인공지능(AI)을 이야기할 때 흔히 언급되는 개념 중 하나가 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)입니다. 많은 사람들이 LLM을 단순히 '다음 단어를 예측하는 통계 모델'로 알고 있지만, 이는 복잡한 진실의 일부만을 담고 있습니다. 마치 뉴턴의 고전역학이 대부분의 상황을 설명하더라도, 아인슈타인의 일반 상대성이론이 추가로 필요했던 것처럼요. 이번 글에서는 LLM을 학습 강화(Reinforcement Learning) 방식으로 설명하며, 이러한 AI가 단순한 통계적 예측을 넘어 '생각하는 에이전트(Agent)'처럼 작동할 수 있는지 알아보겠습니다.
대규모 언어 모델은 단순히 "다음 단어"를 예측하는 도구일까?
- 대규모 언어 모델(LLM)은 "통계 모델"이라는 말로 자주 요약됩니다. "내일 날씨는"이란 문장 뒤에 "맑겠습니다"라는 단어가 올 확률을 계산하는 방식을 떠올리면 이해가 쉽습니다.
- 하지만 이는 마치 뉴턴의 중력이론처럼 간단한 설명일 뿐입니다. 현실 세계에서는 멀구름이 끼거나, 미세먼지 수치에 따라 결과가 달라지는 복잡한 요소들이 포함됩니다.
- 예를 들어 여러분이 친구와의 대화 중 "오늘 밤에 뭐 먹을까?"라고 물어본다면, LLM은 단순히 가장 자주 쓰인 응답을 고르는 것이 아니라, 대화의 맥락을 읽고 적합한 식당 추천을 제공합니다. 이를 위해 '학습 강화' 과정이 더해집니다.
- 이처럼 LLM의 작동 원리는 기계가 아닌 사람처럼 상황 맞춤형 맥락을 이해하며 작동한다고 볼 수 있습니다. 이는 단순한 자동 완성 기능을 뛰어넘는 중요한 발전입니다.
강화 학습(Reinforcement Learning)란 무엇인가요?
- 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 LLM이 사람처럼 환경을 파악하고 적절한 행동을 선택하도록 돕는 기법입니다. 쉽게 말해 누군가 어떤 행동을 하고 나서 이를 칭찬받거나 꾸중받으면, 다음에 똑같은 상황에서 칭찬받는 행동을 더 많이 하게 되는 방식과 비슷합니다.
- 예를 들어, 여러분이 강아지를 훈련시키는 모습을 떠올려 보세요. 강아지가 '앉아!' 명령을 듣고 앉으면 간식을 주고, 그렇지 않으면 아무것도 주지 않는 것처럼요. AI도 이와 같은 방식으로 점점 더 나은 결과를 학습합니다.
- LLM에서는 단순한 텍스트 예측뿐만 아니라 사람의 긍정적 피드백을 이용해 학습할 수 있도록 설계된 'RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)' 기술이 사용됩니다. 이 기술은 AI에게 단순히 데이터를 제공하는 것이 아니라 '의미 있는 선택'을 훈련시킵니다.
- 따라서 LLM이 만들어내는 결과물은 단순히 확률적 계산 이외에 인간이 기대하는 '가치'를 반영하게 됩니다.
인간의 피드백이 AI를 어떻게 바꾸는지 알아보기
- 대화형 AI 플랫폼을 사용해 본 사람이라면, 일부 응답이 지나치게 기계적이거나 정확하지 않게 느껴졌던 경험이 있을 겁니다. 이런 이유로 '인간의 피드백'이 중요합니다.
- 과거에는 사람이 작성한 대량의 데이터를 단순 입력해서 AI를 훈련시켰지만, RLHF는 달랐습니다. 이제는 사람들이 AI의 출력 결과 중 "이것이 더 좋아요" "이 응답은 더 자연스러워요"라고 평가한 데이터를 기반으로 학습합니다.
- 예를 들어 AI가 "좋은 책 추천해줘"라는 질문에 대해 랜덤하게 책 목록을 던져주는 대신, 사람들이 선호한 책의 내용을 분석해 "왜 이 책이 좋으며, 특정 사용자에게 적합한지"를 설명하는 결과를 제공합니다.
- 이러한 사용자 중심의 학습 방법은 AI의 현실 세계 적합성을 더 잘 맞추고, 인간화된 사용자 경험을 선사합니다.
AI는 이제 단순 모델이 아닌 '환경 안의 에이전트'
- 전통적인 AI의 정의에서는 환경(Environment)이라는 개념이 별로 중요하지 않았습니다. 하지만 RLHF와 같은 기술이 발전하면서, AI가 환경을 이해하고 적응하는 방법이 중요해졌습니다.
- 예를 들어 자동 운전 차량을 생각해봅시다. 이 차량은 단순히 신호등만 보는 것이 아니라 다른 차량, 도보자, 도로의 상태 등 '환경'을 읽고 행동합니다.
- LLM도 이와 비슷하게 작동합니다. 예를 들어, LLM이 이메일 마케팅 문장을 작성한다면 단순히 문법에 맞게 쓰는 것이 아니라, 독자의 심리적 반응까지 고려해 더 효과적인 결과를 제공합니다.
- 이 과정에서 AI는 단순한 도구가 아닌, 어떤 행동을 설계하거나 문제를 해결하는 '에이전트(Agent)'의 역할을 수행할 수 있도록 점진적 발전을 이루게 됩니다.
AI와 인간의 협업: 무한한 가능성
- LLM의 성장은 AI가 인간의 파트너로서 함께 협력할 수 있는 가능성을 제시합니다. 예를 들어 창작 예술에서 AI와 인간은 협업하여 더 풍부하고 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있습니다.
- 하나의 밀가루 반죽으로 수제 비스킷과 기계 제작 비스킷을 비교하듯, 인간의 창의력과 AI의 데이터 분석 능력이 결합되는 경우 더욱 맛있는 결과를 얻을 수 있습니다.
- 특히 과학 연구, 건강 관리, 교육, 심지어 엔터테인먼트 분야까지 AI는 인간이 놓칠 수 있는 점들을 보완하며 더욱 풍성한 결과를 만들어낼 수 있습니다.
- 앞으로 AI는 단순한 도구를 넘어, 우리의 계획을 고도화하고 실현 가능한 결과를 도출할 수 있는 '동료'로 자리할 가능성이 큽니다.
맺음말
LLM은 단순히 문장을 예측하는 데서 멈추지 않고, 인간처럼 학습하고 성장하는 시스템으로 발전하고 있습니다. RLHF와 같은 핵심 기술 덕분에, AI가 단순한 도구에서 벗어나 환경 속 '생각하는 에이전트'로 진화하고 있다는 점이 매력적입니다. 앞으로 AI와 인간이 더욱 협력하며 함께 만들어갈 미래가 기대됩니다. 이제는 이 기술이 우리의 삶에 어떤 변화를 가져올지 적극적으로 탐구해야 할 시점입니다.
출처: https://medium.com/ai-advances/llms-do-not-predict-the-next-word-2b3fbe39900f
