네이버 AI 엔진(큐) 가 ChatGPT, 바드 등 글로벌 테크 기업에 비해 경쟁력이 떨어지는 7가지 이유

 

1. 부족한 인력
   • 네이버 AI 엔진(Q)의 부족한 인력 문제는 충분한 연구 및 개발 팀이 없어 새로운 기술과 기능을 충분히 개발하지 못하고 있다는 것을 의미합니다. 이로 인해 엔진의 성능 향상이 더디게 이루어지고 있을 수 있습니다. 부족한 팀원은 새로운 아이디어나 기술을 검토하고 구현하는 데 제약을 줄 수 있습니다.
2. 기술적인 한계
   • 기술적인 한계는 네이버 AI 엔진(Q)이 최신 기술 동향을 따라가지 못하거나 특정 기술적인 도전에 대응하지 못하는 상태를 나타냅니다. 이는 새로운 알고리즘, 모델 아키텍처, 혹은 기술적인 문제에 대응하기 어려워 성능이 부족한 것으로 이해할 수 있습니다.
3. 자금 부족
   • 자금 부족은 AI 모델의 학습, 운영, 및 연구에 필요한 자금이 충분하지 않아 발생한 문제를 의미합니다. 더 많은 자금을 투입하지 못하면 최신 기술의 적용이나 인력 강화 등이 어려워져 성능 향상에 한계가 발생할 수 있습니다.
4. 언어 및 데이터 한정성
   • 한국어 기반으로 한 언어 및 네이버의 한정된 데이터는 모델이 다양한 언어나 문맥에 대응하기 어렵게 만듭니다. 세계적인 데이터나 언어 다양성에 대한 부재로, 모델이 특정 문제나 언어에 치우쳐진 결과를 낼 가능성이 높아집니다.
5. 데이터 품질 문제
   • 네이버의 데이터 품질 문제는 검색 엔진이 아닌 분류 사이트로서의 역할을 하는 데이터가 부적절하게 활용되고 있거나, 품질이 낮아 신뢰성이 떨어지는 문제를 지칭합니다. 검증되지 않은 정보나 정확하지 않은 데이터로 모델이 학습되면 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다.
6. 정확한 데이터 부재
   • 데이터 부재는 네이버가 가진 방대한 데이터가 얼마나 정확하고 신뢰성 있는지에 대한 의문을 나타냅니다. 양이 많다고 해도 정확한 데이터가 부족하면 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
7. 네이버의 역할에 대한 의문
   • 네이버가 검색 엔진이 아닌 다양한 자료를 분류하는 사이트로서의 역할에 대한 의문은 네이버의 주된 목적이 검색이 아니라는 시각을 반영합니다. 검색에 초점을 맞추지 않은 데이터 수집 및 제공이 모델의 품질에 영향을 미칠 수 있습니다.