네 겹의 동그라미
요즘 듣는 낱말들은 서로 따로 노는 것이 아니다. 큰 동그라미 안에 작은 동그라미가 차례로 들어 있다. 바깥에서 안쪽으로 가면 이렇다.
| 겹 | 무엇인가 | 흔히 보는 예 |
|---|---|---|
| 인공지능(AI) | 사람이 머리를 써서 하던 일을 기계가 하게 만드는 기술 전체. 가장 넓은 말이다 | 바둑 두는 프로그램, 길 찾기, 게임 속 적 |
| 머신러닝 | 규칙을 사람이 적어 주지 않고, 예시를 잔뜩 보여 주어 기계가 스스로 규칙을 찾게 하는 방법 | 스팸 메일 걸러내기, 쇼핑몰 추천 |
| 딥러닝 | 머신러닝 가운데, 뇌의 신경망을 흉내 낸 계산을 여러 층으로 깊게 쌓은 것 | 사진 속 얼굴·글자 알아보기, 음성 인식 |
| 생성형 AI | 딥러닝 가운데, 알아보는 데서 그치지 않고 새 글·그림·소리를 만들어 내는 것 | 대화하는 챗봇, 그림 그려 주는 앱 |
그러니 "AI"라고 말할 때 누구는 추천 알고리즘을, 누구는 챗봇을 떠올린다. 둘 다 맞다. 이 교육에서 주로 다루는 것은 맨 안쪽 — 생성형 AI, 그중에서도 글을 쓰는 쪽이다.
규칙을 적는 방식, 예시로 배우는 방식
둘째 겹의 차이가 가장 중요하다. 스팸 메일 걸러내기로 보자.
예전 방식은 사람이 규칙을 적었다. "제목에 '당첨'이 들어가면 스팸", "보낸 주소가 이상하면 스팸". 규칙이 몇백 개가 되면 서로 부딪치고, 스팸을 보내는 쪽은 금세 피해 간다.
머신러닝은 방향을 뒤집는다. 사람이 "이건 스팸, 이건 정상"이라고 표시한 메일을 수십만 통 보여 주고, 어떤 특징이 스팸을 가르는지 기계가 스스로 찾게 한다. 규칙을 한 줄도 적지 않았는데 사람이 적은 것보다 잘 거른다.
스스로 찾은 기준이라서, 왜 그렇게 판단했는지 사람이 한 줄로 설명하기 어렵다. 보여 준 예시에 치우침이 있으면 그 치우침도 그대로 배운다. 뒤에 나올 "그럴듯하게 틀리는" 성질도 뿌리가 여기 있다 — 규칙이 아니라 예시에서 배웠기 때문이다.
오늘 우리가 말하는 'AI'
요즘 "AI 써 봤어?"라고 할 때의 AI는 대개 거대 언어 모델(LLM)이다. 글을 엄청나게 많이 읽고 만들어진 생성형 AI라서 이런 이름이 붙었다. "거대하다"는 말은 두 가지를 뜻한다 — 읽은 글의 양, 그리고 안에 든 숫자(매개변수)의 수.
챗봇 화면, 문서 요약 기능, 코드 짜 주는 도구가 겉모습은 달라도 안쪽에서는 이 언어 모델이 돌고 있는 경우가 많다. 무엇을 하는 기계인지는 바로 다음 편에서 한 문장으로 본다.
이 지도가 왜 쓸모 있나
| 이런 말을 들으면 | 이렇게 읽는다 |
|---|---|
| "AI가 들어간 냉장고" | 대개 머신러닝 — 쓰는 습관을 보고 온도를 맞추는 쪽. 대화하는 AI가 아닐 수 있다 |
| "AI가 그린 그림" | 생성형 AI — 그림을 만드는 모델. 글 쓰는 모델과 원리가 다르다(L0 · 06) |
| "AI가 판단했다" | 무엇을 보고 배웠는지부터 묻는다. 예시가 치우쳤으면 판단도 치우친다 |
| "AI가 다 해 준다" | 어느 겹의 AI인지, 무엇을 쥐여 주었는지에 따라 전혀 다르다 |
정리 — 세 줄
- AI ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝 ⊃ 생성형 AI. 안으로 갈수록 좁아진다.
- 머신러닝의 핵심은 규칙을 적지 않고 예시로 배운다는 것. 강점도 약점도 여기서 나온다.
- 요즘 말하는 AI는 대개 거대 언어 모델 — 이 교육의 주인공이다.
- 휴대폰에서 AI가 들어간 기능을 세 가지 찾는다. 예: 사진첩에서 "강아지" 검색, 키보드의 다음 낱말 추천, 스팸 문자함.
- 세 기능이 네 겹 중 어디에 속하는지 적어 본다. 알아보는 일인가, 만들어 내는 일인가.
- 그중 하나가 틀린 적이 있는지 떠올려 본다. 무엇을 보고 배웠길래 그렇게 틀렸을까.
지도를 한 번 손으로 그려 보면, 다음부터 "AI"라는 말을 들을 때 어느 겹인지 저절로 묻게 된다.
머신러닝이 예전 방식과 가장 크게 다른 점은?
규칙을 사람이 적지 않는다. 예시를 잔뜩 보여 주고 기계가 스스로 기준을 찾게 한다.
사진 속 얼굴을 알아보는 것과 그림을 그려 주는 것은 같은 겹인가?
둘 다 딥러닝이지만, 알아보는 쪽은 거기서 그치고 그림을 만드는 쪽은 생성형 AI다. 한 겹 더 안쪽이다.
'거대 언어 모델'에서 '거대하다'는 무엇을 뜻하나?
읽고 배운 글의 양과, 모델 안에 든 숫자(매개변수)의 수가 크다는 뜻이다.
다음 편에서는 그 거대 언어 모델이 실제로 무엇을 하는 기계인지 — 한 문장으로 본다.