AI 모델의 작동 원리, AI의 사고 방식은?

패턴을 수식으로 바꾸는 기술 산업 전반에 확산되다

인공지능 기술의 확산과 함께 ‘모델’이라는 용어가 빈번히 등장한다. 모델은 데이터 안에 존재하는 패턴을 수학적 형식으로 구조화한 결과물이다. 컴퓨터는 방대한 자료를 반복 학습하며 입력값과 결과값 사이의 관계를 계산한다. 이 과정에서 알고리즘 체계가 형성된다. 알고리즘은 문제를 해결하기 위한 절차를 의미한다. 모델은 이러한 절차를 통해 도출된 계산 구조다.

모델은 현실의 복잡한 현상을 단순한 수식으로 표현한다. 날씨 예측, 주가 분석, 질병 진단 보조 같은 문제는 변수 수가 많다. 사람의 직관만으로는 모든 관계를 파악하기 어렵다. 인공지능은 데이터를 통해 상관관계를 찾아낸다. 내부에는 가중치와 편향이라는 값이 존재한다. 가중치는 입력값의 영향력을 수치로 나타낸 값이다. 편향은 계산 결과를 일정 방향으로 조정하는 상수다. 학습 과정에서 이 값들은 반복적으로 수정된다. 목표는 오차를 줄이는 것이다. 오차는 예측값과 실제값의 차이를 의미한다.

모델 구축의 출발점은 데이터 수집이다. 데이터는 텍스트, 이미지, 음성, 숫자 기록 등 다양한 형태로 존재한다. 수집된 자료는 바로 사용할 수 없다. 결측값을 제거하고 형식을 통일하는 전처리 단계가 필요하다. 정제된 데이터가 입력되면 학습이 시작된다. 학습은 반복 계산을 통해 이루어진다. 컴퓨터는 결과가 틀릴 때마다 가중치를 조정한다. 이 과정은 사람이 반복 훈련을 통해 숙련도를 높이는 방식과 유사하다.

학습이 끝난 모델은 새로운 데이터를 받는다. 한 번도 본 적 없는 입력이 들어와도 기존에 학습한 규칙을 토대로 결과를 추론한다. 이를 일반화 능력이라 부른다. 일반화가 잘 이루어지면 실제 환경에서도 안정적인 성능을 보인다. 반대로 학습 데이터에만 맞춰진 상태라면 문제가 발생한다. 이를 과적합이라 한다. 과적합은 시험 문제만 외운 학생이 응용 문제를 풀지 못하는 상황과 비슷하다. 개발자는 이를 방지하기 위해 학습 데이터를 나누어 사용한다. 일부는 학습에 활용하고 일부는 평가에 사용한다.

모델은 목적에 따라 구조가 달라진다. 이미지 인식 모델은 사진 속 물체의 특징을 추출하는 구조를 가진다. 자연어 처리 모델은 문장의 문맥을 이해하도록 설계된다. 자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하도록 만드는 기술을 뜻한다. 음성 분석 모델은 소리의 파형을 수치로 바꿔 의미를 파악한다. 최근에는 텍스트와 이미지를 함께 처리하는 멀티모달 모델이 등장했다. 멀티모달은 여러 형태의 데이터를 동시에 다룬다는 의미다. 대규모 언어 모델인 LLM도 주목받는다. LLM은 Large Language Model의 약자다. 방대한 문장을 학습해 문맥에 맞는 답을 생성한다.

성능은 데이터의 양과 품질에 좌우된다. 부정확한 자료가 많으면 결과도 왜곡된다. 파라미터 수 역시 영향을 준다. 파라미터는 모델 내부에서 조정되는 변수다. 수가 많을수록 복잡한 패턴을 학습할 수 있다. 대신 연산 자원이 많이 필요하다. 최근에는 연산 장치의 성능 향상으로 대규모 계산이 가능해졌다. 그래픽처리장치 GPU는 Graphics Processing Unit의 약자다. 대량의 행렬 연산을 빠르게 처리한다. 이 장치의 발전이 모델 규모 확장을 이끌었다.

산업 현장에서는 검증 절차가 강조된다. 의료 분야에서는 오진 가능성을 낮추는 것이 과제다. 금융 분야에서는 예측 오류가 손실로 이어질 수 있다. 개발자는 정확도, 정밀도 같은 지표를 측정한다. 정확도는 전체 예측 중 맞춘 비율이다. 정밀도는 양성으로 예측한 사례 중 실제 양성의 비율이다. 다양한 지표를 통해 위험 요소를 점검한다. 문제가 발견되면 알고리즘을 수정한다. 학습 방식을 바꾸기도 한다.

모델은 자율주행 차량의 경로 계산에도 쓰인다. 차량은 카메라 영상과 센서 데이터를 분석한다. 도로 상황을 판단해 이동 경로를 선택한다. 의료 영상 분석에서는 종양 의심 부위를 표시한다. 고객 상담 시스템에서는 질문에 대한 답을 생성한다. 방대한 문서를 요약하는 기능도 모델이 수행한다. 이처럼 활용 범위는 넓다.

신경망 구조는 점점 깊어지고 있다. 신경망은 인간 뇌의 뉴런 연결을 모방한 계산 구조다. 층을 여러 단계로 쌓아 복잡한 특징을 추출한다. 이를 딥러닝이라 한다. 딥러닝은 Deep Learning의 음역어다. 깊은 층을 활용한 학습 방식을 의미한다. 이 구조는 단순 분류를 넘어 이미지 생성, 문장 작성 같은 작업을 수행한다. 연산 효율을 높이기 위한 연구도 이어진다. 적은 자원으로 높은 성능을 내는 방향이 목표다. 데이터가 계속 축적되면서 모델은 주기적으로 업데이트된다. 업데이트는 기존 구조를 개선해 오류를 줄이는 작업이다. 기술 경쟁이 심화되면서 더 정교한 모델 개발이 이어지고 있다.