인공지능(AI)은 넷플릭스가 추천하는 영화 제안부터 Waymo 같은 자율주행차에 이르기까지 우리 생활 곳곳에 점점 더 많이 등장하고 있습니다. 혹시 AI가 어떻게 작동하는지 궁금해 본 적 있으신가요? 모든 스마트 애플리케이션 뒤에는 기계가 데이터를 학습하고 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 과정이 있습니다.

이 글에서는 AI 작동 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 설명하며, 특히 현대 AI의 핵심인 머신러닝(machine learning) 시스템에 초점을 맞추겠습니다.

데이터 기반으로 ‘학습’하고 의사결정하는 AI

본질적으로, AI는 데이터 학습을 기반으로 작동합니다. 모든 상황에 대해 고정된 프로그래밍으로 반응하는 대신, AI 시스템(특히 머신러닝을 사용하는 시스템)은 방대한 양의 데이터를 제공받아 그 안에 숨겨진 패턴이나 규칙을 스스로 찾아냅니다.

그 후, 학습한 내용을 바탕으로 새로운 데이터가 주어졌을 때 예측하거나 의사결정을 내립니다. 이 과정은 인간이 많은 사례를 관찰하고 경험을 쌓아 새로운 상황에 적용하는 방식과 유사합니다.

예를 들어, AI에게 고양이와 강아지 사진을 구분하는 법을 가르치려면, 수천 장의 고양이와 강아지 사진을 수집하고 각각에 라벨을 붙입니다(예: 이 사진은 고양이, 저 사진은 강아지). AI 알고리즘은 이 방대한 이미지 데이터베이스를 분석하여 고양이와 강아지를 구분하는 데 도움이 되는 특징을 찾아냅니다. 예를 들어 고양이는 수염이 있고 얼굴 형태가 강아지와 다르다는 식입니다. 학습 과정에서 AI는 내부 파라미터를 점차 조정하여 점점 더 정확하게 인식할 수 있게 됩니다.

결과적으로 AI는 고양이와 강아지를 구분할 수 있는 모델을 형성합니다. 새로운 사진(처음 보는 사진)을 입력하면, AI는 학습한 내용을 바탕으로 해당 사진이 고양이인지 강아지인지 예측합니다. 만약 예측이 틀리면, AI는 알고리즘에 따라 모델을 조정하여 다음에는 더 정확해질 수 있습니다.

간단히 요약하면, AI 학습과 작동 과정은 보통 다음과 같은 주요 단계로 이루어집니다:

• 데이터 수집(Input)

먼저 AI는 학습할 입력 데이터가 필요합니다. 데이터는 숫자, 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태일 수 있으며, 보통 신중하게 수집 및 준비됩니다. 예를 들어 고양이를 인식하는 AI를 훈련시키려면 수만 장의 고양이(및 고양이가 아닌) 사진을 수집하고 적절한 라벨을 붙여야 합니다. 이 단계에서 데이터의 양과 품질이 매우 중요하며, 데이터가 많고 다양할수록 AI 학습 성능이 향상됩니다.

• 모델 훈련(Learning/Training)

다음은 데이터로부터 학습하는 단계입니다. 입력된 데이터는 머신러닝 알고리즘에 투입됩니다. 이 알고리즘은 데이터 내의 패턴이나 상관관계를 찾아내고, 데이터에 맞게 내부 파라미터를 점진적으로 조정합니다.

특히 인공신경망(딥러닝에서 주로 사용됨)의 경우, 훈련 과정은 여러 번 반복하면서 뉴런 간 연결의 가중치(weights)를 조정하는 것을 의미합니다. AI는 훈련 데이터에 대해 예측을 시도하고, 실제 결과와의 차이를 바탕으로 오류를 스스로 수정합니다(이 과정을 역전파(backpropagation)라고 합니다).

이 단계에서 AI는 경험(샘플 데이터)으로부터 학습하며, 학생이 문제를 풀면서 실수를 통해 배우는 것과 비슷합니다.

• 예측/결과 도출(Inference)

훈련이 완료되면 AI는 학습된 모델을 갖게 됩니다. 이제 새로운 입력 데이터(처음 보는 데이터)가 들어오면, AI는 학습한 모델을 적용하여 예측하거나 의사결정을 내립니다.

예를 들어, 학습을 마친 AI 모델은 고양이와 강아지를 구분할 수 있어, 새로운 사진을 보고 “이것은 고양이입니다”라고 일정 확률로 예측할 수 있습니다. 마찬가지로 은행 거래 데이터를 학습한 AI는 새로운 거래가 사기인지 예측할 수 있고, 의료 데이터를 학습한 모델은 새로운 환자에게 진단을 제안할 수도 있습니다. 이 단계를 추론(inference)이라고 하며, AI가 학습한 지식을 실제 상황에 적용하는 과정입니다.

• 피드백 및 개선(Feedback & Improvement)

AI(특히 머신러닝 시스템)의 중요한 특징 중 하나는 시간이 지남에 따라 스스로 개선할 수 있는 능력입니다. AI가 결과를 내고, 그 결과에 대한 피드백(예: 사람이 예측이 맞았는지 틀렸는지 알려줌)을 받으면, AI는 모델을 조정하여 더 나은 성능을 낼 수 있습니다.

고양이/강아지 분류 예시로 돌아가면, 모델이 일부 경우에 잘못 예측했다면(예: 강아지를 고양이로 오인), 엔지니어는 어려운 사례에 대한 데이터를 추가하거나 모델 구조 및 하이퍼파라미터를 조정하여 AI가 더 잘 학습하도록 합니다. 이런 지속적인 업데이트 덕분에 AI는 시간이 지날수록 더욱 정확하고 똑똑해집니다.

이 과정은 마치 학생이 선생님의 피드백을 받아 틀린 문제를 고치고 다음에 더 잘하는 것과 같습니다. 일부 특수한 AI 시스템(예: 게임에서의 강화학습)은 운영 중에도 계속 스스로 조정하며, 좋은 행동은 강화하고 나쁜 행동은 피하는 식으로 학습합니다.

종합하면, AI 시스템은 데이터로부터 학습하고, 논리를 적용해 결과를 추론하며, 오류를 스스로 수정하는 세 가지 핵심 능력을 결합하여 작동합니다. 학습 단계에서는 데이터를 수집하고 정보를 추출해 ‘지식’을 만듭니다.

추론 단계에서는 학습한 지식을 활용해 새로운 상황을 처리하고 결과를 도출합니다. 그리고 오류 수정을 통해 작동 방식을 지속적으로 개선하여 정확도를 높입니다. 이러한 학습, 추론, 자기 수정의 결합이 현대 AI 시스템의 강력한 힘을 만들어냅니다.

AI 작동 방식을 쉽게 이해할 수 있는 예시

다음은 위 과정을 명확히 보여주는 실제 사례입니다: 자동 응답하는 AI 챗봇. 고객 문의에 자연스러운 베트남어로 답변하는 챗봇을 만든다고 가정해 보겠습니다.

• 데이터 수집: 챗봇이 언어와 대화 방식을 이해하도록 방대한 대화 데이터를 모아야 합니다. 이 데이터는 이전 고객 상담 대화에서 나온 수백만 개의 질문과 모범 답변, 또는 인터넷(포럼, SNS 등)에서 수집해 정제한 자료일 수 있습니다. 각 질문에는 올바른 답변(라벨)이 붙어 있어 챗봇이 학습할 수 있습니다.
• 챗봇 훈련: 대규모 언어 AI 모델(예: 대형 트랜스포머(Transformer) 신경망)을 선택해 수집한 대화 데이터를 ‘읽게’ 합니다. 모델은 질문과 적절한 답변을 연결하는 법, 자연스러운 언어 흐름을 학습합니다. 반복 학습을 통해 챗봇은 문맥 이해와 적절한 응답 생성 능력을 점차 향상시킵니다. 예를 들어 고객이 “비밀번호를 잊어버렸어요, 어떻게 해야 하나요?”라고 묻는다면, 답변은 비밀번호 복구 방법을 안내해야 하며 엉뚱한 답변을 하지 않도록 학습합니다. 이 과정은 신입 직원이 수천 가지 시나리오를 익히는 것과 비슷합니다.
• 사용자 응답: 챗봇이 배포되면, 고객이 이전에 본 적 없는 새 질문을 입력합니다. 챗봇은 질문을 분석하고, 학습한 내용을 바탕으로 질문의 핵심 의도를 파악한 뒤, 적절한 답변을 생성합니다. 잘 훈련된 챗봇은 사람처럼 자연스럽고 정확한 답변을 제공합니다.
• 시간에 따른 개선: 각 상호작용 후, 챗봇이 답변이 맞았는지 틀렸는지 피드백을 받을 수 있습니다(고객 평가나 지원 직원의 검토를 통해). 부적절한 답변이 있으면 해당 대화 데이터를 훈련 데이터에 추가해 다음 버전에서 개선합니다. 이렇게 챗봇은 점점 더 지식과 응답 능력을 완성해 갑니다. 이것이 AI가 스스로 개선하는 피드백 루프입니다.

위 예시는 AI가 실제로 과거 데이터를 학습해 미래 상황에 적용하는 방식을 잘 보여줍니다. 고양이/강아지 분류든 고객 문의 답변이든, 기본 원리는 같습니다.

생성형 AI는 어떻게 작동하나요?

최근 AI 분야에서 주목받는 트렌드 중 하나는 생성형 AI(Generative AI)입니다. 이 AI 시스템은 이전에 없던 텍스트, 이미지, 음성 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 그렇다면 생성형 AI는 어떤 메커니즘으로 작동하며, 기존 AI와 무엇이 다를까요?

사실 생성형 AI도 방대한 데이터로부터 딥러닝 학습을 기반으로 하지만, 단순히 예측하거나 분류하는 대신 학습한 패턴을 바탕으로 새로운 출력을 생성하도록 훈련됩니다.

예를 들어, ChatGPT 같은 대형 언어 모델은 수십억 단어의 텍스트(책, 기사, 웹사이트 등)를 학습해 단어와 문장 간의 관계를 익힙니다. 이 모델은 수십억 개의 파라미터를 가진 깊은 신경망 구조로, 문장 내 다음 단어를 예측하는 능력을 갖추고 있습니다.

사용 시, ChatGPT는 단순히 기억된 답변을 내놓는 대신, 학습한 확률에 따라 다음 단어를 하나씩 선택해 새로운 문장을 생성합니다. 결과는 자연스럽고 유창한 문장으로, 학습 데이터의 언어 스타일을 반영하지만 내용은 완전히 새롭게 만들어집니다.

즉, ChatGPT나 그림 생성 AI(Midjourney, DALL-E) 같은 생성형 AI는 해당 분야의 ‘언어’(사람 말, 이미지, 음악 등)를 깊이 학습한 뒤, 학습한 지식을 바탕으로 요구에 맞는 새로운 결과물을 창조합니다. 이들은 초대형 딥러닝 모델—즉 기반 모델(foundation models) 또는 대형 언어 모델(LLM)—로 불리며, 특별한 알고리즘(예: 언어 처리에 특화된 트랜스포머)로 훈련됩니다.

이 덕분에 ChatGPT나 Midjourney 같은 프로그램은 학습한 지식을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 창출할 수 있으며, 단순히 미리 준비된 답변을 선택하는 것이 아닙니다. 예를 들어 “프로그래밍을 아는 고양이에 관한 이야기 써줘”라고 요청하면, ChatGPT는 언어 이해와 수많은 이야기 경험을 바탕으로 완전히 새로운 이야기를 창작해 냅니다.

생성형 AI의 특별한 점은 단순 인식이나 분석을 넘어서 어느 정도의 창의성을 발휘한다는 것입니다. 물론 이 창의성은 AI가 학습한 내용을 조합하고 변형하는 데서 나오지만, 결과물은 매우 다양하고 풍부하여 생성형 AI는 콘텐츠 창작, 디자인, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 강력한 도구가 되고 있습니다.

>>> 더 알아보기:

AI의 형성과 발전 역사

일반적인 인공지능 유형

요약하자면, AI는 인간이 경험을 통해 배우는 것처럼 경험(데이터)으로부터 학습함으로써 작동합니다. 훈련 과정을 거치면서 기계는 점차 샘플 데이터에서 지식을 일반화하고, 이후에 적용할 수 있는 모델을 형성합니다.

비록 내부적으로는 단순한 결정 트리부터 수십억 파라미터를 가진 딥러닝 신경망까지 다양한 알고리즘이 존재하지만, AI의 공통 목표는 문제 해결에 도움이 되는 숨겨진 규칙을 찾아내는 것입니다. 방대한 데이터와 강력한 계산 능력 덕분에 AI는 이미지 인식, 음성 인식부터 자동 글쓰기, 그림 그리기에 이르기까지 놀라운 성과를 이루고 있습니다.

이 설명을 통해 AI가 화면 뒤에서 어떻게 ‘생각’하고 작동하는지 보다 명확하고 직관적으로 이해하셨길 바랍니다. AI는 더 이상 ‘블랙박스’가 아니라, 데이터 학습과 시행착오, 지속적 개선의 결과물로, 인간이 지식과 기술을 습득하는 과정과 매우 닮아 있습니다.

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