챗GPT는 왜 사람 같을까? — NLP 기술의 비밀
“어떻게 컴퓨터가 농담도 하고, 조언도 해주고, 심지어 글까지 써줄 수 있을까?”
처음 ChatGPT를 사용해본 사람이라면 한 번쯤 이런 생각을 해봤을 것입니다. 딱딱한 명령어만 알아듣던 예전의 컴퓨터들과 달리, 지금의 AI는 마치 사람처럼 자연스럽게 대화를 이어가고, 감정까지 이해하는 듯한 반응을 보입니다. 이런 놀라운 능력의 뒤에는 인간의 언어를 이해하고 처리하려는 오랜 기술적 도전의 산물인 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)가 있습니다.
이전에는 “내일 날씨”처럼 단어 위주의 질문만 가능했지만, 이제는 “내일 우산 챙겨야 하나요?” 같은 자연스러운 질문도 척척 이해합니다. 이처럼 인간 언어 특유의 뉘앙스나 맥락을 파악해줍니다. “엄마가 아파요. 병원 어디 가야 할까요?”라고 물었을 때, 단어보다는 말하는 사람의 의도와 감정까지 이해하는 느낌이 들곤 합니다. 그 기반도 NLP입니다.
NLP는 단순히 문장을 분석하는 기술이 아니라, 컴퓨터가 언어를 통해 사람과 소통할 수 있도록 만드는 핵심 기술입니다. 지금 우리가 보고 있는 ChatGPT 역시 이 NLP 기술을 기반으로 만들어졌습니다. 그렇다면 이 기술은 어떻게 발전해왔고, 어떤 원리로 사람처럼 대화할 수 있게 된 걸까요? 지금부터 그 비밀을 하나씩 풀어보겠습니다.
ChatGPT는 딥러닝 기반 NLP 기술인 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델을 활용한 기술입니다. 이는 OpenAI에서 개발한 Transformer 기반의 언어 모델로, 대규모 데이터에서 학습한 다음, 특정 태스크에 맞게 미세 조정(Fine-tuning)하여 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행합니다. 그렇다면 NLP 기술이 무엇이며, 어떤 한계를 극복해가며 발전해 왔는지를 알아보겠습니다.
NLP 기술이 등장한 배경
NLP(Natural Language Processing) 기술의 목적은 인간의 언어를 이해하고 처리하여 유용한 정보를 추출하도록 돕는 데에 있습니다. 즉, 컴퓨터가 인간 언어(텍스트와 음성)를 이해하고 분석하도록 돕는 것이 주된 목표입니다.
인간은 텍스트나 음성을 통해 자연어로 의사소통을 합니다. 그러나 컴퓨터는 bit라고 불리는 형식적 언어로 작동합니다. 만약 인간이 컴퓨터와의 상호작용에서 명령어가 아닌 자연어를 사용할 수 있다면, 사용 편의성은 크게 증가할 것입니다. 컴퓨터가 요구하는 형태의 정확한 Query보다 좀 더 자연스러운 질문으로 정보를 검색할 수 있다면 어떻게 될까요?
예를 들어 ‘부산, 2024년 11월 20일, 날씨’ 라고 입력하기보다 ‘오늘 부산 날씨가 어떤가요?’라고 물어보는 형태입니다.
NLP는 정보 검색, 언어 번역 등의 필요에 따라 그 기술이 발전해 왔습니다. 특히 NLP의 발전은 검색엔진의 발달과 궤를 같이 하였습니다. 온라인의 방대한 정보를 디지털로 저장하고, 이를 사용자에게 알맞게 제공하는 것이었습니다.
검색엔진은 사용자의 질문, 쿼리 그 자체를 이해해야 올바른 결과를 알려줄 수 있습니다. 그렇기 때문에 NLP는 검색엔진이 문서와 쿼리 간의 의미적 유사성을 더 잘 파악할 수 있도록 도와주는 방향으로 발전해왔습니다. 사용자가 원하는 정보가 있는 문서를 찾아주기 위해 점점 더 문맥을 이해하는 방식으로 진화해 온 것입니다.
NLP의 진화
1. 규칙 기반 모델링
NLP 초기에는 규칙 기반(rule-based) 방법론을 사용하였습니다. 문법, 단어의 형태, 구문 구조 등을 정의한 규칙 세트를 기반으로 컴퓨터가 언어를 처리하게 하는 방식입니다.
규칙 기반의 NLP에서 사용되는 주요 기술은 형태소 분석, 텍스트를 표준화된 형식으로 변환하는 정규화, 문법적으로 주어, 동사, 목적어 등의 관계를 파악하는 구문 분석(Syntactic Parsing) 등이 있습니다. 그리고 이를 활용한 Lucene, Elasticsearch 등은 지금도 광범위하게 활용되고 있습니다.
그러나 이 방법에는 명백한 한계가 존재합니다. 각 언어들이 가진 독특한 문법과 규칙 생성을 일일이 처리하기 어렵고, 특히 예외까지 고려하기가 힘듭니다. 즉, 확장성이 부족하며 다양한 규칙을 적용하기 위해 복잡성이 증가하게 됩니다.
예를 들어, “나 오늘 좀 힘들었어”라는 말이 “기운이 없어요”나 “너무 지쳤어요”와 비슷한 상황을 의미해도, 규칙 기반 시스템은 이걸 다르게 이해했습니다. 언어의 뉘앙스와 유연함을 담기엔 역부족이었던 셈이죠.
즉, 이 방식은 특정 업무(예: 품사 태깅, 키워드 검색)에는 유용했지만, 문장 전체 맥락을 이해하는 데엔 한계가 있었습니다. 그래서 더 유연한 언어 처리 방법이 필요해졌고, 통계 기반 접근법이 등장하게 됩니다.
2. 통계 기반 모델링
컴퓨터 성능이 발전하면서 대량의 텍스트 데이터를 처리할 수 있게 되었고, NLP는 통계적 기법으로 전환되었습니다. 통계 기반 기법은 언어 데이터의 확률적 패턴을 학습하여 단어 간의 관계를 모델링하고 어느 정도 문맥을 이해하며 텍스트를 생성합니다. 이 방식은 언어별 규칙 작성을 할 필요가 없고 다양한 언어에도 쉽게 적용이 가능했습니다. 데이터에 나타나는 빈도와 패턴을 학습하여 문맥적 의미를 반영하기 때문입니다.
예를 들어, 유튜브 댓글처럼 “이게 레전드네 ㅋㅋ”라는 문장을 보면, 통계 모델은 “레전드” 다음엔 긍정적인 반응이 자주 나오는 걸 학습해 의도와 감정을 유추합니다. 이건 규칙만으로는 불가능했던 일입니다. “I deposited money in the bank”라는 문장에서 “bank”를 금융기관으로 추론하는 것입니다.
n-gram, Hidden Markov Model(HMM) 기술이 통계 기반 언어모델링에 속합니다. n-gram은 텍스트의 단어 시퀀스에서 n개의 연속된 단어 묶음(n-gram)의 확률을 계산하여 언어를 모델링합니다. HMM은 단어 시퀀스와 숨겨진 상태(예: 품사 태그, 의미 등) 간의 확률적 관계를 모델링합니다.
하지만 통계 기반 언어모델링에도 한계가 존재하였습니다. 단어의 수가 많아질수록 차원이 폭발적으로 증가하여 계산 비용이 높고 메모리 효율이 떨어졌습니다. 또한 “king”과 “queen”, “man”과 “woman”처럼 의미적으로 유사한 단어 간의 관계를 학습하지 못했습니다. 단어가 독립적으로 취급되며 문맥이 고려되지 못했고, 희소한 단어는 충분한 학습 데이터를 확보하기 어려웠습니다.
통계 기반 접근은 규칙을 일일이 만들 필요가 없어 NLP의 적용 범위를 확장시켰지만, 여전히 문장의 전체 흐름을 반영하지 못했고, 단어 간 의미 관계를 정확히 표현하기에도 부족했습니다. 그래서 벡터 공간에서 단어 의미를 학습할 수 있는 Word Embedding이 등장합니다.
3. Word Embedding
Word Embedding이라는 개념은 위와 같은 통계 기반 언어모델링의 한계를 해결하였습니다. 단어를 고차원의 희소 벡터에서 저차원의 밀집 벡터로 변환함으로써 계산 효율성과 메모리 사용량이 크게 향상되었습니다. 컴퓨터가 알아야 할 정보를 단순화한 것이라 볼 수 있습니다.
또한 Word Embedding은 단어 간 의미적 유사성이나 관계를 벡터 공간에서 표현할 수 있도록 해주었습니다. 유사한 의미의 단어는 벡터 공간에서 서로 가까운 위치에 놓이게 되며, 통계 기반 접근법과 달리 단어의 의미적 관계와 패턴을 학습할 수 있게 됩니다.
예를 들어 “좋다”, “훌륭하다”, “대박이다”는 다르게 생긴 단어지만 비슷한 감정을 표현하는 말이라는 걸 컴퓨터가 배울 수 있게 된 것입니다. 덕분에 “추천해줘”라고 했을 때, ‘좋은’ 결과들을 가져오는 일도 가능해졌죠.
그리고 연속적이고 밀집된 벡터로 표현함으로써 데이터의 희소성 문제도 완화할 수 있었습니다. 벡터가 밀집되면서 단어가 문장에서 가지는 의미를 숫자로 표현할 수 있었기 때문입니다.
다만 Word Embedding도 한계가 있었습니다. 학습된 후 단어당 하나의 고정된 벡터를 제공하기 때문에 문맥에 따라 의미가 달라지는 경우를 반영하지 못하고, 문장이나 문서 전체의 의미를 학습하지 못하였습니다.
그에 따라 문맥까지 고려하는 딥러닝 기반 모델이 필요해졌습니다.
4. 딥러닝 기반 모델링
이후 딥러닝 기술의 발전과 함께, 순환 신경망(RNN), 장단기 메모리(LSTM), 그리고 트랜스포머(Transformer)와 같은 모델이 등장하였습니다. 딥러닝 기반의 NLP는 단어의 문맥을 고려하여 동적으로 변하는 단어 벡터(Contextual Embedding)를 생성하였고, 같은 단어라도 문맥에 따라 다르게 표현하였습니다. BERT와 같은 모델은 문장에서 단어가 주변 단어와 어떤 관계를 가지는지를 학습하여 문맥에 따라 벡터를 조정합니다. GPT는 단어 간의 순차적 관계와 문맥적 의미를 학습합니다.
이러한 모델들, 특히 Transformer는 단어 간의 장거리 관계(Long-Term Dependencies)를 학습할 수 있게 하였으며, 문장 전체나 문서 전체의 의미를 학습할 수 있도록 하였습니다.
이를 쉽게 설명하면, Word Embedding은 단어를 각각의 의미로 “사진 한 장”처럼 고정된 방식으로 표현합니다. 반면 딥러닝 기반 모델은 단어를 문맥에 따라 “동영상처럼 변화하는” 방식으로 표현하는 것입니다.
이전 방식들은 단어를 정적인 벡터로만 표현했지만, 딥러닝 모델은 문맥에 따라 벡터가 달라지므로, 단어가 어떤 상황에서 어떤 의미로 사용되는지를 더욱 사람처럼 이해할 수 있게 되었습니다. 특히 Transformer는 문장의 흐름 전체를 파악하고, 긴 거리의 관계까지 학습할 수 있어 사람처럼 자연스럽게 문장을 생성하는 데 결정적인 역할을 했습니다.
Transformer는 병렬 처리가 가능하고 긴 문맥을 효과적으로 처리할 수 있는 구조로 NLP 분야에 큰 혁신을 가져왔습니다. 무엇보다 구조적 특성과 범용성 덕분에 NLP를 넘어 컴퓨터 비전, 멀티모달 학습, 추천 시스템, 시계열 데이터 분석 등 다른 데이터 도메인에서도 활용되는 범용적 머신러닝 기술로 자리잡았습니다.
이제, 컴퓨터와도 ‘자연스럽게’ 대화하는 시대
결국 인간의 언어를 제대로 이해하기 위해 시작된 NLP는, 규칙 → 통계 → 의미 → 문맥의 순으로 진화해왔습니다. 그리고 지금의 ChatGPT는 이 모든 기술적 흐름 위에 서서, 마치 사람처럼 대화하는 AI를 실현하고 있는 것입니다. 우리는 더 이상 컴퓨터에게 “정확한 명령어”를 외우지 않아도 됩니다. 마치 친구에게 말하듯, 질문하고, 설명하고, 고민을 털어놓을 수 있는 시대가 된 것입니다.
이 놀라운 변화의 중심에는 바로 자연어 처리(NLP)의 눈부신 진화가 있습니다. 초기의 단순 규칙에서 시작해, 통계적 패턴을 배우고, 단어의 의미를 이해하고, 마침내 문맥까지 파악하게 된 기술들.
이 모든 발전 위에 등장한 것이 바로 Transformer, 그리고 이 기술을 바탕으로 만들어진 ChatGPT입니다. 즉, ChatGPT는 단순한 기술의 집합체가 아니라, 인간 언어를 이해하려는 수십 년의 연구가 빚어낸 결정체입니다.
결론적으로, ChatGPT는 NLP의 진화과정 속에서 등장한 Transformer라는 기술을 바탕으로 구현된 LLM(Large Language Model)입니다.
우리가 자연스럽게 대화할 수 있는 지금 이 순간도, 그 배경에는 수많은 기술적 도전과 진화가 존재하고 있었던 것이죠. 앞으로의 시대, 우리는 컴퓨터와의 대화를 통해 더 많은 것을 배우고, 창조하고, 나눌 수 있을 것입니다.
그리고 그 시작은 언제나 우리가 자연스럽게 꺼낸 한마디로부터 시작됩니다.
“ChatGPT야, 이거 좀 알려줄래?”
Appendix – 이 글에 나오는 용어 간단히 이해하기
NLP (Natural Language Processing) → 컴퓨터가 사람의 말을 알아듣고 이해하도록 만드는 기술이에요. 우리가 일상적으로 쓰는 말을 컴퓨터가 이해하고 반응하게 만드는 거죠.
자연어 → 우리가 평소에 쓰는 말이나 글을 말해요. “오늘 날씨 어때?”처럼 자연스럽게 말하는 형태를 자연어라고 해요.
Query (쿼리) → 컴퓨터에게 요청하는 질문이나 명령이에요. 검색창에 “강아지 귀여운 사진”이라고 입력하는 것도 하나의 쿼리입니다.
형태소 분석 → 단어를 더 이상 쪼갤 수 없는 가장 작은 단위로 나누는 작업이에요. 예를 들어 “먹었습니다”는 “먹 + 었 + 습니다”로 나눌 수 있어요.
정규화 → 같은 의미의 표현을 하나로 통일하는 작업이에요. 예를 들어 “다녀왔어요”, “다녀왔습니다”, “왔어요” 같은 말을 같은 뜻으로 처리하는 거예요.
구문 분석(Syntactic Parsing) → 문장 속에서 어떤 단어가 주어고, 어떤 게 동사고, 어떻게 연결되어 있는지를 파악하는 작업이에요.
n-gram → 단어나 글자들을 묶어서 등장 패턴을 살펴보는 방식이에요. “나는 학교에 간다”라는 문장을 2-gram으로 보면 “나는”, “학교에”, “간다” 같은 식으로 분석해요.
Hidden Markov Model (HMM) → 문장에서 겉으로 드러나지 않는 의미나 역할(예: 단어가 동사인지 명사인지)을 확률로 예측해보는 방식이에요.
Word Embedding → 단어를 숫자로 바꾸는 방법이에요. 비슷한 의미의 단어끼리는 비슷한 숫자 덩어리(벡터)를 가지게 해서, 컴퓨터가 단어의 의미를 감으로 알 수 있게 해요.
벡터(Vector) → 단어를 표현하기 위한 숫자 목록이라고 보면 돼요. 이 숫자들을 통해 컴퓨터는 단어의 성격이나 의미를 비교해요.
희소 벡터 / 밀집 벡터 → 희소 벡터는 대부분 0으로 채워진 길고 복잡한 숫자 배열이고, 밀집 벡터는 짧고 의미 있는 숫자만 담은 깔끔한 배열이에요. 밀집 벡터가 훨씬 효율적이죠.
RNN (Recurrent Neural Network) → 앞에서 본 단어를 기억해가며 문장을 이해하는 신경망이에요. 기억력이 있는 AI 구조라고 보면 됩니다.
LSTM (Long Short-Term Memory) → RNN보다 더 멀리 있는 단어도 잘 기억할 수 있도록 만든 구조예요. 기억력이 더 좋아진 버전이죠.
Contextual Embedding (문맥 기반 벡터) → 같은 단어라도 문장마다 의미가 다를 수 있잖아요? 그걸 반영해서 ‘그때그때’ 의미를 바꾸는 방식이에요. 예: “은행(bank)”이 돈을 맡기는 곳인지, 강둑인지 구분하는 것.
Transformer → 문장의 흐름을 전체적으로 보고 이해할 수 있는 구조예요. 빠르고 정확하게 많은 문장을 처리할 수 있어서, 지금의 AI 기술에 큰 역할을 했어요.
BERT → 문장 전체를 한꺼번에 보고, 가운데 있는 단어까지도 이해하는 모델이에요. 문맥 파악에 아주 강합니다.
GPT → 문장을 순서대로 읽으면서, 다음에 나올 말을 예측하는 모델이에요. ChatGPT는 이 GPT의 응용 버전이죠.
LLM (Large Language Model) → 아주 많은 글을 학습해서, 다양한 질문에 자연스럽게 대답할 수 있는 거대한 언어 모델이에요.
멀티모달 학습 → 글뿐 아니라 그림, 영상 등 다양한 정보를 동시에 처리하고 이해하는 AI 기술이에요.
병렬 처리 → 여러 작업을 동시에 빠르게 처리하는 방식이에요. Transformer가 이걸 잘해서 속도가 빠른 거예요.
