생성형 AI와 딥러닝의 혁신적 결합
생성형 AI는 기존 규칙 기반 AI와 달리 대량의 데이터에서 패턴을 학습해 텍스트, 이미지, 음성 등 새로운 콘텐츠를 실제처럼 생성하는 혁신 기술이다. 이 기술의 핵심은 딥러닝의 다층 신경망(DNN) 구조에 있다. 입력층-다수의 은닉층-출력층으로 구성된 신경망이 복잡한 특징을 점진적으로 추출하며, 전이학습과 대형 데이터셋 학습의 결합으로 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있게 되었다. 특히 수십억 개의 매개변수를 가진 모델들이 인간 수준의 창작 능력을 보여주면서, AI 기술의 새로운 전환점을 맞고 있다.
LLM과 트랜스포머 구조의 기술적 우위
대규모 언어모델(LLM)은 수천억 개의 매개변수를 가진 딥러닝 기반 언어모델로, OpenAI GPT 시리즈, Google Bard, Meta LLaMA2 등이 대표적이다. 이들 모델의 핵심은 트랜스포머 구조에 있다. 트랜스포머는 Attention 메커니즘을 도입해 텍스트 내 단어 간 관계와 의미적 연결성을 효율적으로 파악한다. 기존 순환신경망(RNN)과 달리 병렬 처리가 가능해 학습 속도가 크게 향상되었으며, 긴 문장과 문단 수준의 자연어 이해 및 생성에서 탁월한 성능을 보인다. 특히 Self-Attention 메커니즘은 문맥의 장거리 의존성을 효과적으로 포착해 일관성 있는 긴 텍스트 생성을 가능하게 한다.
AI 학습 방식의 다양화와 GAN의 창조적 응용
현대 AI는 다양한 학습 방식을 통해 진화하고 있다. 지도학습은 레이블된 데이터로 입출력 관계를 학습하며, 비지도학습은 레이블 없는 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견한다. 강화학습은 시행착오를 통해 최적 전략을 학습하며, 자율주행과 게임 AI에서 핵심 역할을 한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)은 생성자와 판별자 두 신경망의 경쟁을 통해 진짜 같은 데이터를 생성한다. GAN 기술로 이미지뿐만 아니라 동영상, 음성, 음악 등 다양한 비정형 데이터 생성이 현실화되었으며, 딥페이크부터 예술 창작까지 광범위한 응용 분야를 개척하고 있다.
AGI 실현을 향한 현재 위치와 미래 전망
인공일반지능(AGI)은 인간 수준의 지능과 범용성을 갖춘 궁극의 AI 목표다. 현재의 생성형 AI와 초거대언어모델들이 AGI를 지향하고 있지만, 아직 실현된 사례는 없다. 현존하는 AI는 특정 영역에 국한된 약인공지능(ANI) 수준이다. 그러나 멀티모달 AI의 등장, 추론 능력의 향상, 그리고 자기 개선 능력의 발전으로 AGI 실현 가능성이 높아지고 있다. 전문가들은 2030년대 AGI 실현을 예측하며, 이를 위해서는 현재의 기술적 한계인 상식 추론, 인과관계 이해, 창의적 문제 해결 능력의 획기적 개선이 필요하다. AI 안전성과 윤리적 고려사항도 AGI 개발의 핵심 과제로 부상하고 있다.