[딜사이트 최령 기자] 카카오가 카카오톡에서 대화 내용을 바탕으로 필요한 정보를 찾고 메시지 전송 등 후속 작업까지 수행하는 AI 서비스 ‘카나나 스페이스’를 선보였다. 친숙한 캐릭터 라이언을 첫 AI 어시스턴트로 내세워 일상에서 자연스럽게 AI를 불러 쓰도록 한다는 구상이다.

카카오는 13일 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 열린 ‘이프 카카오(if(kakao)26)’ 키노트에서 카나나 스페이스를 시연하고 AI 모델 개발 방향을 소개했다. 김대년 디자인 총괄 성과리더는 서비스 경험을, 노병석 파운데이션 모델 총괄 성과리더는 이를 뒷받침하는 기술을 설명했다.

카나나 스페이스는 카카오톡 화면을 두 손가락으로 쓸어 불러낸다. 별도 화면으로 이동하지 않고 보고 있던 화면 위에서 AI에 요청하는 방식이다. 기본적으로 음성 모드로 시작하지만 텍스트로 전환하거나, 제스처 대신 화면에 떠 있는 버튼으로 실행할 수도 있다.

김 성과리더는 “새로운 AI가 기존 사용 흐름을 방해해서도 안 됐다”며 “또 하나의 탭이나 별도의 화면이 아니라 카카오톡 어디에서 열리는 AI 레이어로 설계했다”고 말했다.

첫 캐릭터인 라이언에는 목소리를 더해 이용자의 질문과 요청에 응답하도록 했다. 김 성과리더는 라이언이 지난 10년간 쌓아온 익숙함과 친근함을 통해 새로운 AI 경험을 편안하게 시작하도록 하겠다고 설명했다. 향후 다양한 IP를 활용한 캐릭터도 선보일 예정이다.

시연에서는 대화 내용을 정리하고 다음 행동으로 연결하는 모습을 보여줬다. “안 읽은 메시지 중에 업무 관련된 것만 정리해줘”라는 요청에 라이언은 확인해야 할 파일과 회신 기한을 안내했다. 이어 특정 대화방에 “오전까지 확인해서 전달드릴게요”라는 답장을 보내는 과정도 시연했다.

하루 일정을 묻자 날씨와 최근 운동 기록을 고려해 러닝에 필요한 정보를 제공하고 가족 대화방에서 부탁받은 자녀 하원 일정과 출발 시각을 안내했다. “지난주에 아내가 말한 게 뭐였지?”라는 질문에는 딸의 생일과 케이크를 사 오라는 부탁을 찾아 답했다.

주문과 결제 등으로 연결하는 구상도 소개했다. 생수 주문을 요청하면 이전 구매 상품을 찾고 쿠폰을 적용해 구매 절차를 돕는 방식이다. 김 성과리더는 이를 “기능을 찾는 경험에서 의도를 말하는 경험으로의 변화”라고 설명했다. 메시지 전송과 결제 등 중요한 행동은 이용자가 확인하고 최종 승인하도록 한다.

카나나 스페이스는 이날부터 사전 신청을 받고 선정된 신청자에게 12월 이후 순차적으로 이용 기회를 제공할 예정이다.

이어 노병석 성과리더는 5000만 이용자가 사용하는 AI에는 성능뿐 아니라 응답 속도와 운영 효율도 필요하다고 강조했다. 오타 수정과 여행 계획처럼 난이도가 다른 요청에 같은 규모의 연산을 사용할 필요는 없다는 것이다.

카카오는 복잡한 문제를 처리하는 대형 모델, 반복적인 요청에 대응하는 소형언어모델(SLM), 스마트폰에서 실행하는 온디바이스 모델로 역할을 나누는 구조를 제시했다. 노 성과리더는 SLM을 “AI 경험을 더 많은 사용자에게 제공하는 스케일링 기술”이라고 말했다.

핵심은 ‘온디바이스 우선’이다. 스마트폰에서 처리할 수 있는 요청은 단말에서 수행하고 최신 정보나 복잡한 추론이 필요하면 서버를 활용한다. ‘AI 컨덕터’는 요청을 세부 작업으로 나누고 적합한 모델과 도구, 실행 순서를 선택한다.

노 성과리더는 자체 한국어 토크나이저로 글로벌 경쟁 모델보다 한국어 문장을 1.6배 효율적으로 처리한다고 밝혔다. 답변 생성 속도는 평균 3.9배 개선하고 메모리 사용량은 약 70% 줄였으며 같은 GPU의 처리량도 약 1.6배 높였다는 설명이다.

텍스트·이미지·음성을 이해하고 음성으로 답하는 ‘Kanana-o’, 듣기와 말하기를 동시에 수행하는 ‘Kanana Live’도 소개했다. 상황에 따라 감정과 억양을 달리하는 음성과 한국어를 듣는 도중 영어 통역을 시작하는 예시를 선보였다. 카나나 스페이스에는 서버 기반 Kanana-o를 활용하며 단말에서 이미지와 음성을 처리하는 모델도 개발하고 있다.

에이전틱 AI의 평가 기준으로는 ‘요청한 일이 실제로 끝났는가’를 제시했다. 식당 추천에 그치지 않고 이용자 확인을 거쳐 예약과 공유까지 이어져야 한다는 것이다. 개인화도 이용자의 위치와 취향, 만나는 상대에 따라 추천과 실행 계획이 달라지는 방향이라고 설명했다.

노 성과리더는 “5000만 사용자의 일상에 가장 가까운 AI를 만들겠다”며 “성능을 넘어 서비스로 증명하겠다”고 말했다.