GPT와 같은 생성형 AI가 어떻게 자연스럽고 창의적인 문장을 만들어내는지 궁금하신가요? 본문에서는 인공지능이 인간처럼 글을 생성할 수 있는 근본적인 원리를 알기 쉽게 설명합니다. 딥러닝, 트랜스포머 구조, 학습 방식 등 핵심 개념을 일반인도 이해할 수 있도록 해설한 글입니다.
생성형 AI가 ‘문장을 창작한다’는 것의 의미
최근 ChatGPT, Gemini, Claude 등 다양한 생성형 AI가 등장하며, 우리는 “AI가 시를 쓰고, 이메일을 보내며, 코드까지 작성한다”는 시대를 경험하고 있습니다. 사람들은 종종 궁금해합니다. 도대체 어떻게 기계가 문장을 만들고, 논리를 전개하고, 유머를 구사할 수 있을까? 이러한 의문은 당연한 것입니다. 기계는 감정도, 사고력도, 경험도 없는데 마치 사람처럼 글을 만들어내는 것은 마치 마법처럼 느껴질 수 있기 때문입니다. 하지만 생성형 AI는 마법이 아니라, ‘수학적 확률에 기반한 예측 모델’이라는 논리적 원리로 작동합니다. 특히 GPT 계열 모델은 인간의 언어 패턴을 대규모 데이터셋에서 학습한 뒤, 그 패턴을 확률적으로 이어 붙이는 방식으로 문장을 생성합니다. 이 글에서는 생성형 AI가 어떻게 문장을 생성하는지 그 작동 원리를 최대한 쉽고 직관적으로 설명하겠습니다.
GPT의 핵심 구조: 트랜스포머(Transformer)
GPT는 “Generative Pre-trained Transformer”의 약자로, 핵심 구조는 트랜스포머(Transformer)라는 딥러닝 모델입니다. 이 트랜스포머는 2017년 구글의 논문에서 처음 제안된 구조로, 이후 대부분의 자연어 처리(NLP) AI들이 이 구조를 채택하고 있습니다. 1. 토큰화(tokenization)
AI는 사람처럼 문장을 이해하지 못합니다. 따라서 우선 문장을 ‘토큰’이라는 단위로 잘게 쪼갭니다. 예를 들어 “안녕하세요”는 [안과 영, 하, 세, 요]로 쪼개지거나, 영어 문장은 [Hello, my, name, is…]처럼 단어 단위로 나뉩니다. 2. 임베딩(embedding)
쪼갠 토큰은 숫자(벡터)로 변환되어 AI가 계산할 수 있는 형태가 됩니다. 이 숫자화 과정을 통해 단어 사이의 의미적 거리도 함께 반영되죠. 예: ‘dog’와 ‘cat’은 숫자로 표현했을 때 서로 가까운 위치에 있음. 3. 트랜스포머 구조의 작동
트랜스포머는 “어텐션(attention)”이라는 메커니즘을 통해 문장의 흐름을 이해합니다. 예를 들어, “나는 밥을 먹었다. 그릇은…”이라는 문장에서 ‘그릇’이 어떤 대상인지 AI가 파악하려면 문맥을 추적해야 합니다. 어텐션은 AI가 이 문맥적 연결을 ‘확률적 중요도’로 계산하는 방식입니다. 4. 다음 단어 예측
AI는 문장을 생성할 때, 앞 문맥을 보고 다음 단어가 나올 확률을 계산합니다. 예: “나는 오늘 아침에”라는 문장이 입력되면, ‘밥’, ‘운동’, ‘출근’ 등의 단어 후보 중 가장 적합한 단어를 확률적으로 선택해 이어가는 방식입니다. 이 과정을 반복해 문장을 완성합니다. 5. 학습 방식: 사전학습 + 미세조정
GPT는 수많은 웹사이트, 책, 논문 등을 기반으로 먼저 일반 언어 패턴을 학습한 뒤(사전 학습), 이후 특정 용도에 맞게 추가 학습(미세 조정)을 진행합니다. 이로 인해 "일반 대화형 GPT"부터 "법률 특화 GPT", "코딩 특화 GPT" 등이 등장할 수 있게 된 것이죠.
AI는 생각하지 않는다. 예측할 뿐이다
GPT를 포함한 생성형 AI는 인간처럼 ‘생각’하거나 ‘이해’ 하지 않습니다. 대신 엄청난 양의 데이터를 통해 단어 간의 연결성과 패턴을 익히고, 입력된 문맥에 대해 가장 자연스럽게 이어질 확률이 높은 단어를 예측하는 시스템입니다. 그러나 이 ‘예측’의 정확도가 놀라울 만큼 사람의 사고 흐름과 비슷해졌기 때문에, 우리는 때때로 AI가 진짜로 사고하고 있는 것처럼 느끼게 됩니다. 하지만 AI는 감정도, 의도도, 판단력도 없으며, 오직 수학적 규칙에 따라 단어를 배열할 뿐입니다. 그럼에도 불구하고 생성형 AI는 인간의 글쓰기, 콘텐츠 제작, 창작 활동을 도와줄 수 있는 강력한 도구입니다. 중요한 것은 AI의 ‘본질’을 정확히 이해하고, 어디까지 활용할 수 있는지를 판단하는 사용자 자신입니다. GPT는 ‘작가가 아닌 도구’라는 사실을 기억하며, 더 효과적으로 이 기술을 활용해 보시길 바랍니다.