생성형 AI의 구조와 기술적인 배경에 관한 지식

생성형 AI란 무엇인가? 정의, 진화, 그리고 언어모델의 등장

  생성형 AI(Generative AI)는 기존 데이터를 학습하여 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 모델을 의미한다. 이 중 특히 텍스트를 생성하는 모델은 자연어처리(NLP)의 혁신을 대표하는 기술로, ChatGPT, Claude, Gemini 등 다양한 응용 시스템이 등장하며 산업과 일상 전반을 변화시키고 있다.

  초기의 자연어처리 시스템은 규칙 기반(rule-based) 혹은 통계 기반(statistical NLP)이었지만, 오늘날의 생성형 AI는 딥러닝(deep learning)에 기반한 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)을 중심으로 발전해 왔다. 특히 2017년 구글이 발표한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 현재 GPT 계열의 핵심 구조를 형성했으며, 이 모델은 대규모 데이터로부터 문맥을 이해하고 응답을 생성하는 역량을 지니게 되었다.

  GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 이러한 트랜스포머 구조 위에서 ‘사전학습(pre-training)’과 ‘미세조정(fine-tuning)’의 단계를 거친다. 사전학습은 방대한 인터넷 텍스트를 이용해 언어 패턴을 학습하고, 파인튜닝은 특정 목적이나 사용 환경에 맞게 응답을 정제하는 과정이다. 이러한 학습 과정을 통해 AI는 단어 간의 관계, 문장 구조, 개념적 연관성까지 학습하고, 사용자의 요청(prompt)에 따라 적절한 텍스트를 생성할 수 있게 된다. 이제 생성형 AI는 단순히 ‘말을 흉내 내는 기계’를 넘어서, 언어적 추론, 창의적 생성, 감정 표현, 요약, 번역, 코드 작성 등 고차원적 작업을 수행할 수 있는 다기능 도구로 확장되고 있다.

생성형 AI의 신경망은 어떻게 작동하는가

  생성형 AI의 핵심 구조는 트랜스포머(Transformer)라는 딥러닝 기반 아키텍처다. 이 모델은 RNN이나 LSTM과 같은 과거의 순차적 처리 방식에서 벗어나, 전 문장을 한 번에 처리하며, 문맥 정보를 병렬적으로 학습할 수 있는 구조를 채택했다. 트랜스포머는 입력된 문장의 각 단어를 고차원 벡터로 변환하고, 이 벡터들이 서로 얼마나 중요한지를 계산하는 Self-Attention 메커니즘을 통해 문맥을 반영한다.

  Self-Attention은 단어 간의 관계를 동적으로 계산한다. 예를 들어 “The cat sat on the mat”이라는 문장에서 ‘the’는 두 번 등장하지만, 각각 다른 명사(‘cat’, ‘mat’)를 수식한다. 이때 Self-Attention은 각 단어가 문장 내 다른 단어와 어떤 상호작용을 갖는지를 수치화해 가중치를 부여하며, 이는 언어의 문맥성을 반영하는 데 핵심적인 역할을 한다.

  또한 트랜스포머는 Positional Encoding을 통해 단어의 순서 정보를 부여한다. 트랜스포머 구조는 병렬 연산을 위해 단어 순서를 인식하지 못하는 구조이기 때문에, 각 단어 벡터에 순서를 인식할 수 있는 특수한 주기 함수 값을 추가하여 문장 내 위치 정보를 전달한다. 이로 인해 모델은 “She loves him”과 “He loves her”의 미묘한 의미 차이를 구분할 수 있다.

  전체 트랜스포머는 인코더-디코더 구조로 출발했지만, GPT는 디코더 부분만을 사용한다. 이 디코더는 다층(Multi-layer) 구조로 되어 있으며, 각 층마다 Self-Attention, Feed-Forward Layer, Residual Connection, Layer Normalization이 반복적으로 구성되어 있다. 이 과정을 통해 입력된 프롬프트는 고차원 잠재 공간(latent space)에서 벡터로 변환되고, 확률적 언어 생성 모델에 따라 한 글자(또는 토큰)씩 순차적으로 생성되는 방식으로 응답을 만든다. 즉, 생성형 AI는 단순히 입력 → 출력이 아닌, 입력 → 벡터화 → 문맥 연산 → 확률적 생성이라는 복합적 연산을 통해 언어를 생성한다. 이러한 구조는 인간의 사고 체계와는 다른 방식이지만, 인간처럼 문맥을 고려한 텍스트 생성을 가능하게 만든다

생성형 AI는 무엇을 학습하는가

  GPT와 같은 생성형 AI는 사전학습(Pre-training)을 통해 거대한 양의 데이터를 먼저 학습한 뒤, 파인튜닝(Fine-tuning) 혹은 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 과정을 통해 특정 목적에 맞게 조정된다. 사전학습은 대체로 공개된 인터넷 텍스트(위키피디아, 뉴스, 논문, 소셜 미디어 등)로 이루어지며, 수백억~수조 개의 단어를 기반으로 모델이 스스로 문장 구조, 어휘 분포, 논리적 연결성을 학습한다.

  이 학습은 지도학습(supervised learning)보다는 자기지도학습(self-supervised learning) 방식에 가깝다. 즉, 문장 일부를 가리고(Masked Language Modeling) 해당 단어를 예측하거나, 다음에 나올 문장을 생성하는 식으로 AI는 데이터로부터 스스로 규칙을 학습한다. 이 과정에서 ‘확률적 언어 모델링’이라는 원리가 작동한다. 각 단어는 앞선 문맥을 기반으로 어떤 단어가 등장할 확률이 가장 높은지를 계산하는 것이다.

  예를 들어 “The capital of France is ___”라는 프롬프트가 주어졌을 때, 모델은 ‘Paris’가 나올 확률이 가장 높다고 판단하여 출력한다. 이는 단순히 지식 검색이 아니라, 학습 데이터 안에서 ‘capital’, ‘France’, ‘is’와 함께 등장했던 단어 분포를 학습한 결과다. 이런 확률 예측을 가능케 하는 구조가 바로 Softmax Layer이며, 이 마지막 출력층이 각 단어에 대한 확률을 계산해 최종 출력으로 연결한다.

  이러한 사전학습 이후에는 파인튜닝(fine-tuning) 과정을 통해 특정 도메인(예: 의료, 법률, 마케팅)이나 사용자의 피드백을 반영한 응답 구조로 조정된다. 특히 OpenAI의 ChatGPT는 사람이 선호하는 응답을 보상으로 학습시키는 RLHF 기법을 적용해, 인간과 더 자연스럽게 소통할 수 있는 응답 스타일을 형성한다. 요약하면, 생성형 AI는 문장 구조와 어휘 사용의 통계적 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 주어진 문맥에 가장 적합한 단어를 순차적으로 생성한다. 즉, ‘진짜 생각하는 것’은 아니지만, 생각하는 것처럼 보이도록 훈련된 예측 모델이라 할 수 있다.

생성형 AI의 기술적 한계: 환각, 편향, 맥락 기억의 부족

  생성형 AI는 놀라운 생성 능력을 가지고 있지만, 그 구조적 특성으로 인해 여러 기술적 한계를 지닌다. 그중 가장 주목해야 할 현상은 바로 ‘환각(hallucination)’ 현상이다. 이는 AI가 실제로 존재하지 않는 정보나 사실을 그럴듯하게 만들어내는 오류를 말한다. 이는 AI가 진실을 알고 있어서가 아니라, 단어의 확률적 연쇄에 따라 응답을 생성하기 때문이다.

  예를 들어 “Who is the author of the book ‘Neural Imagination in French Literature’?”라는 질문에 대해, 실제 존재하지 않는 책 제목에 대해 존재하는 작가 이름을 만들어내거나, 논문 스타일로 가짜 정보를 써내는 현상이 종종 발생한다. 이는 AI가 지식 베이스에서 답을 찾는 것이 아니라, 언어적 그럴듯함(plausibility)을 기준으로 문장을 구성하기 때문이다.

또 다른 기술적 한계는 편향(bias)이다. 생성형 AI는 학습 데이터에 포함된 사회적 편견, 인종차별, 성차별, 지역 편향 등을 그대로 반영할 수 있다. 예컨대, ‘의사는 누구인가’에 대한 질문에 AI가 남성을 주로 연상하는 답변을 내놓거나, ‘프로그래머의 역할’을 특정 인종으로 묘사하는 경우가 여기에 해당한다. 이는 AI가 특정한 의도를 갖고 차별하는 것이 아니라, 이미 편향된 데이터로부터 확률 분포를 학습했기 때문이다.

  세 번째 한계는 맥락 기억의 부족이다. 현재 GPT 모델은 대화 세션 내에서 수천 개의 토큰(단어 조각)까지만 기억할 수 있으며, 세션을 종료하면 이전 대화 맥락을 완전히 잊는다. 이는 장기적인 대화나 일관성 있는 응답 생성에는 한계를 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 최근에는 Persistent Memory, Retrieval-Augmented Generation(RAG) 등의 구조가 도입되고 있지만, 여전히 완전한 기억을 구현하지는 못하고 있다.

  이러한 한계는 기술적으로 해결되고 있는 중이며, GPT-4, Claude 3, Gemini 1.5 등 최신 모델들은 환각률 감소, 문맥 유지 향상, 설명 가능성 강화 등을 목표로 하고 있다. 그러나 AI가 정확한 지식을 생성하기 위해서는 모델 구조뿐 아니라, 학습 데이터의 질과 사용자의 프롬프트 역량도 동시에 개선되어야 한다.

생성형 AI 기술의 미래

  생성형 AI의 기술은 지금도 진화하고 있다. 가장 주목할 만한 흐름은 멀티모달(Multimodal) AI, 에이전트형 AI(Agentic AI), 그리고 모듈화 된 AI 시스템(Modular AI)의 등장이다. GPT-4o, Gemini 1.5, Claude 3.5 등은 단순 텍스트 생성이 아니라, 이미지 인식, 음성 이해, 코드 실행 등 다양한 입력을 통합하여 해석하고 응답할 수 있는 능력을 지니고 있다. 이는 트랜스포머 구조 자체의 확장을 의미한다.

  또한, AI가 단순히 ‘반응하는 도구’가 아니라 사용자의 지시를 분석해 작업을 수행하고 결과를 보고하는 에이전트(agent)로 진화하고 있다. 예컨대, 사용자가 ‘이번 주 일정과 날씨를 분석해서 외근 일정을 재설계해줘’라고 입력하면, AI는 캘린더, 기상 데이터, 팀 일정 등을 통합 분석해 종합적인 결과를 제시한다. 이를 위해서는 API 통합, 외부 툴 연계, 메모리 유지 구조 등이 필요하며, GPTs(Custom GPT), Open Interpreter 등은 이러한 방향을 실현하고 있다.

  앞으로 생성형 AI는 단순히 텍스트를 잘 생성하는 모델이 아니라, 사용자의 문제 해결을 공동으로 수행하는 지능형 인터페이스로 작동하게 될 것이다. 이를 위해서는 구조적 기술 진화뿐 아니라, 프롬프트 설계력, 데이터 관리 역량, 도메인 해석 능력이 모두 통합된 협업 시스템이 필요하다. 궁극적으로 생성형 AI는 인간을 대체하는 존재가 아니라, 인간의 사고를 확장하고 협업을 재정의하는 기술 파트너가 되어가고 있다.