언어모델의 작동 원리 : 이해 없이 패턴을 학습하는 기계
많은 사람들이 ChatGPT 같은 대규모 언어모델과 대화하면서, 마치 '진짜 이해'를 하고 있는 듯한 착각에 빠진다. 대답이 매끄럽고, 문맥에 맞는 답변을 제시하기 때문이다. 하지만 실제로 언어모델은 인간처럼 '이해'를 하는 것이 아니다. 이 점을 정확히 알기 위해서는 먼저 언어모델이 어떻게 작동하는지 살펴볼 필요가 있다.
언어모델은 기본적으로 방대한 양의 텍스트 데이터를 바탕으로 확률적 패턴을 학습한다. '어떤 단어 다음에 어떤 단어가 올 확률이 높은지'를 계산해 문장을 생성하는 구조다. 예를 들어, "나는 오늘 아침에"라는 문장 다음에 올 단어로 "커피를", "산책을", "학교에" 같은 단어들이 높은 확률을 가진다. 언어모델은 이 확률을 토대로 가장 자연스럽고 논리적인 답변을 만들어낸다.
이 과정에서 모델은 실제로 '아침', '커피', '학교'의 개념이나 맥락을 '이해'하는 것이 아니다. 단지 과거 수십억 문서 속에서 그런 단어들이 함께 등장한 패턴을 기억하고 있을 뿐이다. 인간은 단어를 사용할 때, 그 단어가 지닌 경험적 의미, 감정, 맥락을 함께 느끼고 사용하지만, 언어모델은 이런 경험적 기반 없이 '데이터 상의 패턴'만을 다룬다.
이런 이유로, 언뜻 보기에 언어모델이 매우 똑똑하고 이해력이 뛰어나 보이지만, 사실상 깊은 의미나 의도, 숨은 맥락을 완전히 파악한다고 보기는 어렵다. 이는 언어모델이 때때로 어색하거나 논리적 비약이 있는 답변을 생성하는 이유이기도 하다. 결국 언어모델은 '말을 잘 흉내내는 기계'일 뿐, 진정한 의미의 이해는 하지 않는다는 점을 기억해야 한다.
인간의 이해와 언어모델의 차이: 맥락, 감정, 그리고 의도의 부재
인간이 언어를 사용할 때 단순히 단어를 나열하는 것이 아니다. 우리는 말 한마디를 할 때, 상대방의 표정, 억양, 분위기, 과거 경험, 심지어 눈치까지 복합적으로 고려한다. 인간 언어는 정보 전달뿐 아니라, 감정 표현, 관계 맺기, 문화 공유 등의 복합적인 기능을 수행한다. 그렇다면 ChatGPT와 같은 언어모델은 이런 인간적인 언어 사용을 어느 정도 따라잡을 수 있을까?
가장 큰 차이는 바로 맥락과 감정에 대한 깊은 이해에 있다. 인간은 상황에 따라 같은 문장이라도 전혀 다른 의미를 부여할 수 있다. 예를 들어, "괜찮아"라는 말은 진심일 수도, 반어적 표현일 수도 있다. 상대방의 표정, 말투, 과거의 대화 내용을 종합해 우리는 이 차이를 자연스럽게 파악한다. 그러나 언어모델은 표면적인 텍스트만을 기반으로 하기 때문에, 이런 미묘한 뉘앙스나 감정의 흐름을 정확히 읽어내기 어렵다.
또한, 인간은 언어를 통해 의도를 전달한다. 설득하고 싶을 때, 위로하고 싶을 때, 때로는 거짓말을 할 때도 있다. 이런 의도는 말의 선택, 표현 방식, 숨은 의미를 통해 전달된다. 하지만 언어모델은 '의도'라는 개념 자체를 이해하지 못한다. 모델은 그저 '이런 상황에서는 이런 문장이 자연스럽다'는 패턴을 따를 뿐, 왜 그런 문장을 써야 하는지에 대한 내재적 이유를 알지 못한다.
결국, 인간 언어의 본질은 단순한 정보 전달이 아니라, 상호 작용과 의미 구성에 있다. 언어모델은 이러한 본질을 흉내낼 수는 있지만, 진정으로 체득하거나 창조하지는 못한다. 이것이 인간의 이해와 언어모델이 만들어내는 대답 사이에 존재하는 본질적인 차이다.
진정한 이해란 무엇인가: 언어모델의 한계와 미래 가능성
그렇다면 '이해'란 무엇인가? 단순히 문법적으로 맞는 문장을 생성하는 것인가, 아니면 그 언어가 의미하는 세계를 스스로 경험하고 해석하는 것인가? 이 질문은 언어모델과 인간 지능을 비교할 때 가장 본질적인 고민을 던진다.
철학자들과 인지과학자들은 '이해'를 의미를 인식하고, 그것을 기반으로 행동하거나 사고를 전개할 수 있는 능력으로 정의한다. 즉, 단어의 표면적인 조합만으로는 이해했다고 볼 수 없고, 그 단어가 가리키는 현실 세계의 대상이나 개념을 실제로 알고 있어야 진정한 이해라고 할 수 있다.
이 관점에서 보면, 현재의 언어모델은 명확한 한계를 가진다. 언어모델은 실제 세계를 경험하지 못하며, 물리적 상호작용도 하지 않는다. '사과'라는 단어를 수천만 번 학습했어도, 사과의 향기, 맛, 무게를 직접 느껴본 적이 없는 것이다. 따라서, 인간처럼 개념을 '몸으로' 이해하고 있지 않다.
하지만 기술은 빠르게 발전하고 있다. 최근에는 언어모델에 시각, 청각, 행동 데이터까지 결합하는 멀티모달 AI 연구가 활발히 진행되고 있다. AI가 사진, 영상, 소리, 심지어 로봇을 통한 물리적 상호작용을 경험하게 하려는 시도가 이어지고 있다. 이런 방향으로 발전한다면, 미래에는 지금보다 훨씬 더 깊은 맥락 이해 능력을 가진 AI가 등장할 가능성도 있다.
결국, 오늘날 ChatGPT 같은 언어모델은 인간 언어를 '형식적으로' 잘 다루는 수준에 머물러 있다. 그러나 진정한 의미의 이해, 즉 인간처럼 경험하고, 느끼고, 사고하는 능력은 아직 요원한 목표다. 이 차이를 명확히 인식하는 것이 AI를 올바르게 활용하고, 인간 고유의 사고와 소통 능력을 지키는 데 중요한 역할을 할 것이다.