445. AI의 '이해'는 환상일까? 기계가 언어를 다루는 법 - 연구와 전문가 의견 기반 분석

의도가 뭐냐, chatgpt

 

AI의 '이해'는 환상일까? 기계가 언어를 다루는 법 — 연구와 전문가 의견 기반 분석

 

서론

최근 AI 언어 모델의 발전 속도는 놀라울 정도입니다. ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 사람처럼 자연스럽고 유창한 문장을 만들어내며, 대화 상대방에게 '이해하고 있는 듯한' 인상을 줍니다. 그러나 이러한 인상은 실제 의미 이해와는 큰 차이가 있습니다. 전문가들은 이를 '언어적 환상'이라고 부르며, 내부적으로는 의미를 해석하거나 의도를 파악하는 과정이 전혀 없다고 지적합니다.

 

언어 모델은 방대한 텍스트 데이터를 학습해 단어와 문장 간의 통계적 패턴을 파악합니다. 즉, '다음에 올 법한 단어'를 예측하는 데 최적화되어 있습니다. 하지만 이것이 개념을 진정으로 이해하는 것과 동일하다고 할 수 있을까요? 이 글에서는 AI가 언어를 처리하는 원리, 이해한 것처럼 보이는 이유, 그리고 이러한 착각이 초래할 수 있는 위험성을 구체적으로 살펴봅니다.

 

1. AI의 언어 처리: 의미가 아닌 패턴

AI 언어 모델은 인간처럼 단어의 의미를 이해하지 않습니다. 모든 단어를 숫자로 변환해 고차원 벡터 공간에 배치하고, 이 숫자들 간의 수학적 거리를 기반으로 단어 간 관계를 계산합니다. 이를 임베딩(embedding)이라 부르며, 예를 들어 '고양이'와 '개'는 유사한 맥락에서 자주 등장하기 때문에 벡터 공간에서도 가깝게 위치합니다.

 

그러나 이는 의미를 이해하는 것이 아니라 통계적으로 비슷한 단어를 묶는 과정일 뿐입니다. 인간이 '고양이'라는 단어를 들으면 털, 울음소리, 습성 등 실제 경험과 연결된 이미지를 떠올리지만, AI는 이러한 경험적 연관성을 가지지 못합니다. 그저 수학적 유사도를 기반으로 다음 단어를 선택할 뿐입니다.

 

OpenAI의 GPT 모델은 수조 개의 단어를 포함한 대규모 데이터셋을 학습하며, 특정 단어가 어떤 문맥에서 얼마나 자주 등장하는지를 확률적으로 계산합니다. 이러한 확률 계산이 바로 AI의 언어 생성 능력의 핵심이며, 본질적으로는 의미보다는 패턴 예측입니다.

 

2. '이해한 것처럼' 보이는 이유

그렇다면 왜 우리는 AI가 언어를 이해하는 것처럼 느낄까요? 그 핵심에는 자기회귀(auto-regressive) 예측 방식과 Transformer 구조가 있습니다. AI는 이전에 입력된 단어들을 바탕으로 다음 단어를 예측하며, 이 과정에서 문맥의 일관성이 유지됩니다. 덕분에 AI가 생성하는 문장은 매우 자연스럽고 논리적인 흐름을 보입니다.

 

예를 들어, "오늘 날씨가"라는 문장을 입력하면 AI는 과거 학습 데이터에서 해당 구절 이후 자주 등장했던 "맑다", "흐리다" 등의 단어를 높은 확률로 선택합니다. 이 과정을 반복하면 마치 대화를 이해하고 있는 것 같은 결과물이 나옵니다.

 

또한, AI는 문맥 정보를 수치적으로 압축해 기억하는 능력이 있어 앞서 언급된 내용과 일치하는 답변을 유지할 수 있습니다. 그러나 이는 실제 이해라기보다, 수학적으로 최적화된 결과에 불과합니다. 프랑스 매체 Le Monde는 이를 "스톱하이퍼 사고(illusion of understanding)"라 표현하며, 언어의 외형은 완벽하지만 내면에는 의미 해석이 존재하지 않는다고 경고했습니다.

 

3. '이해'의 환상이 초래하는 위험

AI가 실제로 이해하지 못한다는 사실을 간과하면 심각한 문제를 초래할 수 있습니다. 법률, 의료, 과학 연구 등 높은 정확성과 맥락 이해가 필수적인 분야에서 AI를 무비판적으로 신뢰할 경우 치명적인 오류가 발생할 수 있습니다.

 

2023년 미국에서는 한 변호사가 ChatGPT가 작성한 판례를 법정에 제출했다가 곤란을 겪었습니다. 해당 판례가 실제로 존재하지 않는 AI의 '환상(hallucination)'이었기 때문입니다. 이는 AI가 의미를 이해하지 못한 채, 그럴듯해 보이는 문장을 생성했기 때문에 생긴 문제입니다.

 

교육 현장에서도 유사한 위험이 존재합니다. 학생들이 AI를 통해 작성한 과제를 검증 없이 제출할 경우, 잘못된 정보가 사실처럼 퍼질 수 있습니다. AI의 출력물이 문법적으로 완벽하고 논리적 구조를 가질 수 있지만, 그 안의 정보 정확성은 보장되지 않습니다.

따라서 AI의 한계를 명확히 이해하고, 생성된 정보는 반드시 교차 검증해야 합니다. 특히 중요한 의사결정에서는 인간 전문가의 판단이 필수적입니다.

 

결론

AI의 언어 능력은 인상적이지만, 본질은 '패턴 기반 예측'입니다. 인간이 경험과 감정을 통해 의미를 구성하는 것과 달리, AI는 수학적 연산만으로 언어를 다룹니다.

 

우리는 AI의 유창한 표현에 속아 그것이 실제 이해를 하고 있다고 착각해서는 안 됩니다. 오히려 이러한 착각을 경계하며, AI의 장점과 한계를 냉정하게 분석해야 합니다. 그래야만 AI를 안전하고 효과적으로 활용할 수 있습니다.

 

---

관련된 다른 글도 읽어보시길 추천합니다

 

2025.08.01 - [Study] - 145. 우리는 몇 차원에 살고 있을까? 4차원의 세계를 상상한다면

145. 우리는 몇 차원에 살고 있을까? 4차원의 세계를 상상한다면

2025.07.31 - [AI] - 444. 인공지능도 창의적일까? 인간만의 영역이란 착각

444. 인공지능도 창의적일까? 인간만의 영역이란 착각

2025.05.28 - [Study] - 144. 양자화된 빛(광자) vs 고전적인 빛의 개념 차이: 무엇이 다를까?

144. 양자화된 빛(광자) vs 고전적인 빛의 개념 차이: 무엇이 다를까?

---

읽어주셔서 감사합니다

공감은 힘이 됩니다

 

:)