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이벤트/볼트엑스 월간커피챗

스캐터랩: 생성형 AI로 세상을 덜 외롭고 더 재밌게 | 12월 볼트X 월간커피챗 참여기업 Preview

by 볼트엑스(boltX) 2024. 12. 3.

 

12월 볼트X 월간커피챗 참여 기업 프리뷰 콘텐츠도 어느덧 마지막입니다. 마지막으로 소개해드릴 기업은 바로 스캐터랩입니다. 스캐터랩이라는 이름이 약간 생소하신가요? 그렇다면 AI 챗봇 '이루다'를 만든 기업이라고 하면 어떠신가요? 국내에서 가장 인지도가 높은 챗봇 중 하나인 이루다를 만들었던 회사가 바로 스캐터랩입니다. 스캐터랩의 챗봇 이루다는 200만 명의 사용자와 누적 10억 건의 대화를 나누었답니다.


 

 

스캐터랩

이루다의 폭발적인 성공,

제타로 이어가다

 

 

어떤 거대한 성공에는 그 뒤의 행보에 대한 물음표가 따라 붙기 마련입니다. 스캐터랩도 이러한 현상을 피해갈 수는 없었습니다. 많은 사람들은 과연 스캐터럽이 이루다의 폭발적인 성공 이후 과연 성장을 지속할 것인지 의문을 품었습니다. 하지만 스캐터랩은 그러한 의심의 눈초리에 굴하지 않았고 여전히 하루하루 고공행진 중입니다.

 

그 중심에는 스캐터랩의 AI 기반 B2C 서비스인 제타가 있었습니다. 제타는 유저가 주인공로서 원하는 세계관과 상황 속 다양한 AI 인물과 상호작용하며 나만의 이야기를 직접 만들 수 있는 서비스입니다.

2024년 4월에 출시한 제타는 6개월 후인 10월, 100만 명의 유저를 모으는 기록적인 성과를 거두었습니다. 또한, 20대 미만 연령층에서 가장 많이 사용하는 앱 10위를 차지하기도 했죠. 특히, 하루 평균 사용 시간에서는 2시간 13분을 기록했는데, 틱톡이 1시간 25분, 유튜브가 1시간 17분이라는 점을 생각하면 얼마나 높은 수치인지 감이 오시나요?

 

제타를 사용하는 방법. 자신의 취향에 맞는 상황과 캐릭터를 설정하고 상호작용을 할 수 있다.

 

 

 

 

스캐터랩의 AI 윤리 강령

사람을 위한 AI 서비스를 향한

끊임없는 성찰과 노력

 

새로운 것의 도입에는 항상 의심의 눈초리와 비판의 의견이 잇따왔습니다. AI 챗봇 서비스도 예외는 아니었습니다. 스캐터랩의 AI 기반 서비스들에도 언제나 비판이 잇달았습니다. 실제로 스캐터랩이 초기에 출시했던 이루다의 1.0 버전에는 여러 문제들이 발생하기도 했습니다.

스캐터랩은 과거의 실수를 반복하지 않고 현재의 우려를 현실로 만들지 않기 위해 끊임없이 노력합니다. 그 노력의 산물이 스캐터랩의 AI 윤리 강령입니다. 스캐터랩의 사이트에 들어가면 오른쪽 상단에 있는 AI Ethics 항목이 있습니다. 정보통신정책연구원과 공동으로 작성한 이 윤리 강령을 살펴보면 스캐터랩이 자신들의 서비스가 지닌 영향력에 대해 얼마나 깊이 고민했는지 느낄 수 있답니다.

 

 

📌스캐터랩 AI Ethics 살펴보기

 

SCATTER LAB

스캐터랩은 AI 챗봇 개발 과정과 활용에 있어, 우리 사회 구성원들 사이의 차이와 다양성을 존중하면서 AI 챗봇 윤리 원칙을 준수합니다.

ethics.scatterlab.co.kr

 

 

 

 

스캐터랩 채용 중!

재미와 즐거움을 주는 프로덕트처럼,

팀 분위기도 재미있고 끈끈합니다

 

 

현재 스캐터랩은 UI/UX 디자이너와 백엔드 개발자를 채용하고 있습니다. UIUX 디자이너의 경우 현재 중점적으로 운영하고 있는 서비스인 제타의 디자인을 맡게 될 예정이며, 백엔드 개발자는 AI 기반 서비스에서 발생하는 다량의 AI 관련 트래픽을 최적화하는 과제를 수행할 계획입니다.

볼트엑스와의 사전 인터뷰에서 스캐터랩 CEO인 김종윤 님께서는 스캐터랩이 재미와 감성이 담긴 제품을 만드는 팀인 만큼, 팀 내 문화도 재미있고 끈끈한 분위기라는 점을 특히 강조해주셨습니다. 특히, 제품에 애정이 있는 사람과 함께 하고 싶다며 기업의 인재상을 설명해주시면서, AI라는 거대한 흐름 속에서 자신이 어떤 일을 할지 모르겠다고 생각하는 사람이라면 꼭 월간커피챗에서 스캐터랩과의 대화를 꼭 놓치지 않았으면 좋겠다고 강조하셨답니다.

CEO 김종윤 님과 함께 스캐터랩 세션을 진행하실 프로덕트 리드 정지수 님께서는 월간커피챗에서 대외적으로 알려드리기 힘든 팀의 비밀을 풀 것이니 많은 참여를 바란다고 말씀해주셨습니다. 스캐터랩 팀이 어떻게 일하며 어떤 문제를 직면해 해결하고 있는지도 소개한다고 하시니, 평소 AI 분야에 종사하고 싶었으나 그러지 못해 아쉬움을 가졌던 사람들이라면 절대 이 기회를 놓치지 말아야겠죠?

 

 

 

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