AI 시대, 검색의 새로운 패러다임: 라이너와 함께 탐험하는 정보의 대항해

AI가 우리 일상에 깊숙이 들어온 지금, 정보를 찾고 활용하는 방식에도 혁명적인 변화가 일어나고 있습니다. 단순히 키워드를 입력하고 링크 목록을 받아보던 시대는 지나고, 이제 AI는 우리의 의도를 파악하여 맞춤형 결과를 제공합니다. 이러한 변화의 최전선에 있는 토종 AI 검색 스타트업 '라이너(LINER)'와 그 비전을 함께 살펴보며, 미래 검색의 모습을 그려보고자 합니다. 검색은 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자의 탐색 여정을 돕는 출발점이 되어야 한다는 철학이 이 여행의 나침반이 될 것입니다.

 

'이것'이 포털을 지배했듯, '이것'을 중심으로 AI시대가 재편된다! (김진우 대표 1편)

 

밑줄에서 시작된 혁신: 라이너의 탄생과 철학

라이너는 2015년, 웹페이지에서 중요한 부분에 형광펜으로 밑줄을 긋듯 하이라이팅을 할 수 있는 서비스로 시작했습니다. 김진우 대표는 "인터넷을 하면서 중요한 부분에 밑줄을 긋고 이를 공유하면 많은 이들에게 도움을 주는 획기적인 서비스가 될 것"이라는 비전을 가지고 있었습니다1. 이 단순한 아이디어는 이후 검색과 추천 엔진의 중요한 데이터 기반이 되었습니다.

라이너가 추구하는 '초개인화된 웹'이란 사용자가 밑줄 친 데이터를 토대로 그들의 관심사를 파악하고, 이에 맞는 결과를 검색하고 추천해주는 것을 의미합니다1. 현재 라이너는 전 세계 160여 개국에서 1,100만 명 이상의 사용자를 보유한 글로벌 AI 검색 서비스로 성장했습니다20.

신뢰의 핵심, 출처 선별 능력

라이너가 다른 AI 검색 서비스와 차별화되는 가장 큰 특징은 '출처 선별' 능력입니다. 라이너 미국총괄 윤석진은 "환각을 해결하기 위해서는 AI가 제공한 답변이 정확한지 사용자가 직접 확인할 수 있어야 한다"며, "신뢰할 수 있는 출처를 최적화된 인터페이스로 제공하는 것이 중요하다"고 강조했습니다6.

실제로 라이너는 검색 결과의 문장마다 출처를 제공하여 사용자가 정보의 신뢰성을 직접 판단할 수 있도록 돕고 있습니다. 이는 2015년 창립 초기부터 사용자들의 반응이 좋았던 웹 하이라이팅 서비스에서 발전된 것으로, 9년간 축적한 1000만 명의 데이터를 기반으로 합니다6.

AI 검색과 사용자 경험: 정보의 종착점이 아닌 시작점

라이너의 김진우 대표는 AI 검색 서비스가 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 사용자의 웹 탐험을 도와주는 출발점이 되어야 한다는 철학을 가지고 있습니다. 이는 기존 검색 엔진들이 나열식 검색 결과를 제공하는 한계를 뛰어넘고자 하는 시도입니다19.

사용자가 중심이 되는 AI 검색 경험

효과적인 정보 디자인은 사용자의 경험을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 모바일 환경에서는 화면 크기 제약과 같은 조건을 고려한 사용자 중심의 설계가 필요합니다18. 라이너는 이러한 사용자 경험(UX)에 중점을 두고, 검색 결과의 가독성을 높이고 사용자가 쉽게 정보의 출처를 확인할 수 있도록 인터페이스를 최적화했습니다.

이는 앞서 모바일 애플리케이션 제작 분야에서 중요하게 다루어지던 사용자 경험 디자인의 원칙을 AI 검색에 적용한 것으로 볼 수 있습니다17. 좋은 UX 디자인은 단순히 정보를 전달하는 것을 넘어, 사용자가 공감하고 몰입할 수 있도록 스토리텔링 요소를 포함해야 합니다.

AI 검색과 사용자 행동 패턴: 신뢰의 경로

사용자들은 AI 검색 결과를 어떻게 소비할까요? 라이너의 관찰에 따르면, 사용자들은 단순히 AI가 제공한 답변만 받아들이지 않고, 출처로 이동하여 정보를 직접 확인하는 경향이 있습니다. 이는 AI에 대한 불신이라기보다, 중요한 정보를 여러 출처에서 교차 확인하려는 자연스러운 행동 패턴입니다.

신뢰 구축의 여정

인간과 AI의 협력 환경에서 신뢰 구축은 핵심 요소입니다. 연구에 따르면, AI 동료에 대한 신뢰는 그 성능뿐만 아니라 인간과의 상호작용 방식에도 영향을 받습니다9. 라이너는 이러한 통찰을 바탕으로, 사용자가 검색 결과를 신뢰할 수 있도록 명확한 출처와 근거를 제공하는 데 주력하고 있습니다.

특히 최근 출시한 '출처 인용하기' 기능은 대학 과제나 학술 논문 작성 시 필요한 참조 인용구를 자동으로 생성해주어, 학술적 활동에서의 신뢰성을 높이는 데 기여합니다15. 이는 유료 구독자의 90%가 대학생, 석박사생, 연구원 및 전문직 종사자라는 라이너의 사용자 특성을 반영한 기능입니다.

AI 검색의 발전과 사용자 행동의 진화

AI 검색 기술이 발전함에 따라, 사용자의 검색 행동도 점차 변화하고 있습니다. 과거에는 단순한 키워드 검색이 주를 이루었다면, 이제 사용자들은 복합적인 질문을 통해 더 깊이 있는 정보를 요구하고 있습니다. 이는 AI 에이전트적 행동으로 볼 수 있으며, 라이너와 같은 AI 검색 서비스가 이에 부응하기 위해 노력하고 있습니다.

딥 리서치: 더 깊고 빠른 검색의 시대

이러한 사용자 요구에 부응하기 위해 라이너는 최근 '라이너 딥 리서치(Liner Deep Research)'를 출시했습니다. 이 기능은 웹상의 방대한 자료를 심층적으로 분석하고 논리적 추론을 통해 정교한 답변을 생성합니다20. 주목할 만한 점은 오픈AI의 지피티-4.5(GPT-4.5)나 퍼플렉시티 딥 리서치보다 빠르고 정확한 검색 결과를 제공한다는 것입니다16.

라이너 딥 리서치는 답변 생성 시간에서 경쟁사들을 압도합니다. 퍼플렉시티의 딥 리서치가 평균 3~4분, 오픈AI의 딥 리서치는 10분 내외가 소요되는 반면, 라이너 딥 리서치는 1~2분 안에 검색을 완료하여 최소 3배 이상 빠른 속도를 자랑합니다16.

AI 에이전트와 신뢰의 구조: 미래를 향한 여정

AI 에이전트란 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 작동하는 시스템으로, 사용자의 지시를 이해하고 환경을 파악하며 의미 있는 답변을 제공할 수 있습니다4. AI 검색 서비스가 발전함에 따라, 단순한 검색을 넘어 에이전트로서의 역할이 강화될 것으로 예상됩니다.

신뢰할 수 있는 AI 에이전트의 조건

AI 에이전트가 사용자의 신뢰를 얻기 위해서는 몇 가지 조건이 필요합니다. 먼저, 정확하고 관련성 높은 정보를 제공해야 합니다. 라이너는 이를 위해 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용하여 독점 데이터에 접근하고 정확한 결과를 도출합니다4.

또한, 사용자 데이터를 보호하고 프라이버시를 보장하는 것도 중요합니다. AI 에이전트는 많은 양의 민감한 사용자 정보를 처리하므로, 철저한 보안 조치가 필수적입니다4.

마지막으로, 사용자 경험 중심의 설계가 필요합니다. AI 에이전트는 신속하고 정확한 답변을 제공하여 긍정적인 사용자 경험을 보장해야 합니다4.

미래의 AI 검색: 정보 대항해의 나침반

AI 검색의 미래는 어떤 모습일까요? 2025년에는 멀티모달 검색, 대화형 결과 페이지, AR/VR 기술 도입으로 사용자 경험이 혁신될 것으로 예상됩니다5. 검색은 더욱 시각적이고 직관적으로 변화하며, 사용자의 맥락과 의도를 더 정확히 이해하는 방향으로 발전할 것입니다.

라이너의 비전: 신뢰할 수 있는 정보의 나침반

라이너 김진우 대표는 앞으로의 비전에 대해 "라이너는 에이전틱 서치(Agentic Search) 기술로 글로벌 AI 검색 시장에서 빅테크 기업과 어깨를 나란히 하며 독보적인 성능을 입증하고 있다"며, "AI 검색의 한계를 뛰어넘어 사용자 중심의 혁신적인 검색 경험을 제공할 계획"이라고 밝혔습니다16.

라이너의 목표는 단순히 정답을 제공하는 것이 아니라, 사용자가 정보의 대양을 탐험할 때 믿을 수 있는 나침반 역할을 하는 것입니다. 이를 위해 라이너는 계속해서 기술을 혁신하고, 사용자의 신뢰를 얻기 위해 노력할 것입니다.

결론: AI 검색, 정보의 미래를 열다

AI 검색은 우리가 정보를 찾고 활용하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 라이너와 같은 AI 검색 서비스는 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 사용자가 신뢰할 수 있는 정보를 찾을 수 있도록 돕는 안내자 역할을 하고 있습니다.

앞으로 AI 검색은 더욱 개인화되고, 더 깊이 있는 통찰을 제공하며, 더 다양한 형태의 정보를 통합할 것입니다. 하지만 그 중심에는 항상 사용자의 신뢰와 만족이 있어야 합니다. 라이너의 여정은 이러한 미래를 향한 중요한 발걸음이 될 것입니다.

정보의 대항해 시대, 여러분의 나침반은 무엇인가요? AI 검색이 제공하는 새로운 가능성을 함께 탐험해보는 것은 어떨까요?

 

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The New Paradigm of Search in the AI Era: Exploring the Information Odyssey with Liner

As AI deeply integrates into our daily lives, the way we find and utilize information is undergoing a revolutionary change. The era of simply entering keywords and receiving a list of links is behind us—now AI understands our intentions and provides tailored results. By examining the Korean AI search startup 'LINER' and its vision at the forefront of this change, we aim to envision the future of search. The philosophy that search should go beyond merely providing information to become a starting point for users' exploration journeys will serve as our compass for this adventure.

Innovation That Began with Highlighting: The Birth and Philosophy of Liner

Liner began in 2015 as a service that allowed users to highlight important parts of web pages, much like using a fluorescent marker. CEO Jinu Kim had a vision that "highlighting important parts while browsing the internet and sharing them would be a groundbreaking service that helps many people"1. This simple idea later became an important data foundation for search and recommendation engines.

Liner's pursuit of a 'hyper-personalized web' means understanding users' interests based on their highlighted data, and searching and recommending results accordingly1. Today, Liner has grown into a global AI search service with over 11 million users across more than 160 countries20.

The Core of Trust: Source Selection Ability

Liner's most distinguishing feature from other AI search services is its 'source selection' capability. Seokjin Yoon, Liner's US Head, emphasized that "to solve hallucination problems, users must be able to verify the accuracy of AI-provided answers themselves," and "it's important to provide reliable sources through an optimized interface"6.

In practice, Liner provides sources for each sentence in search results, allowing users to judge the reliability of information directly. This evolved from the web highlighting service that received positive user responses since the company's founding in 2015, based on data accumulated from 10 million users over nine years6.

AI Search and User Experience: A Starting Point, Not an Endpoint for Information

Liner CEO Jinu Kim believes that AI search services should go beyond simply providing information to become a starting point that helps users explore the web. This represents an attempt to overcome the limitations of existing search engines that provide listed search results19.

User-Centered AI Search Experience

Effective information design plays an important role in enhancing the user experience. Especially in mobile environments, user-centered design that considers constraints like screen size is necessary18. Liner focuses on this user experience (UX), optimizing its interface to improve the readability of search results and make it easy for users to verify information sources.

This can be seen as applying the principles of user experience design, which have been important in mobile application development, to AI search17. Good UX design should include storytelling elements that allow users to empathize and immerse themselves, beyond simply conveying information.

AI Search and User Behavior Patterns: The Path to Trust

How do users consume AI search results? According to Liner's observations, users tend not to simply accept answers provided by AI, but rather move to sources to verify information directly. This isn't so much distrust of AI as it is a natural behavioral pattern of cross-checking important information from multiple sources.

The Journey of Building Trust

In a collaborative environment between humans and AI, building trust is a key element. Research shows that trust in AI colleagues is influenced not only by performance but also by how they interact with humans9. Based on this insight, Liner focuses on providing clear sources and evidence so users can trust search results.

In particular, the recently launched 'Source Citation' feature automatically generates reference citations needed for university assignments or academic papers, contributing to reliability in academic activities15. This feature reflects Liner's user characteristics, where 90% of paid subscribers are university students, graduate students, researchers, and professionals.

The Evolution of AI Search and User Behavior

As AI search technology advances, user search behavior is gradually changing. While simple keyword searches were predominant in the past, users are now demanding deeper information through complex questions. This can be seen as agent-like behavior, and AI search services like Liner are striving to meet these demands.

Deep Research: The Era of Deeper and Faster Search

To meet these user needs, Liner recently launched 'Liner Deep Research'. This feature deeply analyzes vast materials on the web and generates sophisticated answers through logical reasoning20. Notably, it provides faster and more accurate search results than OpenAI's GPT-4.5 or Perplexity's Deep Research16.

Liner Deep Research outperforms competitors in answer generation time. While Perplexity's Deep Research takes an average of 3-4 minutes and OpenAI's Deep Research takes about 10 minutes, Liner Deep Research completes searches within 1-2 minutes, boasting a speed at least three times faster16.

AI Agents and the Structure of Trust: A Journey to the Future

AI agents are systems that operate based on large language models (LLMs), capable of understanding user instructions, perceiving the environment, and providing meaningful answers4. As AI search services evolve, their role as agents is expected to strengthen beyond simple search.

Conditions for Trustworthy AI Agents

Several conditions are necessary for AI agents to gain user trust. First, they must provide accurate and relevant information. Liner uses Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology to access exclusive data and produce accurate results4.

Additionally, protecting user data and ensuring privacy is important. AI agents process large amounts of sensitive user information, making thorough security measures essential4.

Finally, user experience-centered design is necessary. AI agents should provide prompt and accurate answers to ensure a positive user experience4.

The Future of AI Search: A Compass for the Information Odyssey

What will AI search look like in the future? By 2025, user experience is expected to be revolutionized through multimodal search, conversational result pages, and AR/VR technology adoption5. Search will become more visual and intuitive, evolving to understand user context and intentions more accurately.

Liner's Vision: A Compass for Reliable Information

Regarding future vision, Liner CEO Jinu Kim stated, "Liner is proving its unique performance alongside big tech companies in the global AI search market with Agentic Search technology," and "We plan to provide an innovative user-centered search experience by overcoming the limitations of AI search"16.

Liner's goal is not simply to provide answers, but to serve as a reliable compass when users explore the ocean of information. To this end, Liner will continue to innovate technology and strive to earn user trust.

Conclusion: AI Search Opens the Future of Information

AI search is fundamentally changing how we find and utilize information. AI search services like Liner go beyond simply providing information to guide users in finding trustworthy information.

In the future, AI search will become more personalized, provide deeper insights, and integrate more diverse forms of information. However, user trust and satisfaction must always remain at the center. Liner's journey will be an important step toward this future.

In the age of information exploration, what is your compass? How about exploring the new possibilities that AI search offers together?

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Citations:

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2. https://www.asiae.co.kr/article/2023060714245715611
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