찾을 수 있느냐 없느냐: 생성형 AI가 온라인에서 다양한 정보를 찾는 방법에 미치는 영향

HCI 관점에서 읽을 만한 이유

이 글은 생성형 AI를 ‘더 똑똑한 검색기’가 아니라 정보 탐색 경험을 바꾸는 인터랙션 도구로 보여줍니다. 사용자가 어떤 질문을 하고, 어떤 답을 받으며, 그다음 탐색이 어떻게 바뀌는지를 함께 봤다는 점이 중요합니다. 특히 검색 가능한 질문과 그렇지 않은 질문을 나눠 본 접근은, AI가 탐색 범위를 넓히는 동시에 정보 다양성을 줄일 수도 있음을 실증적으로 보여줘서 UX 설계와 HCI 연구 모두에 시사점이 큽니다.

CIT의 코멘트

이 연구의 핵심은 모델의 성능보다 ‘질문과 답변의 왕복’이 사용자의 탐색을 어떻게 바꾸는지에 있습니다. 79%가 전통적 검색으로는 잘 다루기 어려운 질문이라는 결과는, 사람들이 AI를 검색창보다 더 넓은 상상 공간으로 쓰고 있다는 뜻인데요. 반대로 같은 질문에 대한 AI 답변이 검색 결과보다 덜 विविध적이라는 점은, 편한 대화가 오히려 시야를 좁힐 수 있음을 보여줍니다. 그래서 중요한 설계 과제는 답을 잘 주는 것에서 끝나지 않고, 시스템 상태를 드러내고 사용자가 다른 방향으로 다시 들어갈 수 있는 개입 경로를 마련하는 일입니다. 하이브리드 검색이나 AI 에이전트에서도 이 균형이 무너지면, 편리함은 커져도 탐색의 폭은 줄어들 수 있습니다.

원문을 읽으면서 던질만한 질문

• Q.AI가 답변 다양성을 줄이는 순간을 어떻게 인터페이스 수준에서 감지하고 사용자에게 보여줄 수 있을까요?
• Q.검색 가능한 질문과 비검색 가능한 질문을 구분하는 기준은 제품 맥락에서 어떻게 다르게 설계되어야 할까요?
• Q.답변 다양성이 다음 질문의 다양성에 영향을 준다면, 이를 측정하는 UX 지표는 어떻게 설계하는 것이 좋을까요?