ChatGPT는 어떻게 학습될까? – AI 훈련 방식 살펴보기

 

요즘 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI가 우리의 일상에 깊이 들어오고 있습니다. 마치 사람처럼 자연스러운 문장을 쓰고, 농담도 하고, 번역과 요약, 코딩까지 해내는 이 똑똑한 AI는 도대체 어떻게 ‘배웠을까’ 하는 궁금증, 한 번쯤 가져보셨을 겁니다.

 

그런데 막상 AI의 학습방식을 검색해 보면 어렵고 복잡한 용어가 넘쳐나죠. “딥러닝”, “트랜스포머”, “파인튜닝”, “지도학습”… 용어만 봐도 머리가 아픕니다. 그래서 오늘은 전문지식이 없어도 이해할 수 있도록, ChatGPT의 학습 과정을 아주 쉽게 풀어서 설명해 드리겠습니다.

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AI도 결국 ‘학습’한다 – 데이터에서 시작되는 똑똑함

ChatGPT는 ‘Generative Pre-trained Transformer’라는 이름처럼, 미리 훈련된(Pre-trained) 언어 모델입니다. 이 말은, 처음부터 질문에 대답하도록 만들어진 것이 아니라, 먼저 세상에 있는 엄청나게 많은 텍스트(인터넷 문서, 책, 위키피디아, 뉴스 등)를 읽고 익힌 다음, 대화형으로 다시 훈련된 것이라는 뜻입니다.

 

예를 들어, 우리가 외국어를 배울 때 단어와 문장을 반복해서 보며 익히듯, AI도 수많은 문장을 반복적으로 분석하며 ‘다음에 올 단어가 무엇인지 예측’하는 능력을 기릅니다. 이게 바로 딥러닝의 핵심 원리입니다.

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트랜스포머 구조 – 문맥을 이해하는 AI의 뇌

그럼 어떻게 AI는 문장 전체의 의미를 파악할 수 있을까요?

 

바로 ‘트랜스포머(Transformer)’라는 뇌 구조 덕분입니다. 이 구조는 문장의 앞뒤 단어들을 동시에 보고, 중요한 단어에 집중하는 주의력(attention)을 키워줍니다. 그래서 “나는 오늘 너를 보았다”와 “너는 오늘 나를 보았다”의 미묘한 차이도 이해할 수 있게 되는 것이죠.

 

즉, ChatGPT는 ‘앞뒤 맥락’을 함께 고려해 말의 흐름을 이해하는 능력을 갖고 있는 겁니다.

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강화학습 + 인간 피드백 = 더욱 자연스러운 대화

 

기본적인 학습이 끝난 후에는 단순히 데이터만 보고 배운 AI가 아니라, 사람처럼 자연스럽게 대화할 수 있도록 특별한 훈련 단계가 추가됩니다. 이걸 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)이라고 부릅니다.

 

쉽게 말해, 사람이 AI의 답변을 보고 “이건 좋은 답”, “이건 별로야”라고 평가해 주는 겁니다. 이 평가를 바탕으로 AI는 사람이 좋아하는 방식으로 대답하는 법을 다시 학습합니다. 마치 선생님이 학생에게 피드백을 주며 더 나은 글쓰기 습관을 길러주는 것처럼요.

 

이 과정을 통해 ChatGPT는 훨씬 더 친절하고, 명확하며, 일관된 문장을 만들 수 있게 됩니다.

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지금도 계속 배우고 있을까?

많은 분들이 궁금해하시는 부분입니다.

“ChatGPT는 지금도 실시간으로 배우고 있나요?”

 

결론부터 말하면, 아니요. 현재의 ChatGPT는 실시간 학습을 하지 않습니다.

한 번 훈련이 완료된 이후에는, 정해진 데이터와 방식을 바탕으로 작동합니다. 우리가 하는 질문 하나하나가 AI를 ‘진짜로’ 새롭게 바꾸는 것은 아닙니다. 다만, OpenAI는 사용자들의 피드백을 모니터링하고, 일정 주기마다 더 나은 버전을 만들기 위해 업데이트를 진행하고 있습니다.

 

예를 들어 GPT-4 → GPT-4o로 넘어간 것처럼 말이죠.

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AI는 천재가 아니라 ‘수많은 학습의 결과’입니다

ChatGPT는 마법처럼 보이지만, 알고 보면 방대한 텍스트를 반복해서 예측하고, 사람의 피드백을 통해 다듬어진 결과물입니다. 인간처럼 직접 경험하거나 느끼진 못하지만, 언어의 패턴과 확률을 정교하게 분석하는 능력이 뛰어난 것이죠.

 

이 글을 통해 “AI는 어떻게 배울까?”라는 질문이 조금은 명확해지셨기를 바랍니다.

AI의 원리를 알면, 그것을 더욱 똑똑하게, 또 안전하게 활용할 수 있습니다.

 

앞으로 AI는 점점 더 많은 일에 쓰이게 될 것입니다. 중요한 건, AI가 ‘무엇을 할 수 있느냐’보다, 우리가 그 원리를 얼마나 잘 이해하고 활용하느냐에 달려 있습니다.