공학은 인간에게 도움이 되는 도구를 만드는 학문입니다. 새로운 기술을 개발할 때 인류는 늘 자연에서 영감을 받아왔죠. 비행기가 좋은 예입니다. 우리는 새나 곤충이 하늘을 나는 모습을 관찰하며 날개와 꼬리가 필요하다는 힌트를 얻었지만, 실제 설계에서는 날개를 퍼덕이지 않고 엔진으로 추진력을 얻는 방식을 선택했습니다. 자연의 형태가 아니라, 자연이 가진 기능을 가장 효율적인 방식으로 재해석한 결과죠.
이 원리는 AI를 만들 때도 그대로 적용됩니다. 인간의 지능을 분석하고, 그 기능을 가장 효과적으로 실현할 방법을 기계로 구현하는 과정—이것이 바로 AI의 본질입니다. AI는 인간의 지능 일부를 도구로 구현하는 기술입니다. 덧셈ㆍ뺄셈 같은 단순 연산부터, 기억, 이해, 판단, 논리, 추론, 창의성 같은 복잡한 사고까지 폭넓은 영역을 포함하고 있죠. 이 관점에서 보면, AI는 최근에 갑자기 등장한 기술이 아니라 오래전부터 우리 곁에 있던 기술입니다.
그 대표적인 사례가 계산기입니다. 계산기는 인간의 연산 능력을 기계화한 초기 형태의 AI라고 볼 수 있습니다. 전기 기술과 수학 이론이 결합하면서, 인간이 직접 하던 연산이 도구로 구현될 수 있게 된 것이죠. 이후 트랜지스터가 발명되면서 기억력을 기계가 다룰 수 있게 되었고, 계산기는 컴퓨터로 진화했습니다. 컴퓨터는 다시 스마트폰으로 확장되며 수많은 애플리케이션과 함께 우리의 삶을 완전히 바꿔놓았습니다. 당시 사람들은 지금 우리가 AI를 바라보는 감정과 비슷한 불안과 기대를 느꼈을지도 모릅니다. 하지만 계산기는 인간의 지능을 대체하지 않았고, 오히려 그 지능을 확장하는 중요한 도구가 되었습니다.
이 흐름은 정보 검색 기술에서도 그대로 이어집니다. 과거에는 도서관에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간과 노력이 필요했지만, 검색 엔진은 몇 개의 키워드만으로 전 세계 문서에서 필요한 정보를 즉시 찾아줍니다. 이 기술을 기반으로 구글과 네이버 같은 기업들이 세계적인 플랫폼으로 성장했습니다.
우리는 이미 이런 형태의 AI와 오래 함께 살아왔는데, 왜 지금 다시 AI를 이야기하는 걸까?
이제 그 이유를 살펴볼 차례입니다.
알파고에서 파파고까지, 그리고 LLM의 탄생
AI를 구현하는 방법은 정말 다양합니다. 그중에서도 머신러닝은 현대 AI의 핵심적인 기술로, 지난 수십 년간 AI 발전의 중심에 있었습니다. 초기 방법들은 대부분 통계학적 접근을 바탕으로 했습니다. 데이터를 사람이 정의한 특징 중심으로 해석하고, 그 특징들의 가중치를 학습하는 방식이었죠.
예를 들어 책상과 의자를 구분하는 모델을 만든다고 하면 다리 개수, 높이, 구조 등 중요한 특징을 먼저 사람이 지정해야 했습니다. 모델은 그 특징을 얼마나 중요하게 볼지 ‘가중치’를 학습할 뿐이었고, 결국 모델의 한계는 사람이 정의한 특징의 한계를 벗어날 수 없었습니다.
이 흐름을 뒤바꾼 순간이 바로 2016년 알파고의 등장입니다. 딥러닝은 기존 방식처럼 사람이 특징을 정해주지 않고, 데이터 전체를 기반으로 스스로 의미 있는 패턴을 찾아내는 방식으로 동작했습니다. 모델은 인간이 놓칠 수 있는 정보까지 폭넓게 학습하며 새로운 수준의 성능을 보여주기 시작했습니다.
물론 딥러닝은 많은 데이터와 연산 자원이 필요하지만, 그 결과는 이전 세대의 머신러닝 기법과 비교할 수 없을 만큼 뛰어났습니다. 알파고가 보여준 충격적인 승리는 AI가 새로운 시대에 들어섰다는 사실을 상징적으로 보여주는 사건이었습니다.
기계번역에서 LLM으로: 언어 모델이 지능으로 확장되기까지
딥러닝 혁신은 자연어 처리(NLP) 분야에 결정적인 변화를 불러왔습니다. 2010년대 초반까지 기계번역은 통계 기반 모델이 주류였지만, 문장을 조각 단위로만 이해해 문맥이 끊기거나 어색한 번역이 자주 발생했습니다. 일상적으로 활용하기에는 품질이 한계에 부딪히는 상황이었죠.
그러나 2013년을 전후로 기계번역 연구에 딥러닝이 본격 적용되기 시작하면서 흐름이 급격히 바뀌었습니다. 문장 전체의 구조, 의미, 단어 간 관계를 이해하는 능력이 생기면서 통계 기반 모델로는 도달할 수 없던 수준의 자연스러운 번역이 가능해졌습니다.
이후 여러 조직이 딥러닝 기반 번역기 상용화에 나섰습니다. 네이버 역시 약 3년에 걸쳐 딥러닝 기반 번역기를 실제 서비스 수준으로 구현하는 데 성공했고, 이는 구글보다 앞서 상용화된 세계 최초의 딥러닝 기반 번역기 중 하나로 기록되었습니다. 이 엔진은 파파고(Papago)에 탑재되었고, 파파고는 빠른 처리 속도, 자연스러운 문장 생성, 안정적인 품질로 월간 활성 사용자 2천만 명 이상이 사용하는 대표적인 번역 서비스로 자리 잡았습니다.
딥러닝 기반 번역기의 상용화는 단순히 기술 개선을 넘어, AI가 인간의 언어 이해 및 처리 능력을 본격적으로 대체할 수 있음을 보여준 첫 사례로 평가됩니다. 그리고 이 경험은 이후 자연어 처리 기술 전반에서, 더 나아가 LLM이 탄생하는 데 중요한 기술적 기반이 되었습니다.
NMT 도입 시 주간 번역량 전주 대비 약 3배 증가
AI 서비스의 미래
계산기가 컴퓨터로, 그리고 스마트폰으로 진화했던 흐름을 보면, 지금 우리가 사용하는 LLM이 앞으로 어떤 방향으로 확장될지 짐작할 수 있습니다. 단일 기능을 가진 도구였던 계산기가 키보드, 모니터, GUI, 운영체제(OS)와 결합하며 하나의 플랫폼이 된 것처럼, LLM 역시 새로운 인터페이스, 새로운 감각 정보와 결합하며 다른 차원의 지능형 도구로 변모하게 될 것입니다.
현재 AI는 텍스트 기반 LLM뿐 아니라 음성 인식, 음성 합성, 이미지 비전, 비디오 분석 등 다양한 인지 기술이 함께 발전하고 있습니다. 각각의 기술이 인간의 감각을 모사하며 다양한 서비스에 적용되고 있지만, 지금까지는 서로 다른 영역의 모델을 따로 개발한 뒤 필요할 때만 연결하는 방식이 주류였습니다.
옴니모달 모델: AI가 ‘지능’이 되는 다음 단계
이제는 여러 모달리티를 한 번에 학습하는 새로운 방향으로 기술이 이동하고 있습니다. 이 방식을 옴니모달 모델이라고 부르며, 이는 단순히 기능을 병합하는 수준이 아니라 여러 정보의 관계를 통합적으로 이해하는 지능의 형성을 의미합니다.
딥러닝이 기존 통계적 머신러닝과 달리 ‘특징의 관계를 스스로 학습’함으로써 비약적인 발전을 이뤘던 것처럼, 옴니모달 모델은 언어, 음성, 이미지, 영상, 센서 데이터 등을 한꺼번에 학습하며 기존 모델들이 가질 수 없었던 새로운 이해력을 만들어낼 수 있습니다.
이 방식은 지금까지 언어 데이터만으로는 절대 얻을 수 없었던 능력을 AI에 부여합니다. 예를 들어,
- 사용자의 목소리 변화만으로 감기 여부, 감정 상태, 운동 여부 등을 이해하고
- 주변 소리와 시각 정보를 함께 분석해 사용자가 인지하지 못한 상황을 파악하며
- 사용자의 상상을 시뮬레이션하고 실제와 가까운 결과를 빠르게 생성하는 등
이해ㆍ추론ㆍ인지를 입체적으로 연결하는 새로운 형태의 AI가 탄생하는 것이죠.
이는 인간 지능의 여러 영역인 감각, 판단, 정서, 추론이 서로 영향을 주며 작동하는 방식과도 유사합니다. 그리고 이 모델들이 현실의 인터페이스와 결합할 때 혁신의 폭은 더욱 넓어집니다.
AI를 서비스로 만드는 과정에서 필요한 것들
하지만 뛰어난 모델이 있다고 해서 곧바로 좋은 서비스가 되는 것은 아닙니다. 딥러닝 기반 기계번역 모델이 실제 파파고 서비스로 들어오기까지 무려 3년의 세월이 필요했습니다. 2018년 GPT-1이 출시되고 2022년 ChatGPT가 나오기까지의 4년 역시 단순 모델 연구가 아니라 서비스로서 완성도가 갖춰지는 과정이었습니다.
AI 서비스를 만들 때 중요하게 고려해야 하는 요소가 몇 가지 있습니다.
- 사용성(Usability)
파파고를 만들면서 가장 큰 문제는 외국어를 작은 스마트폰 화면에 입력하기 어렵다는 점이었습니다. 입력 자체가 부담스러우니 번역 경험도 불편할 수밖에 없었죠. 그래서 파파고는 이미지 속 텍스트를 인식해 번역하는 방식을 발전시켰고, 이미지 단락을 이해하고 의미 단위로 변환하는 독자 기술을 개발했습니다. 이 기술은 지금도 LLM 기반 번역보다 정확하고 실용적이라는 평가를 받고 있습니다. - 안전성(Safety) 및 신뢰성(Reliability)
AI는 학습 데이터의 편향을 그대로 반영할 수 있습니다. 예를 들어 특정 국가나 정치ㆍ종교 이슈가 번역 과정에서 왜곡되어 출력될 수 있으며, 초기 번역기들이 ‘트럼프’를 대통령이 아니라 사업가로 번역했던 사례처럼 데이터 부족으로 인한 오해가 발생하기도 합니다. LLM에서도 환각(Hallucination)과 정보 누락은 여전히 해결해야 할 중요한 과제입니다. - 인프라와 비용 효율성
대규모 모델을 운영하려면 고성능 GPU, 빠른 응답 속도, 안정적인 서비스 환경, 그리고 비용 효율성이 모두 필요합니다. 이는 단순히 모델을 잘 만드는 문제를 넘어서, 서비스를 ‘지속 가능한 형태’로 운영하기 위한 필수 조건입니다.
요약하자면, AI 서비스는 성능, 사용성, 안전성, 인프라, 비용 효율성이 모두 갖춰져야만 사용자에게 사랑받는 도구가 되는 것입니다.
마치며
AI 기술 경쟁이 미국과 중국이 주도하는 구도로 빠르게 확산하고 있지만, 한국 역시 정보 검색, 음성, 기계 번역, 이미지 처리 등 핵심 영역에서 뒤지지 않는 기술력을 축적해 왔습니다. HyperCLOVA X 역시 그 기반 위에서 만들어진 자체 LLM입니다.
앞으로 AI 기술이 점점 성숙해질수록 누가 가장 뛰어난 모델을 만들었는가보다, 누가 그 모델을 가장 탁월한 서비스로 구현했는지가 더 중요한 경쟁력이 될 것입니다. LLM을 넘어 옴니모달 모델이 본격적으로 완성되는 시대가 오면, AI는 지금 우리가 상상하는 것 이상의 형태로 사용자 경험을 재구성하게 될 것입니다. 기술의 중심에는 결국 사용자 효용이 있으며, 그 가치 위에서 다음 AI 시대의 서비스가 만들어질 것입니다.
더 알아보기: KBS N 시리즈 ‘AI토피아’ 제4회
위에서 정리한 내용은 신중휘 네이버 AI 애플리케이션 총괄이 출연한 KBS N 시리즈〈AI토피아〉 제4회 영상에서도 확인하실 수 있습니다. 방송은 핵심 개념과 배경을 맥락화하고 최근 흐름을 함께 짚어, 본문에서 다룬 내용을 더 명료하게 이해하는 데 도움이 됩니다.