생성형 AI란 무엇인가?

생성형 AI(Generative AI)는 사용자의 프롬프트(요청)에 따라 새로운 콘텐츠를 만들어내는 인공지능을 말해요. 예를 들어 AI가 소설을 직접 쓰거나 그림을 그려주는 모습을 생각해볼 수 있죠. 과거의 AI는 주로 주어진 데이터를 분류하거나 예측하는 데 그쳤다면, 생성형 AI는 한 걸음 더 나아가 직접 무언가를 "창작"해냅니다. 이는 마치 수많은 예술 작품과 책을 읽고 나서 스스로 새로운 이야기나 그림을 만들어내는 재능있는 모방꾼과 같아요. 그래서 2022년 ChatGPT의 등장 이후, 생성형 AI는 전 세계적으로 엄청난 주목을 받으며 AI 혁신의 주인공이 되었습니다.

텍스트 생성, 이미지 생성, 음성 생성 – 무엇이든 척척!

생성형 AI는 형태에 따라 여러 가지로 활약해요. 텍스트 생성 AI는 사람처럼 문장을 만들어 채팅하거나 글을 작성할 수 있어요. 우리가 대화하는 챗봇(ChatGPT 등)이 바로 여기에 해당하죠. 이미지 생성 AI는 상상 속 장면을 그림으로 그려냅니다. 예를 들어 "우주에서 피자를 먹는 고양이"처럼 황당한 문장을 주면, 정말로 그런 그림을 그려주는 모델들도 있어요. 또 음성 생성 AI는 글자를 사람 목소리로 읽어주거나, 특정 인물의 목소리를 흉내 내어 새로운 음성 콘텐츠를 만들어낼 수 있죠.

이처럼 생성형 AI 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등 다양한 형식의 콘텐츠를 입력받아 새로운 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 분야마다 발전 속도는 다르지만, 요즘은 그림 그리기 AI, 글쓰기 AI, 작곡 AI까지 상상 가능한 거의 모든 창작 영역에 AI가 도전하고 있어요.

LLM: 대규모 언어 모델의 시대

텍스트를 만들어내는 생성형 AI의 대표 주자는 LLM, 즉 대규모 언어 모델이에요. LLM은 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간 언어를 이해하고 새로운 문장을 생성해낼 수 있는 거대한 딥러닝 모델입니다. 쉽게 말해, 인터넷상의 방대한 문서와 책들을 읽고 통계적으로 언어 패턴을 학습한 거대한 예측 기계라고 할 수 있죠.

그래서 어떤 질문을 던지면 마치 그 의미를 이해한 듯이 알맞은 대답을 만들어냅니다. 오늘날 가장 널리 쓰이는 LLM으로는 GPT 시리즈(예: GPT-3, GPT-4), ChatGPT, 구글의 PaLM, Meta의 LLaMA 등이 있어요. 이 모델들은 모두 트랜스포머(Transformer)라는 최신 신경망 구조를 사용하며, 덕분에 문장 속 단어들의 관계와 맥락까지 효과적으로 포착해냅니다. 요약하면, LLM은 언어라는 데이터를 잔뜩 먹고 자란 초거대 뇌라고 할 수 있어요!

파라미터 수가 중요한 이유

종종 LLM 이야기에서 빠지지 않는 것이 "파라미터 수", 즉 모델 속 가중치(weight)의 개수입니다. 파라미터란 일종의 학습된 설정값으로, 모델이 입력을 어떻게 출력으로 변환할지 결정하는 수많은 숫자들이에요. LLM에는 이러한 파라미터가 수십억~수조 개까지도 들어있을 수 있습니다.

마치 뇌세포가 많을수록 뇌가 더 많은 걸 기억하고 복잡한 일을 할 수 있듯이, 파라미터가 많을수록 모델이 학습을 통해 기억하고 표현할 수 있는 지식의 양이 늘어납니다. 예를 들어 GPT-3 모델은 1750억 개의 파라미터를 가지고 있었고, 그 덕분에 GPT-2 등 이전 세대 모델보다 훨씬 유창하고 똑똑한 답변을 내놓을 수 있었어요.

최근에는 파라미터를 늘리는 것뿐 아니라 효율적으로 활용하는 연구도 활발하지만, 여전히 "모델 규모 = 성능"이라는 공식이 통하는 경우가 많습니다. 단, 파라미터가 너무 많아지면 학습과 사용에 엄청난 비용이 들기 때문에, 실용성과의 균형도 중요해요.

AI가 "이해"하는 것처럼 보이는 이유

LLM과 대화해 보면 종종 AI가 정말로 우리의 말을 이해하고 대답하는 느낌을 받게 됩니다. 하지만 사실 LLM의 내부에서 일어나는 일은 통계적인 패턴 예측이에요. 한마디로, 많은 텍스트를 읽고 배운 패턴을 따라 가장 그럴듯한 다음 단어를 계속 만들어내는 것뿐이죠.

예를 들어 "파리의 에펠탑은..."이라고 물으면, 인터넷 텍스트에서 "파리의 에펠탑은 프랑스에 있다"라는 식의 문장이 흔하다는 것을 모델이 알고 있으니까 그렇게 답을 짓는 식입니다. 이러한 "다음에 올 말 예측하기" 능력이 워낙 뛰어나다 보니, 마치 AI가 깊이 이해하고 추론한 듯 보이는 착각이 들 수 있어요.

실제로는 AI가 진짜 의미를 알고 답하는 것이 아니라, 방대한 데이터에서 배운 확률에 따라 그럴듯한 문장을 창작해내는 거예요. 이를 두고 일부 전문가들은 LLM을 "확률적 앵무새(Stochastic Parrot)"에 비유하기도 합니다. 앵무새가 말을 따라하지만 그 뜻을 모르듯, LLM도 언어를 흉내낼 뿐 내재적으로는 인간처럼 이해하고 있지는 않다는 점을 기억할 필요가 있어요.