AI 시스템의 이해

AI 시스템의 6단계

AI 시스템의 이해

요즘 우리는 AI와 함께 살아가고 있다. 스마트폰 속 말하는 비서, 스스로 멈추고 달리는 자동차, 쇼핑할 때 나오는 상품 추천까지 — 이런 기술들은 모두 AI 덕분이다. 하지만 그 안에서 어떤 일이 벌어지는지는 잘 모르는 경우가 많다.

AI는 자동차와 비슷하다. 겉보기엔 단순해 보이지만, 안을 들여다보면 엔진, 브레이크, 바퀴 등 다양한 부품이 맞물려 돌아간다. 하나라도 빠지면 제대로 움직이지 않는다. AI도 마찬가지다. 우리가 쉽게 쓰는 기술 뒤에는 여섯 단계가 유기적으로 연결되어 있다.

첫 번째는 데이터 수집이다. AI에게 데이터는 음식과 같다. 아무리 머리가 좋아도 배가 고프면 움직일 수 없다. 그래서 AI가 배우기 위해서는 많은 데이터가 필요하다. 글, 사진, 소리, 표, 센서 데이터 등 우리가 일상에서 만들어내는 정보들이 이때 사용된다. 예를 들어 자율주행차는 다양한 날씨와 시간대, 도로 환경에서의 주행 데이터를 모아야 실제 상황에서 잘 작동할 수 있다.

두 번째는 데이터 전처리다. 요리에 비유하면 재료 손질이다. 흙 묻은 감자는 그냥 쓸 수 없다. 데이터도 마찬가지다. 빠진 정보는 채우고, 숫자는 균형을 맞추고, 필요 없는 말은 걸러내야 한다. 이렇게 다듬어진 데이터야말로 AI가 정확하게 배울 수 있는 좋은 재료가 된다. 원래 데이터를 살짝 바꿔서 학습량을 늘리는 '데이터 증강'도 이 과정에서 이뤄진다. 같은 재료로 다양한 요리를 만드는 셈이다.

세 번째는 모델 설계와 학습이다. 이제 본격적으로 AI의 머리를 만드는 시간이다. 얼굴을 알아보는 AI인지, 음악을 추천하는 AI인지에 따라 필요한 모델이 다르다. 이 모델은 앞에서 정리한 데이터를 바탕으로 스스로 배워나간다. 이때 단순히 반복하는 것이 아니라, 시행착오를 거치고 패턴을 찾아가는 과정을 거친다. 어떤 경우에는 스스로 시행착오를 겪으며 배우는 '강화학습'이라는 방법도 쓰인다.

네 번째는 추론과 예측이다. AI가 배운 내용을 실제로 써보는 단계다. 처음 보는 문제를 만나도, 배운 내용을 바탕으로 판단한다. 친구 얼굴을 보고 기분을 짐작하듯, AI도 데이터를 보고 결과를 예측한다. 병원에서는 X-ray 사진을 보고 질병을 예측하고, 쇼핑몰에서는 이전에 산 물건을 바탕으로 다음 상품을 추천한다. 빠르고 정확하게 판단하려면 좋은 컴퓨터 환경도 필요하다.

다섯 번째는 결과 해석이다. AI가 "이건 92% 확률로 맞아요"라고 말해도, 우리는 왜 그런지 궁금해진다. 그래서 이 단계에서는 AI의 판단 과정을 설명해 주는 기술들이 필요하다. SHAP이나 LIME 같은 도구들이 대표적이다. 이런 설명 덕분에 의사나 금융 전문가 같은 사람들이 AI가 어떻게 결론을 냈는지 이해하고 활용할 수 있게 된다. 설명이 없다면 AI는 마치 속이 안 보이는 블랙박스처럼 느껴질 수밖에 없다.

마지막 여섯 번째는 서비스 개발과 배포다. 이제 완성된 AI를 실제로 사람들에게 제공하는 단계다. 앱이나 웹사이트에 넣고, 서버에 올리고, 보안도 강화한다. 사용자와 연결되는 기술(API)도 설정하고, 이후엔 사용자 반응을 보며 개선을 계속해 나간다. AI는 한 번 만들고 끝나는 것이 아니라, 계속 성장하는 시스템이다. 사람들의 피드백을 통해 더 나아지기 때문이다.

이 여섯 단계는 단순한 기술이 아니라, 우리가 세상을 어떻게 이해하고 문제를 풀어가는지를 보여준다. AI를 이해한다는 건 단순히 잘 쓰기 위한 것이 아니다. 데이터가 어떻게 의미가 되고, 정보가 어떻게 지혜로 바뀌며, 기술이 사회와 어떻게 연결되는지를 알아가는 과정이다.

좋은 데이터, 바른 이해, 지속적인 개선 — 이 세 가지는 AI뿐 아니라 우리 삶에도 그대로 적용된다. AI를 만든다는 것은 결국 인간의 사고와 행동을 닮아가게 만드는 일이다. 그렇다면 이런 질문이 생긴다. 지금 우리의 생각과 행동은 AI가 본받을 만한가? 우리가 만든 AI가 우리를 닮는다면, 우리는 어떤 모습으로 남고 싶은가?

#AI이해하기 #기술과철학 #쉽게푸는AI #AI시스템 #데이터에서지혜까지 #AI와인간 #생각하는기술