퍼플렉시티란? — 검색처럼 쓰는 AI가 챗GPT와 다른 점

• 퍼플렉시티는 질문을 받으면 웹을 실제로 찾아본 뒤 출처를 붙여 답하는 AI입니다
• 챗GPT와 갈리는 지점은 똑똑함이 아니라 답을 만드는 순서입니다
• 확인이 필요한 질문은 퍼플렉시티, 없던 것을 만들어 내는 일은 챗GPT가 편합니다

퍼플렉시티라는 이름은 들어 봤는데 이게 대체 뭘 하는 건지 모르겠다는 분이 많습니다. AI 이야기가 나올 때마다 챗GPT 옆에 같이 붙어 나오니 비슷한 것 같기는 한데, 그럼 하나만 쓰면 되는 것 아닌가 싶어서 굳이 열어 보지 않게 됩니다. 이름부터 낯설어서 검색해 봐도 설명이 어렵게 느껴집니다.

한 문장으로 정리하면 이렇습니다. 퍼플렉시티는 질문을 받으면 웹을 실제로 찾아본 다음, 찾은 내용을 정리해서 출처를 붙여 답해 주는 서비스입니다. 검색창과 대화창을 하나로 합쳐 놓은 물건이라고 생각하시면 크게 틀리지 않습니다.

그래서 이 글은 기능 소개가 아니라 왜 AI 검색이라는 갈래가 따로 생겼는지를 다루려 합니다. 이 부분만 이해하면 퍼플렉시티를 언제 열고 챗GPT를 언제 열지가 저절로 정리되고, 어느 쪽이 더 좋은 AI냐는 질문이 애초에 성립하지 않는다는 것도 보입니다.

퍼플렉시티는 결국 뭘 하는 서비스인가요?

화면을 처음 열면 검색창 하나만 덩그러니 놓여 있습니다. 생김새는 검색 사이트와 비슷한데, 넣는 내용이 다릅니다. 검색어를 단어로 쪼개서 넣을 필요 없이 전세 계약 만료 두 달 전에 집주인이 연락이 없으면 어떻게 되나요처럼 평소 말투 그대로 문장을 던지면 됩니다.

그러면 화면에 답이 바로 나오는 것이 아니라, 무엇을 검색하고 있는지가 잠깐 지나갑니다. 질문을 몇 개의 검색어로 바꾸고, 그 검색어로 웹을 뒤지고, 걸린 문서를 읽고 있다는 과정이 그대로 보입니다. 그 다음에야 정리된 답이 올라옵니다.

가장 눈에 띄는 것은 문장 끝마다 작은 숫자가 붙어 있다는 점입니다. 그 숫자를 누르면 이 문장이 어느 사이트의 어느 대목에서 나왔는지로 바로 넘어갑니다. 답 아래에는 참고한 사이트 목록이 나란히 붙고, 이어서 물어볼 만한 질문도 몇 개 제안됩니다.

정리하면 퍼플렉시티가 하는 일은 검색해서 읽고 요약하는 일을 대신 해 주는 것입니다. 예전 같으면 탭을 열 개쯤 열어 두고 하나씩 훑으며 추리던 작업을, 질문 한 번으로 줄여 주는 셈입니다.

챗GPT는 왜 모르는 것을 아는 척할까요?

여기를 이해해야 두 서비스의 차이가 보입니다. 챗GPT 같은 대화형 AI는 어딘가에 검색을 하러 가는 것이 아니라, 미리 배워 둔 것을 바탕으로 답을 지어냅니다. 엄청난 양의 글을 읽어 두고 그 안에서 말이 되게 이어 붙이는 방식이라, 답이 나오는 속도는 빠르지만 배운 시점 이후에 생긴 일은 알지 못합니다.

문제는 모를 때 모른다고 하지 않는 경우가 많다는 점입니다. 이렇게 사실이 아닌 내용을 사실처럼 그럴듯하게 말해 버리는 현상을 할루시네이션이라고 부릅니다. 우리말로는 환각이라고 옮깁니다. 일부러 거짓말을 하는 것이 아니라, 다음에 올 법한 말을 고르는 구조이다 보니 빈칸이 생기면 그럴듯한 말로 메워 버리는 것입니다. 없는 논문 제목이나 있지도 않은 법 조항을 당당하게 적어 주는 일이 여기서 나옵니다. 용어가 낯설다면 AI 용어사전에 같은 결의 말들을 모아 두었습니다.

그래서 나온 해법이 답하기 전에 먼저 자료를 찾아보게 만드는 것입니다. 질문이 들어오면 관련 문서를 검색해서 가져오고, AI에게 그 문서를 읽힌 다음 답하게 하는 방식입니다. 이 구조를 RAG라고 부릅니다. 검색으로 보강한 생성이라는 뜻인데, 이름은 어려워도 하는 일은 답안지를 외워서 쓰지 말고 참고서를 펴 놓고 쓰라는 것에 가깝습니다. 자세한 설명은 RAG란?에 따로 정리해 두었습니다.

퍼플렉시티는 이 방식을 서비스 전체의 기본으로 삼은 쪽입니다. 요즘은 챗GPT에도 검색 기능이 붙어 있어 필요할 때 웹을 찾아보기도 합니다. 다만 한쪽은 필요할 때 켜는 기능이고, 다른 한쪽은 항상 그렇게 동작하는 기본값이라는 차이가 남습니다. 이 차이가 답의 생김새를 꽤 다르게 만듭니다.

출처가 붙으면 실제로 뭐가 달라지나요?

출처 표시는 생각보다 큰 차이를 만듭니다. 첫째는 확인할 수 있다는 점입니다. 답이 맞는지 틀리는지를 내가 직접 판단할 길이 열립니다. 숫자를 눌러 원문으로 넘어가서 한 줄만 읽어 봐도, 답이 원문을 제대로 옮긴 것인지 엉뚱하게 늘여 쓴 것인지 금방 드러납니다.

둘째는 최신 정보가 들어온다는 점입니다. 배운 시점이라는 벽이 없어지니 어제 바뀐 제도나 오늘 올라온 공지도 답에 반영될 수 있습니다. 가격, 정책, 일정처럼 자주 바뀌는 것을 물을 때 체감 차이가 가장 큽니다.

셋째는 인용할 수 있다는 점입니다. 보고서나 블로그 글에 어떤 내용을 쓰려면 결국 근거가 어디서 왔는지를 적어야 합니다. 출처가 같이 나오면 그 목록을 그대로 확인해서 쓰면 되니, 자료 찾는 시간이 크게 줄어듭니다.

다만 출처가 붙었다고 해서 내용이 자동으로 옳아지는 것은 아닙니다. 인용한 사이트 자체가 부실할 수도 있고, 원문은 맞는데 요약하면서 뉘앙스가 바뀌는 경우도 있습니다. 출처는 정답 보증서가 아니라 확인하러 갈 수 있는 문이라고 보시는 편이 정확합니다.

둘 중 뭐가 더 좋냐가 아니라, 지금 질문이 어느 쪽이냐가 기준입니다.찾아야 하는 일과 만들어야 하는 일은 애초에 다른 도구를 부릅니다.

어떤 질문에 퍼플렉시티가 낫고, 어떤 질문에 챗GPT가 나을까요?

이 글에서 가장 실용적인 대목입니다. 기준은 하나로 잡으면 됩니다. 바깥에 답이 이미 있는 질문인가, 아니면 내가 없던 것을 만들어 내야 하는 일인가. 이것만 구분하면 어느 창을 열지가 거의 자동으로 정해집니다.

퍼플렉시티가 나은 쪽은 사실을 확인해야 하는 질문입니다. 요즘 이 제도가 어떻게 바뀌었는지, 이 회사 최근 소식이 무엇인지, 어떤 제품이 어떤 점에서 낫다고들 하는지처럼 답이 이미 세상 어딘가에 적혀 있는 질문이 여기 들어갑니다. 여행지 정보나 병원 진료 시간처럼 바뀌기 쉬운 것도 마찬가지입니다.

낯선 분야를 처음 훑을 때도 잘 맞습니다. 용어도 모르고 어디부터 봐야 할지도 모를 때 이 분야를 처음 보는 사람이 알아야 할 것을 정리해 주십시오라고 던지면, 출처가 달린 목차 비슷한 것이 나옵니다. 그 목록을 따라 원문으로 들어가면 공부가 훨씬 빨라집니다.

챗GPT가 나은 쪽은 없던 글과 생각을 만들어 내는 일입니다. 메일 초안 쓰기, 사과문 다듬기, 자기소개 고쳐 쓰기, 아이디어 스무 개 뽑기 같은 작업은 바깥에서 찾아올 답이 없습니다. 내 상황에 맞춰 새로 지어내야 하는 일이라 검색이 도움이 되지 않습니다.

내가 가진 자료를 놓고 오래 주고받는 작업도 대화형이 낫습니다. 긴 문서를 붙여 놓고 조건을 바꿔 가며 다듬는 식의 일은 한 대화 안에 맥락을 쌓아 두는 방식이 유리합니다. 이 맥락의 크기에 대해서는 컨텍스트 윈도우란?에서 다뤘습니다.

헷갈릴 때 쓰는 요령이 하나 있습니다. 내가 이 질문을 예전에 검색창에 넣었을 것 같으면 퍼플렉시티, 사람에게 부탁했을 것 같으면 챗GPT입니다. 실제로 두 창을 다 열어 두고 같은 질문을 넣어 보면 차이가 한 번에 보입니다. 한쪽은 출처가 달린 정리를 주고, 다른 한쪽은 매끄러운 문장을 줍니다.

무료로는 어디까지 되나요?

먼저 안심하셔도 되는 부분은, 돈을 내지 않아도 기본적인 검색과 답 받기는 그대로 됩니다. 가입하지 않고도 몇 번 써 볼 수 있고, 계정을 만들면 지난 질문이 남아서 다시 꺼내 보기 편해집니다.

무료와 유료가 갈리는 지점은 기능의 있고 없음이 아니라 여유의 크기입니다. 이 구조는 다른 AI 서비스와 거의 같습니다. 더 깊게 파고드는 방식의 조사, 더 좋은 모델 고르기, 파일 올려서 읽히기 같은 것은 무료에서도 열리되 횟수가 정해져 있는 경우가 많습니다.

그래서 판단 기준도 단순합니다. 한도에 자주 걸려서 답답해진 다음에 결제를 생각하면 됩니다. 가벼운 확인 용도라면 무료로 한참 버틸 수 있습니다. 같은 기준을 챗GPT에 적용한 이야기는 챗GPT 무료로 어디까지 되나에 정리해 두었습니다.

요금제 이름과 가격, 하루에 몇 번까지 되는지 같은 숫자는 이 글에 적지 않았습니다. 이 분야에서 가장 자주 바뀌는 것이 바로 그 숫자이기 때문입니다. 몇 달 지난 글에 적힌 조건이 지금과 다른 일이 흔하니, 결제 전에는 공식 안내 화면을 직접 확인하시는 편이 안전합니다.

한국어로 쓰면 체감이 어떻게 다른가요?

여기서 솔직한 이야기를 해 두는 편이 좋겠습니다. 한국어 질문도 문제없이 알아듣고 한국어로 답합니다. 다만 답의 재료가 되는 자료가 어디서 왔는지를 보면, 영어권 사이트가 앞쪽에 오는 경우가 적지 않습니다.

그래서 한국 사정을 물을 때는 기대보다 인용이 얕게 느껴질 때가 있습니다. 국내 제도나 국내 서비스 요금처럼 한국 사이트에만 적혀 있는 내용은 중요한 출처가 빠지거나 오래된 글이 잡히기도 합니다. 단정할 일은 아니고 질문 분야에 따라 다르지만, 경향으로는 그런 편입니다.

요령은 간단합니다. 질문에 한국 기준으로, 국내 사례로 같은 말을 넣어 주면 검색 방향 자체가 달라져서 국내 자료가 더 많이 잡힙니다. 답을 받은 다음에는 출처 목록이 어디 사이트들인지 한 번 훑어보시기를 권합니다. 국내 이야기인데 인용이 전부 해외 사이트라면, 그 답은 조금 걸러 들으시는 편이 낫습니다.

처음 켰다면 뭘 물어보면 좋을까요?

처음 열면 무엇을 물어야 할지부터 막막합니다. 퍼플렉시티의 성격이 잘 드러나는 질문 유형을 몇 가지 골라 두었습니다. 하나씩 넣어 보시면 챗GPT와 어디가 다른지가 설명을 읽는 것보다 빨리 와닿습니다.

• 요즘 어떻게 바뀌었는지 묻기 — 관심 있는 제도나 분야를 넣고 최근 변화를 물어보십시오. 출처 날짜가 최근인지 같이 보시면 좋습니다
• 둘을 비교해 달라고 하기 — 고민 중인 두 제품이나 두 방법을 놓고 차이를 물으면 근거가 달린 비교가 나옵니다
• 모르는 분야 훑기 — 처음 보는 주제를 두고 알아야 할 것을 정리해 달라고 하면 공부 순서가 잡힙니다
• 본 내용의 사실 확인 — 어디선가 들은 이야기를 그대로 적고 사실인지 물어보면 근거를 찾아 줍니다

반대로 일부러 안 맞는 질문도 한 번 넣어 보시기를 권합니다. 가령 생일 축하 메시지를 써 달라고 해 보면, 굳이 검색을 거쳐서 나온 답이 오히려 밋밋하다는 것이 느껴집니다. 도구가 안 맞는 순간을 직접 겪어 보는 것이 설명 열 줄보다 낫습니다.

둘 다 무료로 쓸 수 있으니 굳이 하나만 고르실 필요가 없습니다.찾아 주는 쪽과 지어내 주는 쪽을 하나씩 두면 대부분의 일이 덮입니다.

같이 보면 좋은 글

• RAG란? — 검색해서 읽고 답하는 구조를 자세히
• 챗GPT 무료로 어디까지 되나 — 무료와 유료가 갈리는 기준
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• AI 용어사전 전체 목록 — 할루시네이션을 비롯한 기본 용어

다음 편에서는 AI에게 질문을 잘 던지는 법으로 이어가겠습니다. 같은 도구를 써도 어떻게 묻느냐에 따라 답의 질이 크게 달라지는데, 거창한 요령이 아니라 무엇을 알고 싶은지 먼저 정리하는 습관에 가깝습니다. 처음 시작하는 분을 위한 글은 AI 처음이라면에 차곡차곡 쌓아 두고 있습니다.