AI는 어떻게 생각할까? (ChatGPT 뒤의 이론)

앱을 만들고, 콘텐츠를 생성하며, 문제를 해결하는 일—예전에는 전문가에게만 맡겨졌던 작업들이 이제는 몇 가지 잘 구성된 질문만으로 처리할 수 있게 되었습니다. 이 변화는 매우 크며, 우리가 이 지점에 어떻게 도달했는지 이해하려면 인공지능의 발전 과정을 살펴봐야 합니다.

이 글에서는 AI가 거쳐온 주요 단계를 따라가 봅니다:

• AI란 무엇이며, 어디서 왔을까?
  그 기원과 초기 발전에 대한 개요

• 딥러닝의 부상
  컴퓨팅 파워와 데이터가 머신러닝을 어떻게 변화시켰는지

• 언어 모델의 탄생
  인간의 언어를 처리하고 생성할 수 있는 시스템의 등장

• LLM이란 무엇인가?
  대규모 언어 모델의 구성과 작동 방식 분석

• 생성형 AI란?
  텍스트, 이미지 등 새로운 콘텐츠를 만드는 AI의 가능성 탐구

• 디지털 가이드: 챗봇이 AI로 우리를 안내하는 법
  AI를 친숙하게 만드는 대화형 인터페이스의 역할

각 섹션은 오늘날 기술 환경을 형성하는 시스템에 대한 더욱 명확한 그림을 그려줍니다.

AI란 무엇이며, 어디서 왔을까?

인간은 항상 __생각하는 기계__를 만들 수 있을지 궁금해 했습니다. 컴퓨터가 처음 만들어졌을 때 이 궁금증은 더욱 커졌고, __1950년 앨런 튜링__은 같은 질문을 던지며 유명한 __튜링 테스트__를 고안했습니다. 이는 기계가 인간을 속여 자신도 인간인 척 할 수 있는지 알아보는 사고 실험입니다. 이것이 __AI라는 불씨__를 지폈습니다. 이들은 AI를 __보통 인간 지능이 필요한 작업을 수행하는 것__으로 정의했습니다. 즉, 언어를 이해하고, 이미지를 인식하며, 문제를 해결하고, 스스로 결정을 내리는 등, 본질적으로 __모든 질문에 답하고 모든 문제를 해결해주는 가상 인간__이 되는 것이었습니다. 그래서 __튜링 테스트__가 중요했습니다. 즉, __인공지능__을 인간과 마주하게 하여 실제로 인간과 대화하는지, 아니면 로봇과 대화하는지를 판별하게 하는 시험이었습니다. __AI는 본질적으로 인간의 사고를 모방__합니다. 그래서 __존 매카시__가 이를 __인공지능(Artificial Intelligence)__이라 명명했습니다. 그들은 한여름만 지나면 이 테스트를 통과하고 완벽히 작동하는 수준에 도달할 것으로 생각했지만, 실제로는 __AI의 개발은 아직도 진행 중__입니다.

AI란 무엇이며, 어디서 왔을까?

초기의 AI, 즉 __60~70년대__에는 __규칙 기반__이었습니다. 컴퓨터에게 “생각”하게 하려면 정확히 어떻게 생각하라고 일일이 알려줘야 했습니다. 이들은 __전문가 시스템__으로, 모든 규칙을 사람이 직접 코딩해야 했습니다. 이 방법은 한계에 부딪혔습니다. __모든 상황에 대한 모든 결정을 AI에게 가르친다는 것은 불가능__했습니다. 최소한, 그렇게 할 수 없었고, 결국 컴퓨터가 스스로 새로운 결정을 내릴 수 있는 방법, 즉 __아무도 마주하게 해주지 않은 결정을 내리는 방법__을 찾아야 했습니다.

__머신러닝의 등장__입니다. __1980~90년대__에 연구자들은 __새로운 발상__으로 전환했습니다. 만약 규칙 대신 데이터로 컴퓨터에게 학습시키면 어떨까? 이것이 바로 __머신러닝__입니다. __수많은 예시로 알고리즘을 훈련__시키면, 스스로 패턴을 찾고, 예측을 할 수 있게 된다는 것입니다. 이게 무슨 의미일까요? 과거에는 AI에게 문법을 가르치려면 모든 문법 규칙을 일일이 써줘야 했습니다. 반면, __머신러닝__이라는 개념은 AI에게 수천 개의 기사, 책, 문서를 읽게 하여 영어가 어떻게 작동하는지 스스로 파악하게 하는, 즉 __자기 학습__을 가능하게 했다는 뜻입니다.

딥러닝의 부상

__머신러닝__은 훌륭했지만 __한계__가 있었습니다. 종종 어떤 특징을 봐야 하는지 사람이 일러줘야 했습니다. 그러다 __딥러닝__이 등장했습니다. __신경망__을 기반으로 한 이 구조는 인간 두뇌의 작동 방식에서 영감을 얻어, 막대한 양의 데이터를 단계적으로 바라보며 __더 많은 패턴을 발견__할 수 있게 했습니다.

__진정한 돌파구__는 2012년, __AlexNet__이라는 __딥 뉴럴 네트워크__가 __주요 이미지 인식 대회에서 압승__을 거두면서 나타났습니다. 갑자기 딥러닝은 인터넷에서 고양이를 구별하는 일조차 인간보다 잘 해냈습니다. 이건 단순히 더 뛰어난 수준이 아니라 __놀라울 정도로 강력__했습니다. 딥러닝 덕분에 __원시 데이터(텍스트, 이미지, 음성)__만 모델에 주면, __중요한 패턴을 스스로 발견__할 수 있게 됐습니다. 더 이상 일일이 손을 잡아줄 필요가 없었습니다. 더 많은 데이터, 더 깊은 층, __더 강력한 컴퓨팅__만 있으면 됐습니다. __AI는 기하급수적으로 학습하기 시작__했습니다.

언어 모델의 탄생

__딥러닝__이 이미지를 극복하자, 연구자들은 물었습니다: 언어도 극복할 수 있을까? 답은 __가능하지만 쉽지 않다__였습니다. __언어는 미묘함이 가득__하기 때문입니다. 하지만 __충분한 데이터__와 __똑똑한 구조__만 있으면, __순차적 데이터를 이해__하는 순환 신경망(RNN) 등 딥러닝 모델이 등장해, 단어 하나만 보는 것이 아니라 단어들이 어떻게 차례차례 이어지는지, __왜 그렇게 이어지는지__까지 파악할 수 있게 되었습니다. 이후에는 __트랜스포머__가 등장했는데, 이 모델은 단어를 순서대로만 보는 것이 아니라, 텍스트 전체를 한 번에 바라볼 수 있어서, 텍스트를 이해하고 생성하는 데 큰 도움이 되었습니다.

2017년, __구글__이 __트랜스포머 아키텍처__를 발표했습니다. 이것이 게임의 판도를 바꿨습니다. __트랜스포머__는 __언어를 병렬로 처리__할 수 있어 더 빠르고, __문장의 다양한 부분에 주목__할 수 있으며, __인간처럼 집중하는 능력__까지 흉내냈습니다. 이 구조가 바로 __대규모 언어 모델(LLM)__을 가능하게 했으며, GPT, Gemini, Mistral 등 다양한 모델이 등장했습니다. 갑자기 모두가 __더 뛰어난 LLM을 만들겠다__고 경쟁하게 되었습니다.

LLM이란 무엇인가?

__대규모 언어 모델(LLM)__은 __인간의 언어를 생성하고 이해하도록 설계된 인공지능 시스템__입니다. 도서, 웹사이트, 기사, 코드 등 __막대한 양의 텍스트 데이터__로 학습되며, __딥러닝__을 기반으로 만들어집니다. 인간처럼 단어의 의미를 이해하는 것이 아니라, __우리가 글을 쓰고 말하는 패턴을 학습__합니다.

이 기술의 핵심은? 바로 __트랜스포머 아키텍처__로, __대규모로 언어를 처리하고 생성__할 수 있게 해줍니다. ChatGPT의 “GPT”는 여기서 비롯되었습니다:

• Generative(생성) – 새로운 콘텐츠를 만들어낸다
• Pre-trained(사전학습) – 먼저 일반 데이터를 통해 학습한다
• Transformer(트랜스포머) – 모델 구조가 핵심 역할을 한다

__LLM의 버전__에 따라 챗봇의 지능, 정확성, __대화 능력__이 크게 달라집니다. 최신 버전일수록 __문맥을 더 잘 이해__하고, 실수를 줄이며, __더 유용한 답변__을 제공합니다.

이 차이는 파라미터—즉, 모델이 정보를 처리하는 방식을 결정하는 수십억 개의 연결고리—의 숫자에 달려 있습니다. __더 많은 파라미터__는 __더 나은 기억력__과 __더 깊은 이해__를 의미합니다.

GPT-4, Claude, Gemini, __LLaMA__를 들어보셨을 겁니다. 여기서 중요한 점은: __이 모델들 중 어느 것도 “자기가 말하는 것을 이해”하지 못한다__는 것입니다. 단지 __문맥을 바탕으로 다음 단어를 예측하는 데 매우 뛰어나__일 뿐입니다.

생성형 AI란?

생성형 AI는 AI와 관련해 자주 듣게 되는 개념입니다. 기존 자료를 단순히 복사하지 않고, 새로운 무언가를 만들어내는 모든 AI를 포괄하는 용어입니다. 글을 쓰거나, 그림을 그리거나, 말을 하거나, 노래를 할 수 있다면, 그리고 그것이 기존의 것을 복사한 것이 아니라면, 바로 생성형 AI입니다. 예를 들어 __ChatGPT__는 텍스트, __DALL·E__나 __Midjourney__는 이미지, __Sora__는 동영상, __GitHub Copilot__은 코드를 생성합니다. 다양한 __LLM__이 이러한 여러 유형을 지원하고 있습니다.

챗봇: 우리의 디지털 가이드

챗봇은 전 세계의 복잡한 지식을 친근하게 접할 수 있는 관문입니다. 복잡한 기술 지식이 필요 없이, 대화를 시작하기만 하면 자연스럽게 AI를 탐험할 수 있습니다. 챗봇은 낯선 기술을 우리 언어로 번역해줍니다.

챗봇의 활용:

• 딥러닝: 방대한 텍스트 데이터에서 언어 패턴을 학습
• 트랜스포머 아키텍처: 대규모·효율적인 문맥 이해
• 머신러닝: 피드백에 따라 지속적으로 개선·적응
• 생성형 AI: 실시간으로 인간다운 답변 생성

하지만 잊지 말아야 할 점이 있습니다: 인간처럼 “이해”하는 것이 아니라, 이해하는 척 한다는 것입니다. 지금으로서는 그 정도면 충분합니다. 우리는 아직 __AI 특이점__에 도달하지 않았지만, 분명 그 고속도로 위에 있습니다. 그리고 ChatGPT? 그저 훨씬 더 긴 여정의 최신 이정표일 뿐입니다.