오늘 아침, 스마트폰 알람에 깨어나 날씨 앱을 확인하고, 시리나 빅스비에게 오늘 일정을 물어보고, 출근길에 지니나 멜론에서 추천해준 플레이리스트를 듣고 있다면, 우리는 이미 하루를 AI와 함께 시작한 셈입니다.
인스타그램에서 관심 있을 만한 게시물이 피드에 뜨고, 넷플릭스가 취향에 맞는 드라마를 추천하고, 구글 지도가 최적의 경로를 제안하는 것까지 – 이제 AI는 특별한 기술이 아닌, 우리 일상의 일부가 되었어요. 이제 ‘AI’ 는 뉴스 헤드라인을 장식하고, 기업들의 마케팅 문구에 빠지지 않으며, 심지어 대통령 선거 공약에까지 등장합니다.
하지만 누가 갑자기 “AI가 뭐에요?”라고 물으면 왠지 대답하기는 어렵습니다. 어쩌면 AI가 너무 빠르게 발전하다 보니 우리는 그것이 무엇인지 충분히 생각할 시간조차 없었는지도 모르겠습니다. ChatGPT, Gemini와 같은 생성형 AI 서비스들이 등장하면서, 우리는 ‘와, 이게 정말 가능하네!’라는 감탄 속에 기술의 결과물만 바라보았을 뿐, 그 기술이 근본적으로 무엇인지에 대해서는 크게 고민하지 않았던 것 같습니다.
오늘은 넘쳐나는 AI 시대에 다시 한번 ‘인공지능이란 무엇인가’라는 기본적인 질문으로 돌아가 보려 합니다.
1. AI의 정의와 역사
인공지능(Artificial Intelligence)이라는 용어가 공식적으로 등장한 것은 1956년 다트머스 회의에서 였습니다. 당시 컴퓨터 과학자 존 매카시(John McCarthy)는 인공지능을 “기계가 인간처럼 생각하게 만드는 과학과 공학”이라고 정의했죠. 하지만 이 정의는 상당히 추상적이었습니다. ‘인간처럼 생각하는 것’이 정확히 무엇을 의미 하는지조차 명확하지 않았으니까요.
이후 AI 기술은 다음과 같이 발전하게 됩니다.
- 1950~70년대: 규칙 기반 AI
– 사람이 직접 작성한 논리 규칙을 따라 동작
– 예) 체스 프로그램, 전문가 시스템
- 1980~90년대: 기계학습(Machine Learning) 등장
– 데이터를 통해 패턴을 학습하는 방식으로 전환
– 신경망(Neural Networks), 의사결정 트리(Decision Tree) 등의 알고리즘 발전
- 2010년대: 딥러닝(Deep Learning)의 혁명
– 인간 뇌의 신경망 구조에서 영감을 받은다층 신경망(Deep Neural Networks)과 대규모 데이터를 활용해 AI 성능 급상승
– 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리에서 획기적 발전
그리고 2020년대에 접어들면서, 우리는 GPT-4, Claude, Gemini 같은 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) 의 시대를 맞이하게 되었습니다. 이들은 자연어 처리 능력을 넘어, 멀티모달(Multimodal) 기능을 갖추며, 텍스트 뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상까지 이해하고 생성할 수 있게 되었죠. 이를 통해 개인부터 기업까지, AI를 단순한 자동화 도구가 아닌, ‘코파일럿(Copilot)’으로서 창의적이고 협업적인 파트너로 활용하고 있습니다.
2. AI 기술의 핵심 원리
AI의 모든 화려한 기능 뒤에는 몇 가지 기본적인 원리들이 자리잡고 있는데요, 이런 원리들을 이해하면 복잡해 보이는 AI 시스템도 조금 더 명확하게 바라볼 수 있습니다.
먼저, AI의 가장 기본적인 원리는 ‘데이터를 통한 학습’입니다. 인간이 경험을 통해 배우듯, AI 시스템은 데이터를 통해 학습합니다. 예를 들어, 이미지 인식 AI를 만들기 위해서는 수많은 사진과 그에 해당하는 레이블(예: “이것은 고양이입니다”, “이것은 강아지입니다”)을 AI에게 보여주는 과정이 필요합니다. AI는 이 데이터들을 분석하면서 ‘고양이다움’과 ‘강아지다움’의 패턴을 스스로 찾아내게 됩니다.
두 번째 원리는 ‘패턴 인식과 일반화’입니다. AI는 학습 데이터에서 패턴을 발견하고, 이를 새로운 데이터에 적용하는 능력을 갖추고 있습니다. 수천 장의 고양이 사진을 본 AI는 처음 보는 고양이 사진도 고양이로 인식할 수 있게 됩니다. 이러한 일반화 능력은 AI가 실제 세계에서 유용하게 활용될 수 있는 이유 중 하나입니다.
세 번째 원리는 ‘확률과 예측’입니다. 현대의 AI 시스템들은 대부분 확률적 모델을 기반으로 합니다. 예를 들어, 자연어 처리 AI가 다음에 올 단어를 예측할 때, 그것은 단순히 ‘이 단어가 올 것이다’라고 단정짓지 않고, ‘이 단어가 올 확률이 얼마다’라는 형태로 판단합니다. 이러한 확률적 접근은 AI가 불확실한 상황에서도 합리적인 결정을 내릴 수 있게 해줍니다.
마지막으로, 최근 주목받는 ‘딥러닝’은 인간 뇌의 신경망 구조에서 영감을 받은 기술입니다. 여러 층으로 구성된 인공 신경망은 간단한 패턴부터 복잡한 개념까지 계층적으로 학습할 수 있게 합니다. 예를 들어, 이미지 인식에서는 낮은 층에서 선과 모서리 같은 기본적인 특징을 학습하고, 높은 층에서는 눈, 코, 입과 같은 더 복잡한 특징을 학습하며, 최종적으로는 ‘이것이 사람의 얼굴이다’라는 판단을 내리게 됩니다.
이 원리를 이해하면, AI가 ‘마치 인간처럼’ 보이지만 실제로는 특정 방식으로 패턴을 학습하는 시스템이라는 점을 알 수 있습니다.
3. 현대 AI의 다양한 얼굴들
오늘날 AI는 다양한 형태로 우리 주변에 존재합니다. 각기 다른 목적과 기능을 가진 이 AI들은 마치 여러 얼굴을 가진 기술과도 같습니다.
가장 최근에 대중의 주목을 받은 것은 단연 ‘생성형 AI’입니다. 인간의 언어를 이해하고 응답하는 능력을 보여주며, 글쓰기부터 코딩까지 다양한 작업을 수행할 수 있는데요.
특히 최근에는 ChatGPT의 이미지 생성 서비스로 만든 다양한 애니메이션 풍의 사진들이 카카오톡부터, 인스타그램 피드 어디에서나 보이고 있습니다.
이런 생성형 AI의 등장으로 “창의성은 인간만의 영역인가?”라는 철학적 질문부터 “이 그림의 저작권은 누구 것인가?”라는 현실적인 문제까지 여러 논쟁이 불거지기도 하죠.
생성형 AI 뿐 아니라, 예측형 AI도 일상에서 많이 접하고 있습니다. 넷플릭스의 영화 추천, 유튜브의 동영상 추천, 온라인 쇼핑몰의 상품 추천 등은 모두 사용자의 과거 행동 데이터를 분석하여 미래 선호도를 예측하는 AI 시스템에 기반하고 있습니다. 이러한 추천 시스템은 우리의 선택을 돕는 동시에, 때로는 우리의 취향과 관심사를 형성하는 데도 영향을 미칩니다.
또 다른 형태는 ‘인식형 AI’입니다. 얼굴 인식, 음성 인식, 객체 인식 등의 기술은 이제 스마트폰, 보안 시스템, 자율주행차 등 다양한 제품과 서비스에 내장되어 있습니다. 인식형 AI는 디지털 세계와 물리적 세계 사이의 다리 역할을 하며, 인간-기계 상호작용을 더욱 자연스럽고 직관적으로 만들어줍니다.
이처럼 다양한 형태의 AI가 발전하면서, 우리는 점점 더 ‘특화된 AI’와 ‘범용 AI’의 구분에 대해 이야기하게 되었습니다. 특화된 AI는 특정 작업(예: 체스 두기, 이미지 분류)에 최적화된 시스템을 말하며, 범용 AI는 인간처럼 다양한 영역에서 학습하고 적응할 수 있는 시스템을 의미합니다. 현재의 AI는 대부분 특화된 AI에 속하지만, 많은 연구자들은 범용 AI(AGI, Artificial General Intelligence)의 가능성을 탐구하고 있습니다.
4. AI를 바라보는 다양한 관점
AI를 어떻게 정의하고 이해할 것인가는 우리가 어떤 관점에서 바라보느냐에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 기술자, 철학자, 사회학자, 그리고 일반 사용자에 이르기까지, 각자의 시각에서 AI는 다른 의미를 가집니다.
기술적 관점에서 AI는 알고리즘과 데이터 구조, 수학적 모델의 집합체이지만,
철학적 관점에서 AI는 ‘인간 지능과 의식의 본질에 대한 탐구’입니다. 철학자들은 AI가 진정한 의미에서 ‘생각’할 수 있는지, ‘의식’을 가질 수 있는지, 그리고 이것이 인간 지능과 어떻게 다른지에 대해 오랫동안 논쟁해왔습니다.
사회적 관점에서 AI는 ‘사회 변화의 촉매제’입니다. 사회학자, 경제학자, 정책 입안자들에게 AI는 노동 시장, 사회 구조, 권력 관계에 영향을 미치는 강력한 힘입니다. 이들은 AI가 가져올 일자리 변화, 불평등 심화 가능성, 프라이버시와 자율성에 대한 영향 등에 주목합니다. AI가 단순한 기술을 넘어 사회적, 경제적, 정치적 맥락 속에서 어떤 의미를 갖는지를 탐구하는 것이죠.
일상적 관점에서 AI는 ‘우리의 삶을 편리하게 만드는 도구’입니다. 대부분의 사람들에게 AI는 스마트폰의 음성 비서, 영화 추천 시스템, 챗봇 고객 서비스 등으로 체험됩니다. 이들에게 중요한 것은 AI가 얼마나 쉽게 사용할 수 있는지, 얼마나 유용한 결과를 제공하는지, 그리고 얼마나 믿을 수 있는지입니다.
이처럼 AI는 단순한 기술 이상의, 우리의 지능과 의식에 대한 이해, 사회적 관계와 구조, 그리고 일상적 경험에 영향을 미치는 복합적인 현상으로 볼 수 있습니다.
5. 결론
인공지능 기술이 폭발적으로 성장하는 지금, 우리는 종종 ‘무엇을 할 수 있는가’에 초점을 맞추느라 ‘그것이 무엇인가’라는 근본적인 질문을 놓치곤 합니다.
결국 AI란 무엇일까요?
기술적으로는 ‘데이터로부터 학습하여 패턴을 인식하고, 예측을 수행하며, 때로는 창의적인 결과물을 생성할 수 있는 컴퓨터 시스템’이라고 정의할 수 있습니다. 그러나 이것은 기술적 정의에 불과합니다. 더 넓은 의미에서는 인간의 지능과 창의성에 대한 이해를 확장시키고, 사회와 경제의 모습을 재구성하며, 인간과 기계의 관계를 새롭게 정의하기도 합니다.
AI 시대를 현명하게 살아가려면 기술에 대한 맹목적인 찬사나 비판이 아닌, 균형 잡힌 이해가 필요합니다. 그런 과정에서 우리는 AI를 수동적으로 받아들이기보다 우리의 필요와 가치에 맞게 형성해 나갈 수 있을 것입니다.
그렇다면, 여러분에게 AI란 무엇인가요? AI는 단순한 도구인가요, 아니면 더 큰 의미를 가진 존재인가요? 이 질문에 대한 답은 저마다 다르겠지만, 중요한 것은 이 질문을 계속 던지고 생각하는 것입니다. 그것이 바로 AI 시대에서 지혜롭게 나아가는 방법일 테니까요.
출처 : https://en.wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop
https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence
https://arxiv.org/pdf/2212.11279
https://news.skhynix.co.kr/all-around-ai-1/
https://news.skhynix.co.kr/all-around-ai-2/
