기술/연구

“AI 검색 믿지 마세요” 구글이 직접 밝힌 치명적인 한계

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.09.12 17:37

기사 3줄 요약

1 구글 딥마인드, AI 검색 핵심 기술의 근본적 한계 발견
2 최신 AI 모델, 특정 테스트서 20% 미만 저조한 성능 기록
3 기존 방식으론 한계, 하이브리드 검색 등 대안 시급

우리가 흔히 사용하는 인공지능(AI) 검색 기술에 아주 근본적인 문제가 있다는 연구 결과가 나왔습니다. 세계적인 AI 연구소 구글 딥마인드가 AI 검색과 정보 추천의 핵심 기술인 ‘벡터 임베딩’에 수학적인 한계가 존재한다고 발표했습니다. 이는 AI 모델의 크기를 키우거나 데이터를 더 많이 학습시켜도 해결할 수 없는 구조적인 문제라서, 앞으로 기업들의 AI 시스템 설계 방식에 큰 변화를 가져올 전망입니다.

AI 검색, 똑똑한 줄 알았는데 한계가 있다고?

AI는 글자나 이미지 같은 정보를 벡터라는 숫자 주소로 바꿔서 이해합니다. 비슷한 의미를 가진 정보는 서로 가까운 주소를 갖게 되는데, 이 기술을 ‘벡터 임베딩’이라고 부릅니다. 문제는 이 ‘주소록’이 담을 수 있는 정보의 양에 한계가 있다는 점입니다. 구글 딥마인드 연구에 따르면, 데이터의 양이 일정 수준을 넘어서면 AI가 더 이상 정보를 제대로 구분하지 못하고 검색 성능이 급격히 떨어지는 ‘임계점’이 존재합니다. 예를 들어 4096차원의 벡터 임베딩은 최대 약 2억 5000만 개의 문서까지만 제대로 처리할 수 있습니다.

진짜 그런지 실험도 해봤다고?

구글 딥마인드 연구진은 이 한계를 증명하기 위해 ‘LIMIT’라는 특별한 데이터 세트를 만들었습니다. 그리고 구글과 스노우플레이크의 최신 AI 모델로 테스트를 진행했습니다. 결과는 놀라웠습니다. 고작 46개의 문서만으로 구성된 아주 간단한 실험이었음에도, 최신 AI 모델들은 정답을 20%도 채 맞추지 못했습니다. 반면, 수십 년 된 키워드 기반의 옛날 검색 방식(BM25)은 같은 실험에서 훨씬 뛰어난 성능을 보였습니다.

그럼 이제 AI 검색은 어떻게 되는 건데?

이번 연구 결과는 현재 대부분의 AI 챗봇과 기업용 검색 시스템에 대한 강력한 경고입니다. 하나의 벡터 주소에만 의존하는 지금의 방식은 웹처럼 방대한 데이터를 다루거나 복잡한 질문에 답하기 어렵다는 뜻입니다. 이에 대한 해결책으로 여러 기술을 함께 사용하는 ‘하이브리드 검색’ 방식이 주목받고 있습니다. AI의 의미 기반 검색과 기존 키워드 검색의 장점을 합쳐 훨씬 안정적이고 정확한 시스템을 만드는 것입니다. 이번 연구는 AI 검색 기술이 한 단계 더 발전하기 위해 새로운 방식의 혁신이 필요하다는 점을 명확히 보여줍니다.