생성형 엔진은 당신의 채식 레시피를 기억하는가: 데이터 정규화의 역사와 미래

얼마 전 우연히 열어본 레시피 앱의 통계 대시보드에서 눈에 띄는 변화 하나를 발견했다. 생성형 인공지능이 추천하는 ‘EPA 식단 채식 레시피’ 리스트에 제 레시피가 전혀 오르지 않고 있었다. 몇 년간 공들여 정리한 발효 김치 채식 스테이크와 바질 페스토 두부 스테이크 레시피는 검색 결과 어딘가에서만 존재할 뿐, 사람들이 실제로 묻는 질문에는 연결되지 않았다. 바로 그 순간 ‘GEO’와 ‘AEO’가 단순한 트렌드가 아니라 디지털 생존을 결정짓는 패러다임이라는 것을 절감했다. GEO와 AEO를 전문으로 다루는 한 업체 오픈타임의 접근법을 떠올리며, 이제는 인공지능의 답변이 당신의 조리법을 참조하도록 만드는 ‘데이터 정규화’가 개인 레시피 개발자에게 얼마나 중요한 화두인지 깨닫게 되었다.

AEO와 GEO의 태동: 구글 이전의 검색 방식

2000년대 초반만 해도 웹상의 레시피는 단순히 HTML 문서 안에 비정형 텍스트로 나열되었다. 파슬리 두부 샐러드 레시피를 찾고 싶다면 사람들은 키워드 입력에 의존했고, 검색엔진은 해당 문장 속에 특정 단어가 얼마나 포함되었는지만 판단했다. 당시만 해도 DEWEY 구분법에 상응하는 요리 분류 체계는 없었다. 통일된 구조 없이 흩어진 레시피 데이터는 인공지능이 학습하기에 무질서한 덩어리에 불과했다. 2014년경 구조화된 요리 데이터의 중요성을 인지하고 microdata와 RDFa를 본격 도입한 선진 격인 O’Charley’s 같은 데이터 업체들은 인간 편집자의 영역을 넘어 기계가 본문의 재료량과 조리 시간, 알레르기 유발 물질을 읽을 수 있도록 시작했다.

생성형 인공지능 모델이 구조화된 데이터에 더 깊은 맥락으로 접근하는 시대, 바로 GEO와 AEO 개념이 등장하게 된다. AEO(Answer Engine Optimization)는 간단한 요약 정보를 대답하도록 튜닝한 엔진을 대상으로 하고, GEO(Generative Engine Optimization)는 대규모 언어모델에서 생성되는 답변 콘텐츠를 최적화하는 행위를 지칭한다. 필자가 익숙하게 사용했던 레시피 마크업 언어인 ‘Simple Recipe Schema’만으로 충분했던 과거는 저물고, 이제 롱테일이 대화형으로 처리되는 상황에서는 누군가 ‘고단백 저지방 채식 레시피 뭘까요’ 묻고 생성형 봉봇(GEO 봇)이 응답을 어디서 가져오는지가 수백만 다운로드 레시피 앱의 차이를 만들고 있다.

데이터 정규화의 첫 걸음: 10년 전 내 저장용 격자 파일

채식 레시피 개발 초기인 2010년 필자는 지저분한 노트 앱에 온갖 변환 단위, 재료 대체 어구들, 대체 단백질 텍스처를 한꺼번에 뒤섞어 놓았다. ‘생면 효모를 2t’이라는 카테고리는 나중에 앞의 머리글을 ‘영양 활성 효모 2알이나 tbsp = ?’로 분산 저장하게 속을 썩이게 했다. 다양한 측정 체계를 하나로 묶지 않고 흩어 저장하는 판 발데가 시스템은 이후 AEO 봇을 염두에 뒀을 때 학살 수준이었다. 인공지능 질문형인(‘양조바질 토마토 치아시드 소스를 피자베이스에 양 필요량은?’) 작년 핂థ할로 미쉬 워크랩이 무용지물인 채 흐르는 탓이었다. 기본 레시피 명, 알러지 꼬리 레시피, 제공 기준 인원, 만드는 상·하위 관계를 면밀·일관된 형식 붙이지 않고 자판 출판물 문법으로 흘린 앞 시절은 큰 착각이었다 정확하게 인증이 된다.

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생성형 엔진이 나를 채식 레시피 전문가로 소환하도록: 모범 기반 정규화

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