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1. ChatGPT란 무엇인가 – 단순한 챗봇이 아니다
ChatGPT는 단순한 질문-답변 프로그램이 아니다. 이 AI는 인간의 언어 패턴을 학습한 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)로, OpenAI에서 개발되었다. 기존의 챗봇이 단순한 규칙 기반 응답만 제공했다면, ChatGPT는 문맥을 이해하고 자연스러운 흐름으로 대화를 이어간다. GPT는 "Generative Pre-trained Transformer"의 약자로, 한 번 사전 학습(pre-training)된 후, 특정 목적에 맞게 추가 학습(fine-tuning)되어 실사용에 투입된다. 이 구조 덕분에 방대한 정보를 담고 있으며, 사용자와의 대화 중에도 적절한 정보를 생성해낸다.
2. Transformer 구조 – 뇌를 닮은 AI의 핵심
ChatGPT의 핵심은 ‘트랜스포머(Transformer)’라는 딥러닝 구조다. 트랜스포머는 입력된 문장의 각 단어들이 서로 어떤 관계를 맺는지를 ‘어텐션(attention)’이라는 메커니즘으로 파악한다. 예를 들어 “나는 사과를 좋아해”라는 문장에서, ‘사과’와 ‘좋아해’ 사이의 연관성을 파악함으로써 문장의 의미를 이해하는 식이다. 이 방식은 기존의 순차적(RNN) 모델보다 훨씬 빠르고 효율적이다. 덕분에 ChatGPT는 긴 문장도 문맥을 놓치지 않고 정확히 이해하고 응답할 수 있는 것이다.
3. 학습 방법 – 인간의 언어를 흉내내는 법
ChatGPT는 인터넷에 존재하는 수많은 텍스트를 바탕으로 학습되었다. 책, 뉴스, 블로그, 논문 등 다양한 자료가 입력 데이터로 활용되며, AI는 이 텍스트들의 패턴을 학습한다. 하지만 단순한 암기 수준이 아니라, 확률적으로 가장 그럴듯한 다음 단어를 예측하는 방식으로 문장을 생성한다. 예를 들어 사용자가 “오늘 날씨는”이라고 입력하면, AI는 그 뒤에 올 수 있는 단어를 예측하여 “어때요?” 혹은 “좋습니다” 등의 문장을 생성한다. 이처럼 인간의 언어 구조를 분석하고, 가장 자연스러운 흐름을 만들어내는 것이 핵심이다.
4. 한계와 가능성 – 완벽하지 않지만 유용하다
물론 ChatGPT는 완벽하지 않다. 훈련 데이터에 없는 정보는 정확히 알지 못하고, 가끔은 자신감 있게 틀린 답을 제시하기도 한다. 윤리적인 문제나 정보의 신뢰성 문제도 여전히 논의 중이다. 하지만 인간과 거의 유사한 수준의 자연스러운 언어를 생성한다는 점에서, 고객 응대, 글쓰기 보조, 학습 튜터 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 앞으로 GPT 모델은 더 강력해질 것이고, 인간의 작업을 보조하거나 대체하는 수준까지 발전할 가능성이 크다. 중요한 건 이 기술을 어떻게 활용하고 책임 있게 다룰 것인가이다.