ChatGPT란 무엇인가? 인공지능의 모든 것을 쉽게 이해하기

요즘 뉴스를 보면 하루가 멀다 하고 ChatGPT나 인공지능 이야기가 나오고 있습니다.

저만해도 이미 다양한 생성형 AI를 이용하고 있지만, 또 아이들은 아직 AI가 뭔지 ChatGPT가 뭔지 잘 모르고 있습니다.

그래서 오늘은 제가 공부하고 경험한 것들을 바탕으로, 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 ChatGPT와 인공지능에 대해 이야기해보려고 합니다.

[이미지 삽입 요청: ChatGPT 웹사이트 메인 화면 또는 ChatGPT 로고]

ChatGPT란 무엇인가?

ChatGPT는 한마디로 말하면 ‘대화할 수 있는 인공지능’입니다. Chat은 대화를, GPT는 Generative Pre-trained Transformer라는 기술의 약자인데요. 이 어려운 용어는 일단 잊어버리셔도 됩니다. 중요한 건 ChatGPT가 사람처럼 자연스럽게 대화하고, 질문에 답하고, 글을 작성해주는 프로그램이라는 점이죠.

2022년 11월, 미국의 OpenAI라는 회사가 ChatGPT를 처음 공개했을 때 전 세계가 깜짝 놀랐습니다. 출시 5일 만에 100만 명의 사용자를 확보했고, 두 달 만에 1억 명이 넘는 사람들이 사용하기 시작했으니까요. 그 이유는 간단합니다. 정말 사람처럼 대화가 가능했기 때문이죠.

예를 들어 ChatGPT에게 “오늘 저녁 메뉴 추천해줘"라고 물어보면, 단순히 “김치찌개"라고 답하는 게 아니라 “날씨도 추운데 따뜻한 김치찌개는 어떠세요? 두부랑 돼지고기를 넣으면 더 맛있어요. 반찬으로는 계란말이나 김치전을 곁들이면 좋을 것 같네요"처럼 맥락을 이해하고 구체적으로 답변해줍니다.

인공지능이란 무엇인가?

ChatGPT를 이해하려면 먼저 ‘인공지능’이 뭔지 알아야 합니다. 인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 말 그대로 사람이 만든 ‘인공적인 지능’입니다. 쉽게 말해 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 판단하고 학습할 수 있도록 만든 기술이죠.

우리 주변에서 인공지능은 생각보다 흔하게 볼 수 있습니다. 스마트폰의 음성 비서, 넷플릭스가 추천해주는 영화 목록, 자동차의 내비게이션이 교통 상황을 파악해서 빠른 길을 알려주는 것도 모두 인공지능 기술입니다. 다만 이런 인공지능들은 특정한 목적을 위해 만들어진 거라서 정해진 일만 할 수 있었어요.

그런데 ChatGPT 같은 최신 인공지능은 좀 다릅니다. 하나의 목적이 아니라 다양한 일을 할 수 있거든요. 글쓰기, 번역, 계산, 코딩, 상담 등 정말 많은 걸 해낼 수 있습니다. 이게 가능한 이유는 방대한 양의 데이터로 학습했기 때문인데요. 이 부분은 다음 섹션에서 자세히 설명드리겠습니다.

ChatGPT는 왜 많은 지식을 알고 있고 엄청 똑똑한 것인가?

이전 AI들은 왜 한 가지만 잘했을까?

혹시 이세돌 9단과 알파고의 바둑 대결 기억하시나요? 2016년 그 경기를 보면서 많은 사람들이 “AI가 드디어 인간을 이겼다!“며 놀랐었죠. 그런데 재밌는 건, 그 똑똑한 알파고에게 “오늘 저녁 뭐 먹을까?“라고 물어보면 아무 대답도 못 한다는 겁니다.

왜 그랬을까요? 이전의 AI들은 특정 목적을 위해 맞춤 제작된 전문가였기 때문입니다.

알파고는 오직 바둑만을 위해 만들어졌습니다. 수백만 개의 바둑 기보를 학습하고, 바둑판의 19×19 칸에서 어디에 돌을 놓을지만 계산하도록 설계되었죠. 체스 AI인 딥블루도 마찬가지입니다. 체스만 엄청 잘하지만, 바둑은 전혀 모릅니다.

이건 마치 올림픽 금메달리스트와 같아요. 수영 선수는 수영은 최고지만, 양궁을 시키면 일반인만도 못할 수 있습니다. 이전의 AI들이 바로 그런 ‘한 종목 특화 선수’였던 거죠.

여기서 잠깐, 궁금하신 분들을 위해 설명하자면 - 사실 알파고나 ChatGPT나 기본적으로는 비슷한 ‘신경망’이라는 기술을 사용합니다. 둘 다 데이터를 보고 패턴을 학습하는 원리는 같아요. 하지만 무엇을 학습했느냐가 완전히 달랐습니다.

알파고는 ‘바둑에서 이기는 법’만 배웠습니다. “이 위치에 돌을 놓으면 승률이 65%다"처럼 바둑 승리만을 목표로 학습한 거죠. 반면 ChatGPT는 ‘언어 전체의 작동 원리’를 배웠습니다.

마치 같은 학생이지만 한 명은 수학 문제집만 수천 권 풀었고, 다른 한 명은 국어, 영어, 수학, 과학, 역사, 예술까지 모든 과목을 공부한 것과 같습니다. 그래서 결과가 완전히 다른 거예요.

ChatGPT는 무엇이 다를까? - 범용성의 혁명

그런데 ChatGPT는 완전히 다릅니다. 글쓰기, 번역, 코딩, 수학 문제 풀이, 요리 레시피, 여행 계획, 상담까지… 정말 못하는 게 없어 보입니다. 어떻게 이게 가능할까요?

핵심은 학습 방식의 근본적인 차이에 있습니다.

1. 엄청난 양의 범용 데이터로 학습

알파고가 바둑 기보만 수백만 개 학습했다면, ChatGPT는 인터넷상의 거의 모든 텍스트를 학습했습니다. 위키피디아의 모든 문서, 수백만 권의 책, 학술 논문, 뉴스 기사, 블로그, 포럼 대화, 코드 저장소까지… 추정되는 학습 데이터 양이 약 300억 페이지 분량이라고 하니, 한 사람이 평생 읽어도 다 못 읽을 양입니다.

상상해보세요. 여러분이 도서관에 있는 모든 책을 다 읽었다면, 역사도 알고, 과학도 알고, 문학도 알고, 요리법도 알게 되겠죠? ChatGPT가 바로 그렇습니다.

2. 언어의 패턴과 맥락을 이해하는 학습

더 중요한 건 ‘어떻게’ 학습했느냐입니다. ChatGPT는 단순히 정보를 암기한 게 아니라, 언어 자체의 작동 원리를 배웠습니다.

예를 들어볼게요. 우리가 “날씨가"라고 말하면 뒤에 “좋다”, “나쁘다”, “춥다” 같은 단어가 올 확률이 높죠. “사과는"이라고 하면 “빨갛다”, “맛있다”, “과일이다” 같은 표현이 따라옵니다. ChatGPT는 수십억 개의 문장을 읽으면서 이런 패턴을 학습했습니다.

더 나아가 맥락도 이해합니다. 예를 들어 “배"라는 단어를 생각해보세요. “배가 아프다"와 “배를 탔다"에서 ‘배’의 의미가 완전히 다르죠. 전자는 신체 부위이고 후자는 탈것입니다. ChatGPT는 앞뒤 문맥을 보고 이런 차이를 정확히 구분할 수 있어요. “점심을 너무 많이 먹어서 배가 아프다"면 배(腹)이고, “제주도 가려고 배를 탔다"면 배(船)라는 걸 아는 거죠.

이건 마치 여러분이 어렸을 때 한국어를 배운 방식과 비슷합니다. 문법책을 달달 외워서 배운 게 아니라, 수없이 많은 대화와 글을 접하면서 자연스럽게 언어의 규칙을 체득한 것처럼요.

3. 트랜스포머(Transformer) - 마법 같은 기술

여기서 잠깐, GPT의 ‘T’가 뭔지 아시나요? Transformer(트랜스포머)의 약자입니다. 이게 ChatGPT를 가능하게 만든 핵심 기술이에요.

전문 용어는 복잡하니 쉽게 설명하면, 트랜스포머는 문장 속 모든 단어들 사이의 관계를 동시에 파악하는 기술입니다.

예전 AI는 문장을 앞에서부터 순서대로 하나씩 읽었습니다. “나는 어제 친구를 만나서 영화를 봤다"라는 문장을 읽을 때, ‘나는’을 보고, 그다음 ‘어제’를 보고, 이런 식이었죠. 마치 책을 한 줄씩 읽는 것처럼요.

하지만 트랜스포머는 다릅니다. 문장의 모든 단어를 한꺼번에 보면서, “아, ‘나는’과 ‘만나서’가 연결되고, ‘친구를’과 ‘만나서’가 관계있고, ‘영화를’과 ‘봤다’가 연결되는구나"를 동시에 파악합니다. 마치 퍼즐 조각들이 어떻게 맞춰지는지 한눈에 보는 것처럼요.

이 기술 덕분에 ChatGPT는 긴 대화의 맥락을 유지하고, 복잡한 질문의 의도를 정확히 이해할 수 있게 된 겁니다.

4. 규모의 마법 - 더 크면 더 똑똑하다

놀라운 사실이 하나 있습니다. ChatGPT의 최신 버전인 GPT-4는 약 1조 7천억 개의 파라미터(매개변수)를 가지고 있다고 알려져 있습니다. 파라미터는 쉽게 말해 AI의 ‘뇌세포’ 같은 건데요.

비교해볼까요? 초기 GPT-1은 1억 개, GPT-2는 15억 개, GPT-3는 1,750억 개, 그리고 GPT-4는 1조 개 이상… 점점 커지면서 놀랍게도 AI가 할 수 있는 일이 기하급수적으로 늘어났습니다.

이건 마치 레고 블록과 같아요. 블록이 100개 있으면 작은 집 하나 만들 수 있지만, 10만 개 있으면 성을 만들 수 있고, 100만 개 있으면 도시를 만들 수 있습니다. AI도 규모가 커지면서 이전에는 불가능했던 능력들이 ‘갑자기’ 나타나기 시작했어요. 마치 레고 블록이 일정 개수를 넘어서면 갑자기 복잡한 구조를 만들 수 있게 되는 것처럼, AI도 특정 규모를 넘어서자 예상하지 못했던 새로운 능력들이 저절로 생겨난 겁니다.

생성형 AI - 새로운 시대의 문을 열다

여기서 중요한 용어를 정의하겠습니다. ChatGPT처럼 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등을 ‘생성’할 수 있는 인공지능을 ‘생성형 AI(Generative AI)’ 또는 **‘생성 AI’**라고 부릅니다.

기존 AI와 생성형 AI의 차이를 다시 정리하면:

기존 특화 AI: “이게 뭔가요?” (분석, 분류, 판별)

알파고: “이 수가 이길 확률 78%입니다”
이미지 인식 AI: “이 사진은 고양이입니다”
음성 인식 AI: “당신이 말한 건 ‘안녕하세요’입니다”

생성형 AI: “이거 만들어주세요!” (생성, 창작, 제안)

ChatGPT: “고양이에 대한 시를 써드리겠습니다…”
Midjourney: “몽환적인 고양이 그림을 그려드렸습니다”
음성 생성 AI: “자연스러운 목소리로 읽어드립니다”

쉽게 비유하면, 기존 AI가 ‘감별사’나 ‘평가자’였다면, 생성형 AI는 ‘작가’, ‘화가’, ‘음악가’가 된 것입니다. 판단만 하던 AI가 이제는 직접 무언가를 만들어내는 시대가 온 거죠.

이제부터는 ChatGPT뿐만 아니라 이런 종류의 창작 능력을 가진 AI들을 통칭해서 **‘생성형 AI’**라고 부르겠습니다.

생성형 AI 서비스들은 어떤 것들이 있을까?

ChatGPT가 가장 유명하지만, 사실 다양한 생성형 AI 서비스들이 존재합니다. 각각 특징이 있고 잘하는 분야가 다르기 때문에 목적에 맞게 선택해서 사용하면 됩니다.

대화형 AI 서비스

ChatGPT (OpenAI) 가장 먼저 대중화된 대화형 AI입니다. 글쓰기, 번역, 코딩, 요약 등 거의 모든 텍스트 작업이 가능하고, 최신 버전은 이미지 분석과 생성까지 가능합니다. 무료 버전과 유료 버전(ChatGPT Plus)이 있어요.

Claude (Anthropic) ChatGPT와 비슷하지만 좀 더 신중하고 정확한 답변을 제공한다는 평가를 받습니다. 특히 긴 문서를 분석하거나 복잡한 질문에 답할 때 강점이 있어요.

Gemini (Google) 구글이 만든 생성형 AI로, 예전에는 Bard라는 이름이었습니다. 구글 검색과 연동되어 최신 정보를 잘 활용하고, 유튜브 영상 요약 같은 독특한 기능도 있습니다.

Copilot (Microsoft) 마이크로소프트가 개발한 AI로 ChatGPT 기술을 기반으로 하지만, 빙(Bing) 검색과 연동되어 인터넷 정보를 실시간으로 검색할 수 있습니다.

이미지 생성 AI 서비스

Midjourney 텍스트 설명만으로 놀라운 퀄리티의 그림을 만들어냅니다. 예술적이고 환상적인 이미지를 만드는 데 특히 강합니다. “석양을 배경으로 한 미래도시"라고 입력하면 정말 멋진 그림을 만들어줘요.

DALL-E (OpenAI) ChatGPT를 만든 OpenAI의 이미지 생성 AI입니다. 자연스럽고 사실적인 이미지를 잘 만들어냅니다.

Stable Diffusion 오픈소스로 공개된 이미지 생성 AI라서 누구나 무료로 사용할 수 있습니다. 컴퓨터 성능만 좋다면 무제한으로 이미지를 만들 수 있어요.

기타 특화 서비스

GitHub Copilot 프로그래머들이 코드를 작성할 때 도와주는 AI입니다. 주석만 달면 자동으로 코드를 완성해주는 마법 같은 기능이 있어요.

Runway 영상 편집과 생성에 특화된 AI입니다. 배경을 자동으로 제거하거나, 텍스트로 짧은 영상을 만들 수도 있습니다.

Notion AI 메모 앱 Notion에 탑재된 AI로, 회의록 작성, 아이디어 정리, 문서 요약 등 업무 생산성을 높여줍니다.

AI 서비스는 앞으로 어떻게 확대되고 있을까?

생성형 AI가 등장한 지 이제 겨우 2년 정도밖에 안 됐는데, 변화의 속도가 정말 놀랍습니다. 우리 생활 곳곳에 빠르게 스며들고 있어요.

얼마 전 SNS에서 ‘지브리풍’ 열풍 기억하시나요? 자신의 사진을 AI에 업로드하면 마치 미야자키 하야오 감독의 애니메이션에 나올 법한 그림으로 바꿔주는 서비스가 대유행했죠. 친구들, 반려동물, 심지어 동네 풍경까지 지브리 스타일로 변환하면서 많은 사람들이 처음으로 AI 이미지 생성 기술을 체험했습니다. 이처럼 AI는 이제 전문가들만의 도구가 아니라 일상 속 재미있는 놀이 도구로, 그리고 실용적인 작업 도구로 빠르게 확산되고 있습니다.

업무 도구와의 통합

마이크로소프트는 워드, 엑셀, 파워포인트에 ‘Copilot’을 추가했고, 구글도 Gmail과 Docs에 AI 기능을 탑재했습니다. “지난주 회의 내용 요약해줘"라고 하면 자동으로 문서를 만들어주는 시대가 된 거죠.

교육의 변화

Khan Academy의 ‘Khanmigo’처럼 학생 개개인의 수준에 맞춰 가르치는 AI 튜터가 등장했습니다. 국내에서도 AI 기반 영어 학습 앱들이 인기를 얻고 있어요.

의료와 창작 분야

AI는 X-ray나 MRI 이미지를 분석해서 초기 암세포를 발견하고, 크리에이터들은 AI의 도움으로 영상 편집, 썸네일 제작, 대본 작성을 더 빠르게 처리하고 있습니다.

고객 서비스와 개인 비서

많은 기업들이 24시간 응대 가능한 AI 챗봇을 활용하고 있고, 앞으로는 여러분의 일정과 선호도를 학습하는 개인 AI 비서가 더욱 발전할 것으로 보입니다. OpenAI의 ‘GPTs’ 기능처럼 누구나 자신만의 맞춤형 AI를 만들 수 있게 되었습니다.

우리 아이들, AI와 어떻게 함께 성장해야 할까?

부모로서의 솔직한 고민

요즘 부모라면 누구나 한 번쯤 이런 고민을 하셨을 겁니다. “아이에게 ChatGPT를 설치를 해줘야하나.. 말아야 하나?”

설치해주자니.. 이것저것 죄다 물어보면서 스스로 하는 힘이 줄 것 같고 안깔아 주자니 다른 아이들은 AI 활용을 잘 해서 좋은 결과들을 만들어 내는데.. 우리 아이만 생판 노가다 처럼 일일이 하다보니 뒤처지면 어쩌나…

이 고민으로 유튜브의 다양한 사람들의 이야기를 들어본 제 결론은.. 이런 걱정은 이전에도 있었다.. 입니다.

이전에 컴퓨터가 처음 나왔을 때도, 스마트폰이 나왔을 때도 부모들은 똑같은 걱정을 했습니다. 그런데 지금 돌아보면 어떤가요? 컴퓨터와 스마트폰을 잘 활용하는 아이들이 무조건 나쁜 결과만을 가져왔다고 할 만한 건 아닌 것 같습니다. 중요한 건 ‘쓰느냐 안 쓰느냐’가 아니라 ‘어떻게 쓰느냐’였던 거죠.

AI도 마찬가지입니다. 피할 수 없다면 제대로 활용하는 법을 가르치는 게 답이라고 생각합니다.

AI를 의존하지 않고 스스로 생각하며 사용하는 법

그렇다면 어떻게 해야 아이들이 AI에 의존하지 않고 제대로 활용할 수 있을까요? 제가 생각하는 핵심은 **AI를 ‘답을 주는 기계’가 아니라 ‘함께 생각하는 도구’**로 바라보게 하는 것입니다.

1. 먼저 스스로 생각하는 습관

AI에게 바로 물어보기 전에, 먼저 스스로 생각해보는 시간을 갖는 게 중요해 보입니다.

“ChatGPT한테 물어보기 전에, 네 생각은 어때? 종이에 한번 적어볼래?”

이렇게 하면 아이가 AI를 보조 도구로 사용하지, 의존하지 않게 되지 않을까 싶습니다. 자기 생각을 먼저 정리하고 AI의 답변과 비교해보면서 더 깊이 이해할 수 있을 것 같아요.

2. ‘답’이 아닌 ‘설명’을 요청하기

AI를 잘못 사용하는 대표적인 예가 “이 문제 답 알려줘"가 아닐까 싶습니다. 이렇게 하면 그냥 베끼기만 하고 끝나니까요.

대신 이렇게 가르쳐보면 어떨까요:

❌ “수학 문제 5번 답 알려줘”
✅ “수학 문제 5번을 풀려면 어떤 개념을 알아야 해? 힌트만 줘”
✅ “이 개념을 쉽게 이해할 수 있게 설명해줘”

AI를 과외 선생님처럼 활용하는 거죠. 답을 알려주는 게 아니라 이해하도록 도와주는 존재로요.

3. AI의 답변을 비판적으로 검토하기

AI는 완벽하지 않습니다. 때로는 틀린 정보를 그럴듯하게 말하기도 해요. 그래서 아이들에게 “AI가 한 말이 정말 맞는지 확인해봐"라는 습관을 길러주는 게 중요해 보입니다.

교과서, 참고서, 신뢰할 수 있는 웹사이트와 비교해보게 하는 것도 좋을 것 같아요. 이 과정에서 아이는 정보를 판단하는 능력을 기를 수 있을 겁니다.

4. AI의 결과물을 ‘내 언어’로 바꾸기

AI가 써준 글을 그대로 베끼는 건 표절입니다. 대신 AI의 답변을 읽고 이해한 후, 자기 말로 다시 쓰게 해보면 좋을 것 같아요.

“AI가 이렇게 설명했는데, 네 친구에게 설명한다면 어떻게 말할래?”

이렇게 하면 AI를 참고는 하되, 결과물은 완전히 자기 것이 될 수 있습니다.

5. AI 없이도 해보는 시간 갖기

가끔은 AI 없이 문제를 해결해보는 경험도 필요해 보입니다. 뇌가 스스로 생각하는 ‘근육’을 키우는 시간이 되지 않을까 싶어요.

모든 걸 AI에게 물어보는 습관이 생기면, 정작 시험장이나 AI를 쓸 수 없는 상황에서 당황할 수 있으니까요. 기본기는 반드시 스스로 익혀야 한다고 생각합니다.

AI 시대에 더욱 중요해진 능력들

역설적이지만, AI가 발전할수록 더욱 중요해지는 인간의 능력들이 있는 것 같습니다.

1. 질문하는 힘 제가 생각하는 AI 시대의 핵심 능력은 ‘좋은 질문을 하는 것’입니다. 같은 AI라도 어떻게 질문하느냐에 따라 결과가 천지차이예요. 좋은 질문은 명확하고, 구체적이고, 맥락이 있는 것 같습니다.

예를 들어:

나쁜 질문: “역사 리포트 써줘”
좋은 질문: “조선시대 한글 창제가 왜 혁명적이었는지를, 당시 사회 상황과 연결해서 설명해줘. 중학생이 이해할 수 있는 수준으로”

2. 비판적 사고 AI는 틀릴 수 있습니다. 때로는 그럴듯하게 거짓말을 하기도 해요(이를 ‘Hallucination’이라고 부릅니다). 그래서 “이게 정말 맞나?“를 판단하는 비판적 사고가 더욱 중요해진 것 같습니다.

3. 창의성과 감성 AI는 패턴을 학습하지만, 진짜 새로운 걸 창조하진 못하는 것 같아요. 독창적인 아이디어, 예술적 감각, 공감 능력은 여전히 인간만의 영역이 아닐까 싶습니다.

4. 협업과 소통 AI와 협업하는 법, 그리고 사람과 협업하는 법. 둘 다 중요해 보입니다. AI 시대에도 결국 사람과 사람이 만나 무언가를 만들어내는 게 핵심이니까요.

결국은 균형이 답입니다

AI를 무조건 막을 수도, 무분별하게 쓰게 할 수도 없습니다. 제가 생각하는 답은 **‘함께 배워가는 것’**입니다. 부모도 AI를 써보고, 아이와 함께 재미있게 실험해보고, 때로는 실수도 하면서 배워가는 거죠.

우리 아이들이 살아갈 미래는 분명 AI와 함께하는 세상입니다. 그 세상에서 AI를 도구로 쓸 줄 알면서도, 자신만의 생각과 창의성을 잃지 않는 사람으로 키우는 것. 그게 우리 부모 세대의 과제가 아닐까 싶습니다.

마치며

처음 ChatGPT를 접했을 때 신기했던 기억이 아직도 생생한데, 이제는 매일 사용하는 도구가 되었습니다. 궁금한 것이 생겼을 때 이제는 검색보다는 대화가 먼저이고, 글을 영어로 바꿔야 할 때도 AI의 도움을 받고 있어요.

생성형 AI는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 이미 우리 곁에 와 있고, 빠르게 발전하고 있습니다. 중요한 건 두려워하거나 거부하는 게 아니라, 이 새로운 도구를 어떻게 현명하게 활용할지 고민하고 또 사용하는 것이라 생각합니다.

거스를 수 없는 흐름인 AI 시대, 두려워거나 배척하지 말고. 새로운 친구를 사귄다는 마음으로 천천히 다가가보면 분명 우리에게 큰 도움이 되는 동료이자 친구가 될 수 있을 것이라 생각합니다. ;-)

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