하버드 대학교와 Perplexity의 새로운 공동 연구에 따르면, 기존 검색 어시스턴트가 평균 33초의 짧은 작업을 수행하는 데 비해 자율형 AI 에이전트는 세션당 약 26분 동안 독립적으로 업무를 수행하는 것으로 나타났습니다. 이는 자율성, 시간 및 비용 효율성 측면에서 큰 성능 향상을 보여줄 뿐만 아니라, AI가 수행할 수 있는 작업의 범위가 훨씬 더 광범위해졌음을 시사합니다.
퍼플렉시티가 AI 모델이 고정된 검색 API를 호출하는 대신, 직접 파이썬 코드를 작성해 검색 파이프라인을 구축하는 '코드로 하는 검색(Search as Code)' 아키텍처를 발표했습니다. 이를 통해 AI 에이전트는 병렬 검색, 필터링 등을 코드로 제어하여 검색 정확도를 크게 높이고 컨텍스트 낭비를 줄일 수 있습니다. 실제 보안 취약점(CVE) 분석 테스트에서 기존 대비 토큰 사용량을 85% 줄이며 경쟁사 대비 뛰어난 성능을 입증했습니다.
구글이 인위적인 AI 검색 결과를 강제함에 따라 사용자들이 대안을 찾으면서 AI 기능을 배제한 덕덕고(duckduckgo) 검색 방문자와 모바일 앱 설치 수가 급증했습니다. 덕덕고의 CEO는 구글의 AI 강제 도입을 비판하며, 사용자에게 AI 허용 여부를 선택할 수 있는 권한을 주겠다고 강조했습니다.
구글이 검색 엔진을 AI 중심으로 대대적으로 개편하면서 AI 도입을 원치 않는 사용자들이 프라이버시 중심 검색 엔진인 덕덕고로 대거 이탈하고 있습니다. 이에 따라 덕덕고의 앱 설치량과 AI가 제외된 검색 페이지 방문자 수가 급증했습니다. 이 현상은 강제적인 AI 도입에 대한 소비자들의 반발과 선택권 및 프라이버시 보호의 중요성을 보여줍니다.
WIRED의 전문 팩트체커는 AI 검색 엔진과 챗봇이 제공하는 정보의 최대 절반이 틀릴 수 있다고 경고합니다. AI는 방대한 데이터를 분류하는 데 도움이 되지만, 여전히 환각(Hallucination) 현상을 일으키며 진실을 검증하는 과정에서 인간의 전문적 개입은 필수적입니다. 따라서 AI를 정보의 탐색 도구로 사용할 때는 그 정확성을 비판적으로 검토하는 자세가 요구됩니다.
한 사용자가 구글 검색 결과의 품질 저하에 대해 질문했고, 구글의 자체 AI 모델인 Gemini가 놀랍도록 솔직한 답변을 내놓았습니다. 특히 검색 품질 저하의 원인 중 하나로 '수익 창출'을 명확히 짚어낸 점이 눈길을 끕니다. 이는 현재 AI 시스템이 사용자 경험보다 플랫폼의 비즈니스 이익에 어떻게 영향을 받고 있는지를 적나라하게 보여주는 사례입니다.
구글이 25년 만에 가장 큰 검색 변화를 발표하며 AI 모드를 기본 도입했으나, 사용자들의 반발이 거세게 일고 있습니다. 이에 타사 기술판매나 데이터 수집 없는 대안 검색 엔진으로 카기(Kagi), 덕덕고(DuckDuckGo), 스타트페이지(Startpage) 등이 주목받고 있습니다.
구글이 데스크톱 크롬 브라우저의 'AI 모드'를 업데이트하여, 검색 결과 내 링크 클릭 시 새 탭으로 이동하는 대신 사이드바에 AI 챗봇이 유지되도록 변경했습니다. 또한 이미 열려있는 여러 탭을 분석하거나 파일 및 이미지를 첨부해 질문할 수 있는 기능도 추가되었습니다. 이는 검색 효율성을 높이는 동시에 사용자가 구글 AI 생태계 내에서 머무는 시간을 극대화하려는 구글의 전략으로 풀이됩니다.