많은 분들이 ChatGPT, Gemini 같은 생성형 AI를 사용할 때 “이게 어떻게 이렇게 자연스럽게 대답하지?”라는 궁금증을 가지십니다. 실제로 내부 원리를 깊게 들여다보면 수학과 컴퓨터 과학의 산물이지만, 이해하기 쉽게 풀어 설명해 보겠습니다.
생성형 AI는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이라는 기술을 기반으로 합니다. 간단히 말해, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습한 후, 다음에 올 단어를 예측하는 방식으로 답변을 만들어내는 구조입니다. “나는 오늘 아침에 커피를…”이라고 입력했을 때, 다음 단어가 “마셨다”일 확률이 높다는 것을 학습 데이터에서 찾아내는 식이죠.
LLM의 기본 구조 이해하기
LLM은 크게 두 가지 핵심 요소로 설명할 수 있습니다.
1) 학습 데이터와 파라미터
AI는 수많은 책, 논문, 웹사이트, 코드 등 다양한 텍스트 데이터를 학습합니다. 이 과정에서 모델은 ‘파라미터’라는 수치 값을 조정하게 됩니다. ChatGPT의 경우 수천억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 이 파라미터는 단어와 단어 사이의 관계를 계산하는 역할을 합니다.
쉽게 말해, 사람이 언어를 배울 때 단어와 문맥을 경험으로 쌓아가듯, LLM도 데이터를 통해 언어의 패턴과 규칙을 내재화하는 셈입니다.
2) 트랜스포머 아키텍처
현재 대부분의 LLM은 트랜스포머(Transformer)라는 구조 위에 구축됩니다. 트랜스포머는 문장의 모든 단어를 동시에 보고, 각 단어가 서로 어떤 관련이 있는지를 계산합니다. 예를 들어 “은행”이라는 단어가 문맥에 따라 금융기관일 수도, 강둑일 수도 있다는 것을 파악하는 것이죠. 이 덕분에 더 정확하고 맥락에 맞는 답변이 가능합니다.
예측 방식과 창의성
많은 분들이 “AI가 창의적으로 생각하는 건가?”라고 묻습니다. 실제로 AI는 사람처럼 창의적으로 사고하는 것은 아닙니다. 대신 확률적 예측을 바탕으로 문장을 구성합니다. 다만, 예측 범위가 매우 넓고 파라미터가 방대하다 보니, 결과가 사람에게는 ‘창의적인 것처럼 보이는’ 효과를 내는 것입니다.
예를 들어 “블로그 트래픽을 늘리는 방법을 알려줘”라고 입력하면, AI는 학습 과정에서 본 수많은 사례를 종합해 가장 적합한 답변을 생성합니다. 즉, 학습 데이터의 패턴을 기반으로 새로운 형태의 문장을 재조합하는 과정이라 이해하면 됩니다.
ChatGPT, Gemini, Claude의 기술적 차이
ChatGPT
ChatGPT는 OpenAI의 GPT 시리즈를 기반으로 하며, 사용자 친화적인 대화 모델에 특화되어 있습니다. 특히 코드 해석기, 플러그인 등 부가기능이 붙으면서 단순한 텍스트 생성기를 넘어 작업 보조 AI로 발전했습니다.
Gemini
Gemini는 구글의 트랜스포머 계열 모델을 기반으로 하지만, 검색엔진과 연동된다는 점에서 차별화됩니다. 따라서 최신 정보를 반영하는 데 유리하고, Google Workspace와 연결해 데이터 기반 업무에 강점을 보입니다.
Claude
Claude는 “안전성”과 “장문 처리”를 핵심 목표로 개발되었습니다. 대화 중 민감하거나 위험한 주제에 더 신중하게 대응하며, 수십만 단어에 달하는 텍스트도 무리 없이 다루는 능력이 있습니다. 이는 법률 문서, 논문 요약 같은 전문 작업에 매우 유리합니다.
왜 원리를 알아야 할까?
단순히 AI를 사용하는 데 그치지 않고, 원리를 이해하면 더 효과적인 활용이 가능합니다. 예를 들어, LLM이 ‘확률적 예측’ 기반이라는 사실을 알면, 원하는 답변을 얻기 위해 어떻게 프롬프트를 구체화해야 하는지 감이 옵니다. “짧게 요약해줘”와 “핵심 포인트 3가지를 불릿으로 정리해줘”는 결과가 크게 다르다는 점도 같은 맥락입니다.
또한 원리를 이해하고 나면 AI의 한계도 명확히 보입니다. 허위 정보(Hallucination), 최신성 부족, 맥락 왜곡 같은 문제가 왜 발생하는지 알 수 있고, 그에 따라 추가 검증 단계를 거칠 수 있습니다.
마무리
생성형 AI는 수많은 데이터와 수학적 모델이 결합된 거대한 예측 엔진이라 할 수 있습니다. LLM과 트랜스포머 구조를 이해하면, 단순히 신기한 기술을 넘어서 업무와 비즈니스에 전략적으로 적용할 수 있습니다. 앞으로 이어질 글에서는 이 원리를 바탕으로, 실제 프롬프트 작성 전략과 활용 사례를 단계별로 다루어 보겠습니다.