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네이버, AI 안전망 넓힌다…'모델' 넘어 이용자 경험까지 점검 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 안전성 관리 범위를 모델에서 서비스와 이용자 경험으로 넓힌다. AI가 검색과 쇼핑, 추천, 에이전트 기능으로 들어오는 상황에서 단순히 모델 성능만 보는 방식으로는 안전성을 담보하기 어렵다는 판단이다. 네이버(대표이사 최수연)는 8일 서울 강남구에서 열린 인공지능안전 서울 포럼에서 AI 안전성 관리 체계 ‘ASF(AI Safety Framework) 2.0’을 공개했다. ASF 2.0은 네이버가 2024년 AI 서울 서밋에서 공개한 ASF를 고도화한 버전이다. 기존 ASF가 AI 기술 모델의 성능과 위험 수준을 중점적으로 관리했다면 ASF 2.0은 이용자가 실제로 접하는 AI 서비스까지 관리 범위를 확장했다. AI가 하나의 모델로 작동하던 단계에서 여러 모델과 기능이 결합된 서비스로 진화하면서 안전성 관리 방식도 바뀌어야 한다는 문제의식이 반영됐다. 송대섭 네이버 AI Safety Policy 리더는 “AI를 둘러싼 기술과 서비스, 정책·제도 환경이 변화하며 하나의 모델을 안전하게 만드는 문제를 넘어 수천만 명이 사용하는 서비스를 어떻게 안전하게 설계하고 운영할 것인지의 문제로 확장되고 있다”고 말했다. 이번 체계에는 네이버의 ‘On-service AI’ 전략도 반영됐다. 네이버는 AI탭과 쇼핑 AI 에이전트 등 기존 서비스 안에 AI 기능을 깊게 결합하고 있다. 또 글로벌 AI 생태계에서 멀티 모델 환경이 확산되고 국내에서도 AI기본법 제정 등 제도 변화가 이어지는 점을 고려했다. ASF 2.0의 핵심은 서비스 전 주기 관리다. AI 서비스의 출시 전 설계 단계부터 출시 이후 운영 과정까지 위험을 점검한다. 평가 기준도 단순 성능 중심에서 맥락, 활용 사례, 영향으로 세분화됐다. 같은 AI 기능이라도 어떤 서비스에 쓰이는지 어떤 이용자가 영향을 받는지에 따라 위험 수준이 달라질 수 있기 때문이다. 구체적으로 네이버는 AI 위험 분류 체계를 통해 서비스에서 발생할 수 있는 위험을 유형화한다. 이어 AI 영향 평가 매트릭스로 활용 영역과 범위에 따른 영향을 평가한다. 이후 지속적인 안전성 점검과 사용자 피드백을 반영해 AI 서비스가 안정적으로 운영되도록 관리한다. 전사 실행 체계도 마련했다. 네이버는 ASF 2.0이 실제 서비스 출시 과정에 일관되게 적용될 수 있도록 ‘CHEC 2.0’을 운영한다. CHEC 2.0은 인간 중심 AI 윤리와 안전성을 검토하는 내부 실행 체계다. 지난 6월 선보인 ‘AI탭’도 설계부터 출시 단계까지 CHEC 2.0을 통해 안전성 점검을 거쳤다. 네이버는 앞으로 AI탭을 포함해 출시 예정이거나 이미 운영 중인 AI 기반 서비스의 안전성을 CHEC 2.0으로 지속 점검할 방침이다. 외부 전문가와 학계, 정책 기관과의 협업도 확대한다. 이번 업데이트는 AI 서비스 경쟁이 빨라질수록 안전성 관리가 기업의 신뢰 경쟁력으로 바뀌고 있음을 보여준다. 검색 결과, 쇼핑 추천, 에이전트 실행이 이용자의 판단과 소비에 직접 영향을 미치는 만큼 플랫폼 기업은 기술 성능뿐 아니라 잘못된 답변, 편향, 과도한 자동화, 개인정보 위험까지 함께 관리해야 한다. 한편 네이버의 ASF 2.0은 AI를 더 많이 붙이기 위한 안전장치이기도 하다. 이용자가 체감하는 서비스 안으로 AI가 들어갈수록 작은 오류도 큰 불신으로 번질 수 있다. AI 시대의 플랫폼 경쟁은 누가 더 빠르게 기능을 내놓느냐만으로 결정되지 않는다. 수천만 이용자가 쓰는 서비스에서 위험을 예측하고 설명하며 수정할 수 있는 체계를 갖췄는지가 다음 신뢰의 기준이 된다.2026-07-08 11:28:44
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네이버, AI 시대 플랫폼 지속가능성 새로 썼다…임팩트 펀드 1420억원 집행 [경제일보] 네이버(대표이사 최수연)가 AI 시대 플랫폼 생태계의 지속가능한 성장 방향을 담은 ‘2025 통합보고서’를 발간했다. 올해 보고서는 재무와 ESG 성과를 나열하는 수준을 넘어 AI 전환 이후 플랫폼 기업이 이용자와 사업자, 창작자 생태계를 어떻게 지원할 것인지에 초점을 맞췄다. 보고서는 비즈니스 시너지, 임팩트 창출, 기술 신뢰성을 중심으로 구성됐다. AI 전환이 플랫폼 기업의 경쟁력뿐 아니라 사회적 책임과 신뢰를 가르는 기준이 됐다는 판단이 반영됐다. 네이버는 기존 ‘프로젝트 꽃’을 ‘네이버 임팩트’로 확장하고 기술 접근성 강화와 사업자·창작자 성장 지원, 지역사회 연결을 지속가능성 전략의 축으로 제시했다. 네이버 임팩트의 성과도 공개됐다. 네이버는 2025년 한 해 동안 임팩트 펀드로 총 1420억원을 집행했다. 소상공인과 브랜드의 AI 비즈니스 도구 활용을 돕는 ‘ADVoost 쇼핑 × AI RIDE’ 캠페인, 창작자 성장을 지원하는 ‘크리에이터 런처’ 프로그램, 지역 로컬 브랜드 발견 경험을 제공한 ‘BE LOCAL WEEK 경주’ 등이 대표 사례다. AI 기술이 다양한 생태계 구성원의 성장 기반으로 확장되도록 지원하는 Tech Impact 영역에는 229억원이 투입됐다. 네이버는 임팩트 펀드를 2030년까지 누적 1조원 규모로 확대할 계획이다. 플랫폼 생태계가 광고와 거래 중심으로만 성장하는 구조에서 벗어나 소상공인과 창작자의 AI 활용 역량을 함께 키우겠다는 구상이다. 올해 보고서에는 ‘On-Service AI’ 전략도 비중 있게 담겼다. 네이버는 UGC와 쇼핑, 로컬 등 자사 서비스 데이터를 기반으로 데이터와 AI가 선순환하는 구조를 만들고 있다고 설명했다. AI 브리핑, ADVoost, 네이버플러스 스토어 앱이 적용 사례로 소개됐다. 향후 Agent N, AI 탭, 쇼핑 AI 에이전트 등을 통해 검색에서 구매·예약·결제로 이어지는 이용 경험을 강화할 계획이다. 기술 신뢰성도 핵심 축으로 다뤄졌다. 네이버는 개인정보보호, 정보보안, 온실가스 및 에너지 관리, 인적 자본 관리 등 이해관계자 관심이 높은 중대 토픽을 보고서에 담았다. AI가 검색과 쇼핑, 로컬 서비스 전반에 들어갈수록 데이터 활용의 투명성과 보안 역량이 플랫폼 신뢰를 좌우한다는 판단이다. ESG 성과로는 ‘2040 Carbon Negative’ 전략에 따른 온실가스 감축 현황과 AI 데이터센터용 대규모 재생에너지 확보 성과가 공개됐다. 동반성장지수 9년 연속 최우수 등급, 이용자보호 업무평가 검색·쇼핑 분야 매우 우수 등급, 공정거래 자율준수 프로그램 2년 연속 AA 등급, 한국개인정보보호협회 ‘올해의 개인정보보호 우수기업상’ 수상도 포함됐다. 기후 대응 정보도 별도 보고서로 강화했다. 네이버는 기후정보공개보고서를 통해 기후 관련 의사결정 체계와 시나리오 분석, 기후 회복력, 지표 및 목표를 공개했다. K-water와 협력해 디지털트윈 기술을 활용한 극한호우 물리적 위험 평가를 진행했고 한국생태학회와 함께 데이터센터 각 춘천을 대상으로 TNFD 기반 생물다양성 분석도 공개했다. 최수연 네이버 대표는 “네이버의 지속가능한 성장은 이용자, 사업자, 창작자 등 다양한 생태계 구성원과 함께 성장할 때 가능하다”며 “AI와 데이터, 플랫폼 역량을 바탕으로 파트너의 성장을 지원하고 더 많은 이들이 기술의 기회를 누릴 수 있도록 하겠다”고 말했다. 한편 AI 시대 플랫폼의 지속가능성은 사회공헌 활동만으로 설명되지 않는다. 기술이 누구에게 기회를 주는지, 데이터가 얼마나 안전하게 쓰이는지, AI 인프라가 어떤 환경 비용을 남기는지가 함께 평가된다. 네이버의 통합보고서는 이 질문에 대한 방향을 제시했다. 앞으로는 1420억원의 집행액보다 AI가 실제 소상공인과 창작자의 매출과 생산성, 데이터센터의 에너지 효율로 이어지는지가 더 중요해질 전망이다.2026-06-25 10:36:49
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네이버, 검색형 쇼핑에서 AI 에이전트 쇼핑으로 전환…국내 커머스 패러다임 변화 예고 [이코노믹데일리] 네이버가 기존 검색 중심 쇼핑에서 벗어나 AI가 상품 탐색부터 추천까지 수행하는 에이전트 기반 커머스로 전환을 본격화한다. 방대한 쇼핑 데이터를 기반으로 한 AI 에이전트를 통해 사용자 쇼핑 경험을 혁신하는 동시에 쿠팡 등 주요 이커머스 기업과 차별화된 경쟁력을 확보한다는 전략으로 풀이된다. 26일 네이버는 AI 쇼핑 앱(애플리케이션) '네이버플러스 스토어'에 '쇼핑 AI 에이전트' 베타 서비스를 도입했다고 밝혔다. 이번 서비스는 상품 검색 이후 사용자가 직접 비교·분석해야 했던 기존 쇼핑 방식에서 벗어나 AI가 탐색 과정 전반을 지원하는 것이 핵심이다. 쇼핑 AI 에이전트 1.0 버전은 네이버가 축적해 온 상품 정보, 리뷰, 가격, 배송, 사용자 선호 데이터 등을 기반으로 상품 정보 요약, 비교, 리뷰 분석 기능을 제공하도록 설계됐다. 사용자가 앱에서 쇼핑 키워드를 입력하면 AI 에이전트가 작동해 쇼핑 탐색 가이드를 제시하거나 대화형 AI 상담 기능을 제공한다. 네이버는 사용자가 '소파'를 검색하면 AI 에이전트는 사용자의 쇼핑 이력과 선호를 분석해 사용 인원, 공간 크기, 소재 등 구매 시 고려해야 할 요소를 요약하고 적합한 브랜드와 제품군을 제안한다고 설명했다. '신혼집 소파 추천해줘, 강아지와 같이 살고 있어' 같이 구체적인 조건을 입력하면 상품 스펙과 실제 구매 후기까지 종합 분석해 맞춤형 상품을 추천하는 것이다. 특히 이번 서비스는 단순 검색 결과 나열이 아니라 AI와의 대화를 통해 쇼핑을 이어갈 수 있는 점이 특징으로 알려졌다. 사용자는 탐색 과정에서 조건을 추가하거나 변경하며 개인화된 추천을 받을 수 있다. 네이버 쇼핑 AI 에이전트는 멀티 에이전트 구조로 설계됐다. 상품 탐색, 비교, 추천 등 각 단계별로 최적화된 서브 에이전트들이 유기적으로 연결돼 복잡한 쇼핑 과정을 효율적으로 처리한다. 이번 쇼핑 AI 에이전트는 네이버가 커머스 특화 LLM인 '쇼핑 인텔리전스' 자체 개발에서 파생된 결과다. 해당 모델은 상품 속성, 가격, 배송 정보, 사용자 선호 등 커머스 생태계 전반의 데이터를 학습해 보다 정확하고 개인화된 추천을 제공한다. 현재 베타 서비스는 디지털, 리빙, 생활 카테고리를 중심으로 제공되며 네이버는 상반기 내 뷰티, 식품 등으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 향후에는 실시간 쇼핑 트렌드 분석, 연관 상품 자동 추천, 장바구니 담기, 구매 지원 등 쇼핑 전 과정으로 기능을 확장할 예정이다. 네이버의 이번 서비스 도입은 AI 에이전트를 중심으로 커머스 구조를 재편하려는 시도로 풀이된다. 기존 검색 기반 커머스가 사용자의 직접 탐색에 의존했다면 AI 에이전트 기반 커머스는 AI가 상품 탐색부터 추천까지 수행하는 구조로 전환하는 것이다. 이는 직매입과 빠른 배송 중심 전략을 펼치는 쿠팡과는 차별화되는 접근으로 네이버는 물류 중심 경쟁 대신 AI 기반 탐색과 추천 기술을 통해 플랫폼 경쟁력을 강화하는 전략을 선택한 것으로 분석된다. 특히 네이버는 검색, 쇼핑, 결제, 콘텐츠 등 다양한 서비스에서 축적된 사용자 데이터를 AI 에이전트에 통합함으로써 초개인화 쇼핑 경험을 제공할 수 있다는 강점을 갖는다. 이를 통해 단순 상품 판매 플랫폼을 넘어 AI 기반 쇼핑 플랫폼으로 진화하겠다는 목표다. 최수연 네이버 대표는 "복잡한 정보와 다양한 선택지 속에서 쇼핑 에이전트가 쇼핑 여정 전반을 함께 함으로써 사용자가 더욱 스마트한 쇼핑 경험을 즐길 수 있도록 만들어 나갈 것"이라며 "쇼핑 AI 에이전트를 중심으로 커머스와 콘텐츠, 데이터를 유기적으로 연결하는 AI 융합 생태계를 통해 새로운 비즈니스와 창작 환경 조성에 힘쓸 것"이라고 말했다.2026-02-26 11:14:33
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