“챗GPT, 어떻게 그렇게 똑똑해?” 많은 분들이 챗GPT를 처음 접하고 나면 드는 궁금증입니다. 이 글에서는 챗GPT가 어떻게 언어를 학습하고, 인간처럼 대답을 생성하는지에 대해 구조적이고 쉽게 설명해드립니다.
🤖 챗GPT는 어떤 AI인가요?
챗GPT는 OpenAI에서 개발한 GPT 시리즈의 일종으로, 자연어 처리(NLP) 기반 생성형 AI 모델입니다. GPT는 "Generative Pre-trained Transformer"의 줄임말로, 간단히 말해 미리 학습된 언어 생성 AI라고 이해할 수 있습니다.
GPT 모델은 수십억 개의 문장을 학습해, 주어진 문맥에 맞는 그럴듯한 다음 단어를 예측하는 능력을 갖고 있습니다.
📚 GPT의 학습 방식은 어떻게 다를까?
GPT는 두 단계의 학습을 거칩니다:
- 1. 사전 학습 (Pre-training): 인터넷에 존재하는 방대한 텍스트 데이터를 통해 언어의 구조, 문법, 의미 등을 학습합니다. 이 단계에서 GPT는 특정 태스크 없이, 빈칸 채우기 방식으로 다음 단어를 예측하며 학습합니다.
- 2. 미세 조정 (Fine-tuning): 사전 학습된 모델을 기반으로, 특정 목적(예: 대화, 번역 등)에 맞게 사람의 피드백이나 데이터셋을 활용해 다시 학습합니다.
특히 챗GPT는 인간이 직접 선택한 '좋은 응답'을 기준으로 하는 RLHF(강화 학습 기반 피드백) 과정을 통해 훈련되어 더 자연스럽고 안전한 응답을 제공할 수 있습니다.
🔄 챗GPT가 대답을 생성하는 과정
그렇다면 GPT는 어떻게 답을 “생성”할까요? 이는 단순한 검색이 아니라, ‘언어 생성’입니다. 다음은 GPT가 답을 만드는 일반적인 흐름입니다:
- 📥 입력 받기: 사용자의 질문(프롬프트)을 텍스트로 입력
- 🧠 문맥 이해: 프롬프트와 이전 대화의 흐름을 기반으로 핵심 의미 파악
- 🔢 확률 계산: 학습된 언어 모델을 활용해 가장 적절한 단어를 예측
- 📝 응답 생성: 예측된 단어들을 연결해 문장을 구성
GPT는 단어 단위가 아닌 ‘토큰’이라는 언어 단위로 생각하고 작동합니다. 예를 들어 "안녕하세요"는 하나의 토큰이 될 수도 있고, "hello"는 "he" + "llo"로 분리될 수도 있습니다.
🧠 GPT는 기억을 어떻게 다루나?
챗GPT는 기본적으로 대화 맥락을 기억하지만, 지속적인 기억은 갖지 않습니다. 즉, 한 번의 대화 세션에서 최대 수천 개의 토큰까지만 기억할 수 있습니다.
예를 들어, GPT-4는 약 8,000~32,000토큰 범위의 맥락까지 인식 가능합니다. 이 때문에 너무 오래된 대화나 너무 많은 정보를 입력하면 앞부분이 유실될 수 있습니다.
기억이라는 기능은 따로 설계되지 않는 한 ‘세션 단위’로만 유지되며, 이 또한 프롬프트 엔지니어링으로 조절할 수 있습니다.
💡 검색과 GPT는 뭐가 다를까?
많은 분들이 GPT를 네이버나 구글 같은 검색 서비스와 혼동하기도 합니다. 하지만 GPT는 정보를 검색하는 것이 아니라, 기억된 패턴을 기반으로 문장을 생성합니다.
- 🔍 검색 엔진: 실시간 인터넷 정보를 색인화하여 제공
- 🧠 GPT: 미리 학습된 데이터 기반의 언어 생성 (실시간 검색 X)
다만 최신 GPT는 웹 브라우징 기능이나 플러그인을 통해 검색과 생성의 경계를 허물고 있습니다.
⚠️ 챗GPT의 한계와 주의할 점
아무리 뛰어난 AI라도 완벽하진 않습니다. 챗GPT의 대표적인 한계는 다음과 같습니다:
- 📅 정보의 시점 제한: 학습된 데이터가 특정 시점까지만 포함 (예: 2023년 기준)
- 🧾 사실 오류 발생: 그럴듯한 말이라도 틀릴 수 있음 (허위 정보 주의)
- 🎭 감정 없음: 감정 표현은 있지만 실제 감정 인식은 아님
- 🤖 창의성의 한계: 데이터 조합 기반의 생성일 뿐, 진정한 ‘창작’은 어려움
따라서 GPT의 답변은 보조 정보로 활용하되, 최종 판단은 사용자 스스로 해야 합니다.