식의 별미를 직접적으로 즐기기를 기대합니다.
미국의 검색 엔진 회사인 차차(ChaCha)는 이러한 추세를 예리하게 포착했습니다. 많은 직원을 채용하고 사용자들에게 실시간 질의응답 형태의 즉각적인 검색 서비스를 제공했지만, 인간 중심의 운영 모델은 결국 회사를 망하게 만드는 치명적인 결함이 됐다.
생성적 AI의 등장으로 우리는 정보와 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있는 혁명을 목격할 기회를 갖게 되었습니다.
국제적인 연구 및 컨설팅 회사인 Gartner에 따르면 기존 검색 엔진의 사용은 2026년까지 25% 감소하고 AI 챗봇 및 기타 가상 에이전트로 전환될 것으로 예상됩니다.
Generative AI는 키워드 매칭과 링크 분석에 의존하는 기존 검색 엔진 모델에 도전하고, 대신 딥 러닝과 자연어 처리 기술을 통해 더욱 정확하고 풍부하며 개인화된 정보를 제공합니다. 사용자는 더 이상 수동적으로 검색결과를 받지 않고, AI와 상호작용하여 보다 적극적이고 맞춤화된 서비스를 얻을 수 있습니다.
간단히 말해서, 전통적인 검색 엔진이 인간이 검색 엔진에 적응하도록 요구한다면, 더 똑똑한 검색 엔진은 인간에게 적응하도록 요구합니다.
이러한 변화의 최전선에는 당혹감이 있습니다. 이는 기존 검색 엔진의 "한 번에 하나의 검색"을 지속적인 대화 기반 검색 경험으로 전환하기 위해 여러 라운드의 대화 및 상황 이해 능력에 의존합니다.
대화형 검색 경험의 이러한 변화는 ChatGPT가 탄생했을 때 추진된 "검색을 채팅으로 전환"이라는 개념과 일치합니다. 어느 정도 Perplexity는 ChatGPT+ 검색 엔진의 대가처럼 보이고 느껴집니다.
Google을 죽이기 위한 이 여정에는 충실한 신자가 부족하지 않습니다. 당혹감이 첫 번째도 아니며 성공할 가능성도 없습니다.
정보 출처에 대한 링크가 첨부되어 있음에도 불구하고 생성 AI에서 탄생한 Perplexity는 환각 문제의 얽힘에서 벗어날 수 없습니다. 이는 ChatGPT 탄생부터 공통된 주제였습니다. 사용자를 실망시키지 않기 위해 원활한 답변.
또한, 수익 모델의 불확실성은 Perplexity의 최종 지푸라기가 될 수도 있습니다.
CICC의 계산에 따르면 Bing 검색 엔진과 GPT-4를 호출하는 Perplexity의 단일 질문 비용은 약 US$0.03이며, 연간 비용은 약 US$6천만입니다.
따라서 원래 광고 사업에 참여하는 것을 꺼렸던 Perplexity는 높은 비용 압박에 직면하여 수익원으로 광고 도입을 고려하기 시작했습니다. 스폰서 질문 및 관련 광고 링크 표시, 즉 소위 입찰 순위입니다.
공교롭게도 파이낸셜타임스(FT)는 구글 검색 생성 경험(SGE) 등 동종 경쟁 제품도 AI 검색 서비스 유료화를 검토하고 있다고 지적했다.
Perplexity는 외부 시장의 압력 외에도 취약한 기술적 장벽도 극복해야 합니다.
올해 초 전 Alibaba AI 전문가인 Jia Yangqing은 소셜 플랫폼 X에서 LeptonAI의 대화형 검색 엔진 데모를 시연했습니다. 단 500줄의 Python 코드로 개발된 이 데모는 Perplexity에서 영감을 얻었지만 대화형 AI 검색의 무화과 잎도 제거했습니다.
"파괴적 혁신"으로 알려진 당혹감은 실제로 "사용주의" 경로를 따릅니다.
기술 아키텍처의 초기 단계에서는 주로 Google/Bing과 같은 검색 엔진의 API와 기타 대형 모델의 API를 기반으로 구축되었지만 이러한 API를 미세 조정했다는 점만 다를 수 있습니다.
논란이 되고 있는 Perplexity의 "포격" 문제에 대해 어떻게 생각하는지 물었을 때, 이를 잘 알고 있는 Aravind Srinivas는 다음과 같이 말했습니다.
제품이 단순한 패키지라면 유사한 제품이 시장에 빠르게 등장할 것입니다. 이러한 제품을 대규모 트래픽 및 사용량에 맞게 확장하려면 백엔드에 대한 심층적인 엔지니어링이 필요합니다.
장기적인 지속가능성은 다수의 사용자가 있어야만 가능합니다. 즉, 제품이 사용자를 끌어들일 수 있고 사용자가 내부 기술에 크게 관심을 두지 않는다면, 제품이 사용하기 쉽다면 강력한 사용자 기반을 형성할 수 있어 네트워크 효과와 사용자 끈적거림이 발생한다는 것입니다.
일단 이런 사용자 그룹이 생기면 시장 지위를 흔들기 어려울 것이다.
번역하자면, 우리는 "선반" 전략을 채택했지만 기술적인 측면에서도 많은 심층적인 작업을 수행했습니다. 또한, 제품이 사용하기 쉽다면 사용자는 일반적으로 그 뒤에 있는 기술적인 세부 사항에 너무 집착하지 않으며 계속해서 우리 제품을 사용하고 홍보할 것입니다.
원래 질문으로 돌아가서 Perplexity가 Google을 완전히 전복시킬 수 있을까요?
대답은 비록 이것이 반드시 Google을 전복시킬 수는 없을지라도 더 넓은 관점에서 볼 때 Perplexity의 출현은 확실히 검색 분야의 혁신을 촉진할 것이라는 것입니다.
마이크로소프트 CEO 사티아 나델라(Satya Nadella)는 뉴 빙(New Bing) 출시 컨퍼런스에서 AI 기반 검색 엔진이 그의 재임 9년 동안 "가장 중요한 제품"이라고 말한 적이 있다.
AI 기반 검색 엔진은 고급 알고리즘, 뿌리깊은 사용자 습관, 막대한 데이터 축적을 바탕으로 극복할 수 없는 방어선을 구축했습니다.
Perplexity가 이러한 방어선을 돌파하려면 기술 혁신만으로는 충분하지 않으며 사용자의 광범위한 인식과 시간이 필요합니다.
대화형 검색 경험, 정확한 정보 캡처, 그것이 옹호하는 사용자 친화적인 인터페이스 디자인은 우리가 정보를 얻는 방식을 점차 변화시키고 있습니다. 이러한 변화는 기술적 수준에 국한되지 않고, 사용자 경험과 정보 획득 방식의 근본적인 변화에도 영향을 미칩니다.
이 과정에서 이용자들은 더욱 효율적이고 편리한 정보서비스를 누리게 될 것이며, 검색 자체가 우리 삶에 더욱 필수적인 부분이 될 것입니다.
미래의 검색 엔진은 확실히 사용자가 원하는 결과를 직접적으로 알려줄 수 있을 것이며, 사용자가 해야 할 일은 자신이 원하는 것이 무엇인지 명확히 하는 것뿐입니다.
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