AI가 주목받는 이유

그렇다면 왜 지금 AI가 특히 주목받고 있을까요?
가장 큰 이유 중 하나는, 다루어야 할 데이터의 양이 폭발적으로 늘어났기 때문입니다.
전 세계적으로 인터넷, 센서, 디지털 기기 등에서 생성되는 데이터가 기하급수적으로 쏟아지고 있는데, 사람이 일일이 살펴볼 수 없는 이 엄청난 빅데이터를 빠르게 분석하여
의미 있는 정보를 뽑아내는 도구로서 AI의 가치가 높아진 것이죠.
이와 함께 컴퓨터 성능 향상, 알고리즘 발전, 그리고 각 분야에서 더 똑똑한 의사결정 도구에 대한 요구가 커진 것도 AI 부상의 배경입니다.
즉, 데이터가 범람하는 현대사회에서 데이터 기반 의사결정의 중요성이 커지고 있고,
AI는 이를 가능하게 해주는 핵심 기술로 떠오르고 있습니다.

AI의 원리

2025년 현재 AI 서비스의 대부분은 머신러닝, 딥러닝, 트랜스포머 모델, LLM 등의 기술을
활용합니다. 이 각각의 개념들은 AI를 구현하기 위해 제시된 방법들이라고 볼 수 있어요.

3-1. 머신러닝(Machine Learning, ML)

최근 인공지능이 우리 일상에 깊숙이 들어오면서 “머신러닝”이라는 단어도 자주 등장합니다.
머신러닝은 간단히 말해 컴퓨터가 스스로 데이터를 보고 배우는 기술입니다.
즉, 사람이 일일이 규칙을 프로그램하지 않아도,
경험적 데이터로부터 성능이 향상되는 것이 머신러닝의 핵심이죠.

머신러닝의 주요 학습 방식은 다음과 같습니다.


실제 우리 생활에서는,
유튜브·넷플릭스의 맞춤형 콘텐츠 추천, 스마트폰의 음성 인식 비서, 금융권 이상 거래 탐지 등
다양하게 쓰이고 있으며, 데이터가 많을수록 더 정확 해지고, 시간이 지날수록 똑똑해진다는 특징이 있습니다.

딥러닝은 사람의 뇌를 모방한 인공 신경망을 여러 층 쌓아 데이터의 특징을 스스로 학습하는
기술입니다. 쉽게 말해서, 컴퓨터가 데이터를 보고 스스로 중요한 특징을 찾아내는 방법입니다.


딥러닝의 원리는 다음과 같습니다.


데이터를 한 층씩 거치며 계산합니다.
결과가 틀리면 다시 거꾸로 돌아가서 가중치를 수정하며 점점 똑똑해집니다.


예를 들면, 사람이 일일이 “개와 고양이를 구분하는 기준”을 가르쳐주지 않아도 컴퓨터가 사진을 수천장 보면서 알아서 개와 고양이의 차이를 학습하는 것이죠.



딥러닝 덕분에 알파고가 방대한 바둑 데이터를 스스로 학습해 이세돌 9단을 이긴 일화도 유명합니다.

요약하면, 머신러닝이 사람이 알려준 특징을 배우는 것이라면,
딥러닝은 사람의 개입 없이 컴퓨터가 스스로 특징을 찾아내는 것입니다.
그만큼 딥러닝은 머신러닝보다 더 정교하고 복잡한 문제 해결에 강력한 도구입니다.

트랜스포머는 2017년 구글이 발표한 새로운 인공지능(AI) 모델 구조입니다.
이전까지 주로 쓰던 순환 신경망(RNN)이 데이터를 한 줄씩 순서대로 처리하느라 속도가 느린 한계가 있었는데, 트랜스포머는 병렬처리를 도입해 훨씬 빠르고 정확하게 처리할 수 있게 되었습니다.


트랜스포머의 핵심 아이디어는 어텐션(Attention)이라는 메커니즘인데,
이는 데이터를 처리할 때 모든 부분을 골고루 참고하되, 중요한 요소에 더 집중하는 방법입니다.
예를 들어, “숲에서 불이 났다”라는 문장을 처리할 때 ‘불’과 ‘났다’에 더 주목해 전체 의미를 파악하는 식이죠.


트랜스포머의 등장으로 기계번역은 긴 문장도 빠르고 자연스럽게 번역할 수 있게 되었고,
이메일 자동요약, 고도화된 챗봇 등 자연어 처리 분야에 혁신이 일어났습니다.

LLM은 말 그대로 매우 거대한 언어 모델을 뜻합니다.
트랜스포머 구조를 기반으로 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습해서,
사람의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 모델이죠.

LLM은 문장에서 다음에 올 단어를 예측하는 방식으로 동작하는데,
학습 데이터의 양과 모델의 매개변수(학습되는 가중치 등)를 기하급수적으로 늘리면서 성능이 폭발적으로 향상되었습니다.


그 결과 인간처럼 자연스러운 대화와 문장 생성이 가능해져서,
우리에게 친숙한 ChatGPT(질문에 답변하고 글을 써주거나 요약하는 AI 비서)나
네이버의 하이퍼클로바X(한국어에 특화된 초거대 언어모델) 등이 대표적인 예로 쓰이고 있습니다.

AI는 데이터를 스스로 학습하여 통찰을 얻는 기술이며, 그 구현 방법으로 머신러닝, 딥러닝과 같은 접근법과 트랜스포머, LLM과 같은 최신 모델이 발전해 온 것입니다.