아마존, 상품 리뷰 요약해 질문 답하는 생성형 AI 기능 테스트

물건 하나를 사려고 상품 상세 페이지와 수백 개의 리뷰를 끝없이 스크롤해 본 경험은 누구에게나 있습니다. 아마존이 이 번거로운 과정을 생성형 AI로 해결하려 나섰습니다.

이커머스 분석 기업 마켓플레이스 펄스가 가장 먼저 포착하고 아마존 대변인이 확인한 바에 따르면, 아마존은 모바일 앱에서 특정 상품에 대한 소비자의 질문에 답해주는 생성형 AI 기능을 테스트하고 있습니다.

리뷰 요약은 몇 초 만에, 엉뚱한 잡담은 칼차단

이 기능은 아마존 모바일 앱의 개별 상품 페이지에서 작동합니다. 사용자가 상품에 대해 궁금한 점을 질문하면, 몇 초 안에 요약된 답변을 생성해 줍니다.

답변은 허공에서 만들어내는 것이 아니라, 해당 상품의 상세 정보와 기존 구매자들이 남긴 리뷰 데이터를 종합해 추출합니다.

오픈AI의 챗GPT처럼 모든 주제로 대화를 이어가는 챗봇과는 다릅니다. 이 기능은 철저하게 해당 상품에만 집중하도록 설계되었습니다.

만약 AI에게 "제프 베이조스가 누구인가" 같은 상품과 무관한 질문을 던지면 에러 메시지를 띄우며 답변을 거부합니다.

다만 표현력 자체를 완전히 막아둔 것은 아닙니다. 여성용 조끼 상품 페이지에서 해당 옷에 대한 하이쿠를 지어달라거나, 영화 스타워즈의 요다 말투로 옷을 설명해 달라는 식의 창의적인 프롬프트에는 자연스럽게 반응했습니다.

아마존은 최근 플랫폼 전반에 생성형 AI를 빠르게 심고 있습니다. 지난 6월 리뷰 요약 기능을 테스트한 데 이어 입점 판매자를 위한 상품 설명 및 광고 이미지 생성 기능을 선보였고, 기업용 챗봇 Q와 클라우드 서비스 베드록도 출시했습니다. 앤디 재시 CEO는 재고 예측과 최종 배송 경로 최적화에도 생성형 AI를 쓰고 있다고 밝혔습니다.

왜 중요한가

일반 소비자 입장에서 이 기능은 정보 탐색에 드는 피로를 크게 줄여주는 실질적인 도구입니다. 광고성 글이나 무의미한 한 줄 평 사이에서 필요한 정보만 몇 초 만에 짚어낼 수 있기 때문입니다.

우리는 아마존이 AI의 작동 범위를 아주 좁고 명확하게 제한한 점이 현명한 선택이라고 봅니다. 모든 대화를 받아주는 만능 비서를 표방하기보다, 상품 문의라는 결제 직전의 핵심 병목 구간에만 모델을 배치했습니다.

잡담을 원천 차단하고 주제를 벗어난 질문에 에러를 띄우는 구조는 환각 현상으로 인한 오안내 위험을 줄이고 운영 비용도 아낄 수 있는 방식입니다.

문제는 기반이 되는 리뷰 데이터의 신뢰도입니다. 어뷰징이나 가짜 리뷰가 섞여 있을 경우, AI가 조작된 평가를 그럴듯하게 요약해 소비자에게 확신을 주는 역효과를 낼 수도 있습니다.

아마존이 허위 리뷰 필터링을 얼마나 엄격하게 유지하면서 이 기능을 정식 서비스로 확대할지가 관건입니다.