챗GPT 원리 완전분석 (AI, GPT, 구조)

요즘 주변에서 챗GPT 이야기를 한 번쯤은 들어보셨을 겁니다.

일상 대화부터 업무 자동화까지 다양한 분야에서 활용되다 보니, 자연스럽게 관심이 생기기 마련인데요.

그런데 챗GPT가 어떤 원리로 작동하는지, 단순히 검색하는 AI랑 뭐가 다른지 궁금해한 적 있으신가요?

오늘은 챗GPT의 핵심 기술인 GPT 모델이 어떻게 구성되어 있고, 왜 그렇게 사람처럼 말할 수 있는지 쉽고 편하게 설명해 드릴게요.

인공지능 AI 챗GPT

챗GPT는 어떤 방식으로 말을 이어갈까?

먼저, 챗GPT는 단순한 검색기가 아닙니다.

누가 만든 정보 중 하나를 골라 보여주는 게 아니라, 아예 새로운 문장을 ‘생성’해내는 AI죠.

그래서 ‘생성형 AI’라고도 불립니다.

핵심은 아주 단순합니다.

다음에 어떤 단어가 올지 예측해서 문장을 만들어나간다는 거예요.

예를 들어, “오늘은 날씨가”라는 말을 입력하면, 챗GPT는 그다음에 “맑아요”, “흐려요”, “좋았어요” 같은 표현 중 하나를 고릅니다. 물론 단순한 무작위 선택은 아니고, 수많은 데이터를 바탕으로 확률이 가장 높은 단어를 뽑는 방식입니다.

이 과정을 가능하게 해주는 기술이 바로 트랜스포머(Transformer)입니다.

이 구조는 문장의 흐름과 맥락을 파악해, 문장 전체를 이해한 것처럼 자연스럽게 말을 이어갑니다.

예전 AI는 앞에 나온 단어만 순차적으로 보면서 판단했다면, 트랜스포머는 앞뒤 전체 문맥을 동시에 살펴볼 수 있어 훨씬 더 유연하게 대화가 가능합니다.

결과적으로 챗GPT는 단어 하나하나를 따로 처리하지 않고, 말 전체의 의미와 흐름을 이해하려 노력합니다.

이 덕분에 우리가 읽을 때도 ‘자연스럽다’고 느끼게 되는 거죠.

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GPT 모델은 어떤 구조로 이뤄져 있을까?

GPT는 OpenAI에서 만든 인공지능 모델입니다.

이름을 풀면 ‘Generative Pre-trained Transformer’인데요, 말 그대로 ‘사전 학습된 생성형 트랜스포머’라는 뜻입니다.

우선 GPT는 두 단계로 만들어집니다.

첫 번째는 ‘사전 학습’입니다.

이 단계에서는 인터넷, 책, 뉴스 등 정말 다양한 텍스트 데이터를 읽고 언어의 규칙과 패턴을 익히게 되죠.

그다음은 ‘미세 조정’ 단계인데, 이때는 특정 목적에 맞게 챗GPT를 조금 더 정제합니다.

예를 들어 고객 응대나 글쓰기, 코딩 등에 특화되도록 훈련시키는 겁니다.

이 모델 안에는 수백억 개의 파라미터(일종의 AI의 ‘뉴런’)가 존재합니다.

GPT-3에는 약 1,750억 개, GPT-4는 그보다 훨씬 더 많은 파라미터를 가지고 있죠.

이 수치는 AI가 얼마나 복잡한 판단을 할 수 있는지를 보여주는 척도라고 할 수 있어요.

또 하나 중요한 구조는 ‘Self-Attention’입니다.

이 기술은 문장 속 단어들끼리 어떤 관계가 있는지를 계산해 주는 역할을 해요.

예를 들어, “철수가 사과를 먹었다. 그것은 달콤했다.”라는 문장에서 ‘그것’이 ‘사과’를 뜻한다는 걸 챗GPT가 파악할 수 있는 것도 이 구조 덕분입니다.

결국 GPT는 단순히 단어를 이어 붙이는 게 아니라, 문맥을 분석하고 자연스럽게 말하는 흐름을 학습한 모델이에요.

그래서 우리가 질문했을 때 ‘어떻게 이런 대답을 하지?’ 싶은 수준의 답변을 보여주는 겁니다.

챗GPT가 사람처럼 느껴지는 이유

많은 분들이 챗GPT와 대화하다 보면 “진짜 사람 같아”라고 느끼는 순간이 있을 거예요.

그 이유는 단순히 방대한 데이터를 학습했기 때문만은 아닙니다.

 

첫째, GPT는 수많은 글을 읽으며 다양한 표현 방식과 문장 구조를 익혔어요.

우리가 일상에서 사용하는 말투, 뉴스에서 쓰는 문장, 심지어 소설 스타일까지도 어느 정도 흉내 낼 수 있는 겁니다.

 

둘째, 대화 흐름을 이해합니다.

예전 AI들은 질문이 조금만 길어져도 엉뚱한 대답을 하곤 했는데, 챗GPT는 앞뒤 맥락을 고려해서 대답을 이어갑니다.

 

셋째, 새롭게 문장을 만들어냅니다. 기존 정보를 복사해서 붙여 넣는 방식이 아니라, 새로운 문장을 조합해서 생성하는 능력이 있죠. 이건 정말 인간의 사고방식에 가까운 부분이에요.

 

넷째, 사용자 피드백을 통해 계속 성장합니다. OpenAI는 사람들이 챗GPT와 나눈 대화를 바탕으로 어떤 대답이 좋았고, 어떤 대답이 별로였는지를 학습시켜 모델을 지속적으로 개선합니다.

물론 챗GPT가 진짜 사람처럼 ‘생각’하는 건 아니에요.

이해하고 감정을 느끼는 것도 아니죠.

하지만 데이터를 기반으로 문맥과 의미를 분석하고, 거기에 가장 어울리는 문장을 생성하는 능력이 탁월하다 보니 사람처럼 느껴지는 겁니다.

챗GPT는 단순한 챗봇이 아닙니다.

언어를 이해하고 새롭게 만들어내는 강력한 AI죠.

그 원리를 알고 나면, 단순히 질문을 던지는 것에서 그치지 않고, 더 효과적으로 활용할 수 있습니다.

글쓰기, 기획, 요약, 번역, 심지어 코딩까지… 활용 분야는 무궁무진하니까요.

앞으로 AI는 지금보다 훨씬 더 우리 일상에 깊숙이 들어올 겁니다.

그 변화 속에서 챗GPT 같은 도구를 제대로 활용하기 위해선, 이런 기본적인 작동 원리를 이해해 두는 게 큰 자산이 될 거예요.

 

2025.05.24 - [생활+정보+취미] - AI 심리상담, 마음을 맡겨도 괜찮을까?

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