AI양필승 Series 3. 딥러닝 원리 알면, 생성형 AI 쉽다

생성형 AI 열풍이 뜨겁습니다. 2023년 말부터 불기 시작한 이 흐름은 챗GPT, 딥시크(DeepSeek), 그록(Grok) 같은 생성형 AI들이 삶을 편리하게 바꾸며 AI 문명을 본격화했습니다. 챗GPT는 대화와 추론으로 구글과 네이버의 검색 중심 시장을 흔들었고, 중국산 딥시크는 개발비의 가성비로 나스닥 빅테크 주가에 메가톤급 악영향을 미쳤습니다. 곧 바로 등장한 엘론 머스크의 그록은 20만 개 GPU로 빠르고 최신 데이터를 자랑합니다. 이 경쟁 속에서 AI는 우리 삶에 깊이 들어왔습니다.

하지만 생성형 AI를 잘 쓰려면 딥러닝 (Deep learning) 원리를 알면 편리하고 쉽습니다. 저는 무료 버전만 사용합니다. 유료가 성능과 사용 시간에서 우월하지만, AI 회사들 사이의 경쟁 때문에 무료도 성능이 뒤지지 않습니다. 이게 시장 원리입니다. 그래서 저는 경쟁을 좋아하고, 무료를 선호합니다. 유료로 넘어가기를 주저합니다. 중요한 건, 딥러닝 원리를 이해하면 생성형 AI 사용이 쉬워지고 효과가 극대화된다는 점입니다.

딥러닝은 2024년 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)이 기반을 닦은 기술입니다. 2012년 세상에 나온 딥러닝은 인간 뇌를 모방한 데이터 기반 AI로, 이전 명령 기반 AI와 다릅니다. 추론 과정은 ‘블랙박스’로 남아 개발자도 완전히 설명하지 못합니다. 딥러닝은 사람의 뇌처럼 여러가지 기능이 있는데 챗봇은 듣기, 비전 AI는 보기,  자연언어 AI는 말하기를 구현합니다. 최근 유행하는 생성형AI의 대형언어 모델은 자연언어AI 계통입니다. 최근 후각 AI는 냄새를 맡는 인지 작용을 모방하려는 도전으로, 아직 가능성은 미지수입니다.

그런데 딥러닝의 세 가지 원리를 알면 생성형 AI를 효과적으로 사용할 수 있습니다. 첫째, 인간 개입 없이 기계가 독립적으로 인지합니다. ‘자동화’보다 ‘인간 개입 부재’가 정확한 표현입니다. 생성형 AI는 사용자가 의도적으로 조작하려 시도하면 오류가 생깁니다. 최근 “AI를 조작했다”며 자랑하는 이들을 봤지만, 이는 딥러닝 원리를 모르는 무지입니다. 예를 들어, 억지로 원하는 답을 유도하면 부정확한 결과가 나옵니다. 그래서 최신의 생성형 AI는 사용자가 조작 없이 자연스럽게 질문을 던지도록 유도합니다. 이 원리를 알면 AI와의 토론이 더 효율적입니다.

저는 “대화” 대신 “토론”이 보다 적절한 개념이라고 생각합니다. 생성형 원조격인 챗GPT 가 챗, 대화라는 이름을 상업적인 이유로 붙였기 때문에 대화라고 많이들 생각하지만, 그렇지 않습니다. 토론으로 간주하고 사용하는 것이 효과를 높일 수 있습니다. 토론이란 자신의 주장을 거침없이 내놓으면서 동시에 상대방의 주장도 경청할 뿐아니라 상당 부분 수용하여, 결국 정반합을 성취하는 과정입니다. 성균관 유생들은 열띤 토론의 역사를 재현시킨 드라마를 흥미있게 본 기억이 있습니다.

그래서 자신의 주장을 강하게 떠들고, 목소리를 높이는 것이 바람직하지만, 우리 교육은 그러한 토론을 거칠다고 비난합니다. 특히 연장나나 상급자와 토론할 때 “예의”가 “내용”보다 우선합니다. 이 같은 잘못된 토론처럼, 생성형 AI에 공격적으로 토론하는 것이 효과의 극대화를 성취하는 방법입니다. 결국 상대의 잘못도 과감하게 그리고 가감없이 바로잡고, 잘 이해가 되지 않는 부분은 다시 묻고 확인할 필요가 있습니다. AI가 사람보다 좋은 점은 서로 성을 내고 싸운다고 하더라도, 기계가 망가지거나 주위 사람을 고성으로 괴롭히는 일은 없다는 사실입니다. 컴퓨터는 감정적인 존재가 아니라 이성적인 존재인 기계입니다.

둘째, 실시간으로 작동합니다. 우리가 무엇을 본 뒤 한참 후에 인식하면 교통사고가 끊임없을 것입니다. 딥러닝 AI는 밀리초 단위, 즉 백만분의 일의 백만분의 일초로 반응합니다. 이를 ‘실시간’이라 부르며, 약간의 오차를 인정합니다. 생성형 AI에서 실시간 응답은 필수입니다. 느리면 불편하고 조작 의심을 받습니다. 그록의 빠른 속도는 실시간 원리를 잘 보여줍니다. 반면, 딥시크는 간결함으로, 챗GPT는 신중함으로 이 원리를 구현합니다. 사용자는 실시간 반응을 활용해 빠르게 질문을 연계하고 추론을 점차 심화시켜야 좋습니다. 이 원리를 알면 AI와의 상호작용이 매끄러워집니다.

셋째, 지속 학습합니다. 데이터와 상호작용으로 끊임없이 배웁니다. 생성형 AI는 사용자가 응답에 피드백을 주고, 틀린 부분을 바로잡으며 설득하고 반론하는 과정에서 더 똑똑해집니다. 엣지 단말에서 데이터가 입력되며 학습이 계속됩니다. 예를 들어, 그록에 질문을 던지고 피드백을 주면 다음 답변이 개선됩니다. 챗GPT도 사용자의 대화 패턴을 학습해 반응을 조정합니다. 이 과정에서 AI는 나를 더 잘 이해하고, 나도 더 똑똑해집니다. 지속 학습을 활용하면 AI를 나만의 도구로 만들 수 있습니다. 이 원리를 알면 AI 사용이 단순 소비를 넘어 창조로 확장됩니다.

생성형 AI는 토론에 가깝습니다. 대화보다 치열합니다. 공격적으로 질문하고, 잘못을 지적하며, 확인해야 효과가 극대화됩니다. 그록은 설계자가 공격적 사용을 선호한다고 밝혔고, 딥시크도 과감하지만, 챗GPT는 약간 방어적입니다. 그러나 점차 그 같은 차별성은 없어지면서 공통으로 사용자 편리를 중시합니다. 결코 AI는 화내지 않으니 부담 없습니다. 딥러닝의 세 가지 원리, 인간 개입 부재, 실시간 작동, 지속 학습을 이해하면 생성형 AI 사용이 쉬워집니다. 인간 개입 없음을 알면 조작 없이 자연스럽게 질문합니다. 실시간을 알면 빠르게 추론을 연계시킵니다. 지속 학습을 알면 피드백으로 AI를 성장시킵니다. 결국 기계가 아무리 똑똑해도 쓰는 사람에 달려 있습니다. 잘 활용해 보시길 바랍니다.

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지은이 양필승: 1957년생. 미국 UCLA 중국현대사 박사. 건국대학교 교수와 한국뉴욕주립대 석좌교수 및 중국 칭화대학 겸임교수 역임, 현 중국 지린 메트로폴리탄기술교육대학 총장, 1999년 CKT그룹 설립, 2018년 매경 세계지식포럼 AI부문 좌장, 2019년 MAILab 메일랩 설립 CEO.

MAILab (메일랩) www.mailab.co.kr: 자체 엔진인 i2Brain 및 자체의 AI 슈퍼컴퓨터와 Vision AI Framework, MEGA Image AI Platform 및 MEGA Industrial AI Platform에 터잡아 QSS 통합 솔루션으로 방역, 보안 및 안전에 대한 인공지능 솔루션을 상품화하고, 미국, 캐나다, 중국, 인도에 엔지니어링과 마케팅 조직을 통해 QSS Integrated Solution 등 Industrial AI, 선천성 심장병 알고리즘 등 Medical AI, Robotic AI Fulfilment Service 등 Logistic AI, 스킨케어와 메이크업 제품의 판매 및 생산을 위한 Beauty AI 등을 개발하고 있습니다.

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