이것이 생성형 AI다

이것이 생성형 AI다 - 대규모 언어 모델(LLM)이 바꾼 AI(인공지능) 생태계의 모든 것
김명락 지음 / 슬로디미디어 / 2025년 2월

* 출판사로 부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 기업과 개인이 이를 어떻게 활용하느냐에 따라 큰 기회가 열릴 것으로 예상됩니다.

챗GPT와 같은 대규모 언어모델(LLM)은 단순한 데이터 분석을 넘어 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력을 갖추고 있으며, 이미 다양한 산업에서 혁신을 주도하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 AI의 발전 방향을 이해하고 이에 대비하는 것은 경쟁력을 확보하는 중요한 요소가 되고 있습니다.

특히 기업들은 생성형 AI를 업무 자동화, 고객 응대, 창작 활동 등 다양한 도메인에 도입되면서 생산성과 창의성을 동시에 향상시키고 있습니다. 개인 또한 AI 활용 능력을 갖춘다면 더 나은 판단과 의사결정을 내리고, 새로운 기회를 모색할 수 있을 것입니다.

오늘 소개해드리는 <이것이 생성형 AI다>는 이러한 AI 혁명의 흐름 속에서 생성형 AI의 개념, 작동 원리, 활용방법 등을 알기쉽게 설명하며, 생성형 AI 시대를 효과적으로 준비할 수 있도록 돕는 길잡이 역할을 할 것으로 보입니다.

우선 책에서는 생성형 AI가 단순한 데이터 분석이 아니라 새로운 콘텐츠를 만들어 내는 기술임을 강조합니다. 챗GPT와 같은 대규모 언어모델이 어떻게 학습하고 작동하는지 설명하고, 생성형 AI가 기존 전문가 시스템이나 기계학습 기반 AI와 어떻게 다른지 구체적인 예시를 통해 설명합니다.

AI가 문법 규칙을 학습하는 것이 아니라 방대한 데이터에서 패턴을 익혀 자연스러운 언어를 생성하는 과정이 흥미롭게 그려져 초보자라 할지라도 쉽게 이해할 수 있으리라 생각합니다.

나아가 AI의 발전 과정을 기계학습에서 초거대 AI로 이어지는 흐름 속에서 설명합니다. '기계 학습'이 특정 문제 해결을 위한 모델을 만드는 방식이라면, '초거대 AI'는 다양한 문제를 해결할 수 있도록 학습된 대규모 모델을 활용하는 방식입니다. 이를 통해 AI가 특정 분야에 국한되지 않고 다양한 영역에서 활용될 수 있는 가능성을 제시하고 있습니다.

초거대 AI와 대규모 언어 모델이 등장하면서 필연적으로 AI 반도체와 전력 소비 문제도 대두되고 있습니다. 책에서는 AI 모델을 학습시키고 운영하는 과정에서 발생하는 높은 전력 소모와 이를 해결하기 위한 기술적 대안을 설명합니다.

또한 AI 반도체의 발전이 AI 성능 향상에 어떻게 기여하는지를 분석하여 AI 산업의 지속 가능성에 대한 고민을 던지고 있어, 적은 분량에도 불구하고 AI 발전과 관련해 사색할 시간을 많이 가질 수 있었습니다.

이와 더불어 AI가 발전하면서 윤리적 문제 또한 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. AI가 학습하는 데이터의 편향성 문제, 개인 정보 보호, AI의 오남용 가능성 등을 책은 신중하게 다루고 있습니다.

특히 AI가 인간의 사고 방식이나 가치관을 그대로 반영하면서도, 이를 무비판적으로 재생산할 가능성이 있다는 점을 지적하며, AI 기술을 개발하고 활용하는 과정에서 윤리적 고려가 필수적임을 강조하고 있습니다.

기술적인 부분에 있어서도 매우 쉽고 재미있게 설명하고 있는 점을 지적하고 싶습니다. 예컨데 , AI가 특정한 지식을 효과적으로 습득하고 활용하는 방식을 설명하면서 '잘 아는 척하는 신입사원'의 예를 들고 있습니다.

신입사원이 회사의 기본 매뉴얼을 읽고 실제 업무를 수행하면서 새로운 상황에 적응하는 방식은 '전이학습(Fine Tuning)'과 유사합니다. AI 역시 기본적인 학습을 바탕으로 새로운 데이터, 특정 데이터 등을 접하며 성능을 개선해 나갑니다.

하지만 AI 모델이 때때로 '잘 아는 척'하며 틀린 정보를 생성하는 경우가 있는데, 이는 대규모 언어 모델의 '환각 현상(Hallucination)'에서 기인합니다. 마치 신입사원이 자신이 모르는 내용을 그럴 듯하게 꾸며 말하는 것처럼, AI도 학습 데이터에 없는 정보를 만들어 내는 경우가 있지요.

이를 방지하기 위해 도입된 기술이 '검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)'입니다. 이는 AI가 단순히 학습된 내용만을 생성하는 것이 아니라, 실제 데이터 베이스나 문서를 3단계의 검색, 증강, 생성 단계를 거치면서 최종적으로 주어진 근거 내에서만 답변하게 하여 환각 현상을 보완하고자 하는 기술입니다.

책에서는 '잘 아는 척하는 신입사원'으로 하여금 매뉴얼이나 규정에 대해서만 고객에게 답변하고, 찾을 수 없는 내용은 모른다고 답변 후 다른 부서나 상급자에게 전달함으로서 사실과 맞지 않는 잘못된 정보를 고객에게 제공하는 것을 사전에 예방하는 예를 통해 이러한 RAG 개념을 쉽게 설명하고 있습니다.

본서 <이것이 생성형 AI다>는 AI의 개념을 쉽고 친숙한 언어로 설명하면서도, 생성형 AI 기술이 갖는 복잡성과 한계를 균형잡힌 시각으로 조망하는 책이라 생각합니다.

AI는 이제 단순한 기술이 아니라 우리가 적극적으로 익히고 활용해야 할 도구입니다. 생성형 AI 시대를 준비하는 모든 분들께 본서는 훌륭한 길잡이가 될 것으로 널리 추천합니다.