구글 쇼핑과 아마존 비교 평가에서 정확도 우위 주장
AI의 경쟁력은 더 똑똑한 모델이 아니라 무엇을 신뢰할 수 있는가에 달려
인공지능(AI)이 소비자를 대신해 제품을 검색하고 추천하며 구매까지 수행하는 에이전틱 웹(Agentic Web) 시대가 본격화되는 가운데, 미국 샌프란시스코의 AI 스타트업 온톤(Onton)이 제품 정보의 신뢰성을 평가하는 새로운 AI 모델 온톨로지 1(Ontology 1)을 공개했다.
온톤은 29일(현지시간) 자사가 처음부터 자체 개발한 AI 모델인 온톨로지 1을 출시했다고 발표했다. 회사는 이 모델이 AI 기반 제품 탐색(Product Discovery) 분야에서 구글 쇼핑과 아마존 등 주요 서비스와의 비교 평가에서 모든 주요 항목에서 더 높은 정확도를 기록했다고 밝혔다. 특히 가장 어려운 영역으로 꼽히는 제품 정보의 진위(veracity)를 판별하는 능력에서 가장 큰 성능 차이를 보였다고 설명했다.
현재 AI 에이전트는 소비자의 구매 결정을 대신하는 역할을 점점 더 많이 수행하고 있다. 예를 들어 사용자가 "2,000달러 이하에서 가장 좋은 소파를 찾아달라"고 요청하면 AI는 수천 개의 검색 결과와 리뷰, 인플루언서 추천, 비교 사이트, 광고 콘텐츠를 종합해 답을 제시한다.
문제는 이 과정에서 활용되는 정보 상당수가 광고성 콘텐츠, 인센티브를 받은 추천, 또는 AI가 생성한 합성 콘텐츠일 수 있다는 점이다. 기존 AI는 이러한 정보를 신뢰할 수 있는 데이터와 구별하기 어려우며, 결국 검증되지 않은 정보를 바탕으로 구매를 추천할 가능성이 있다는 것이 온톤의 문제의식이다.
회사는 이러한 결과가 대부분 단순한 '잘못된 구매' 정도로 인식될 뿐 AI 시스템의 실패로는 드러나지 않는다고 지적했다. 온톤은 과거에는 예외적인 문제로 여겨졌던 이러한 현상이 이제는 인터넷 환경의 새로운 기본 상태(default)가 되고 있다고 분석했다.
공동창업자인 알렉스 거너슨(Alex Gunnarson)은 "모두가 더 똑똑한 AI 에이전트를 만드는 데 집중하고 있지만 우리는 AI가 무엇을 신뢰해야 하는지를 고민하고 있다"며 "전자상거래가 클릭 중심에서 대화형 서비스, 나아가 AI의 자율적 구매로 발전할수록 그 판단의 기반이 되는 정보의 품질은 핵심 인프라가 된다"고 말했다.
온톤은 인터넷이 원래 인간의 판단을 전제로 설계됐다고 설명했다. 리뷰와 추천, 커뮤니티, 사회적 평판은 사람이 직관과 경험, 비판적 사고를 활용해 평가하도록 만들어졌지만 AI 에이전트가 이러한 과정을 대신하게 되면 인간의 판단 필터가 사라지고 정보 조작에 훨씬 취약한 환경이 형성된다는 것이다.
온톨로지 1은 단순히 제품 자체를 분석하는 것이 아니라 제품을 둘러싼 정보가 실제로 신뢰할 수 있는지까지 함께 평가하도록 설계됐다. 사용자의 취향과 의도를 텍스트뿐 아니라 이미지 등 다양한 입력 정보까지 종합적으로 해석해 단순한 노이즈가 아닌 의미 있는 데이터로 이해하고 이를 기반으로 보다 신뢰성 높은 구매 추천을 제공하는 것이 특징이다.
이번 출시와 함께 온톤은 주요 AI 시스템들이 현재 제품 관련 정보를 어떻게 평가하는지 분석한 연구 결과도 함께 공개했다. 연구는 AI가 합성 콘텐츠와 광고성 추천이 혼재된 환경에서는 여전히 신뢰할 만한 정보를 선별하는 데 구조적인 한계를 갖고 있다는 점을 지적했다.
공동창업자인 잭 허드슨(Zach Hudson)은 "차세대 인터넷 플랫폼은 단순히 최고의 AI 모델을 보유한 기업이 아니라 그 모델이 신뢰할 수 있는 정보를 기반으로 작동하도록 만드는 기업이 주도하게 될 것"이라고 말했다.
온톤은 AI 기반 전자상거래에서 신뢰 계층(Trust Layer)은 선택 기능이 아니라 필수 인프라라고 강조했다. 회사는 이러한 기반이 없다면 AI의 모든 구매 결정은 쉽게 조작될 수 있는 정보 위에서 이뤄질 수밖에 없지만, 신뢰 가능한 정보 기반이 구축되면 AI 에이전트는 더 빠르고 정확하며 믿을 수 있는 의사결정을 지원하는 본래의 역할을 수행할 수 있다고 설명했다.
