AI 트랜스포머, 구글 논문은 어떻게 세상을 바꿨나? 실제 적용 시 한계와 주의점은

지금까지 나온 인공신경망, 뭐가 달랐나

최근 AI 분야에서는 트랜스포머 기반 모델이 압도적으로 많이 쓰입니다. 챗GPT뿐 아니라 클로드, 젬미니, 그록 등 주요 서비스가 모두 트랜스포머라는 구조 위에서 작동합니다. 그토록 많은 모델의 뿌리가 같다는 점만 보더라도 트랜스포머가 가진 영향력은 분명합니다.

이 구조가 널리 쓰하게 된 데에는 다양한 전환점이 존재했는데, 처음부터 지금과 같은 모습이었던 것은 아닙니다. 순환신경망(RNN) 구조부터 LSTM, 시퀀스-투-시퀀스, 어텐션까지 나선형으로 변화가 이어진 끝에 트랜스포머가 등장했습니다.

초기에 사용된 RNN 구조는 입력 데이터가 시간/순서에 따라 바뀌는 언어처럼 순차적 패턴을 분석하는 데 강점을 가져왔습니다. 하지만 길이가 긴 문장이나 복합적인 정보를 다루면 앞부분 입력이 갈수록 영향력을 잃게 되는 기울기 소실 문제(=Vanishing Gradient)가 심각했습니다.

이를 개선하기 위해 등장한 것이 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크입니다. LSTM은 각 단계마다 정보를 기억하거나 지워내는 '게이트'를 도입해, 중요한 문맥 정보를 좀 더 오랜 기간 저장할 수 있게 했습니다. 실제로 2010년대 들어 GPU 등 하드웨어와 최적화 기술까지 더해지면서 LSTM 모델이 음성 인식·번역·언어 모델링 등 다양한 분야에서 자주 사용되었습니다.

어텐션과 시퀀스-투-시퀀스, 고질적 한계를 넘다

LSTM 기반 시스템도 완벽하지는 않았습니다. 입력을 모두 압축해 한 번에 벡터로 만드는 고정 길이 병목이 문제였습니다. 복잡한 문장이나 긴 텍스트는 한 번에 압축하다 보면 말은 줄이지만 맥락을 잘못 잡아 엉뚱한 결과를 내는 경우가 많았습니다. 특히 번역 작업에서 영어와 스페인어처럼 문장 구조가 다른 경우, 이 병목은 더욱 큰 발목을 잡았습니다.

이때 새로운 전환점으로 어텐션(Attention) 기법이 도입되었습니다. 2014년 공개된 논문에서는 시퀀스-투-시퀀스(A→B 구조) 모델에 어텐션을 추가했는데, 이는 번역 수행 시 디코더가 인코더의 각 단계를 직접 다시 '참조'(즉, 어디가 중요한지 집중해서 보는 것)에 성공했습니다.

이 방식은 자연스럽게 입력과 출력 사이의 정교한 '정렬(Alignment)'을 촉진했고, 단순히 벡터 압축에 묶이지 않고 각 단계별로 필요한 부분을 더욱 잘 활용할 수 있게 만들어냈습니다. 실제로 구글 번역 같은 대규모 서비스에서도 이 기술이 도입되면서 성능이 눈에 띄게 개선되었습니다.

트랜스포머, 병렬 처리와 확장성을 완전히 뒤엎다

이런 흐름을 이어서, 2017년 구글에서 발표한 "Attention Is All You Need" 논문은 완전히 새로운 접근을 내세웠습니다. 여기서는 RNN 같은 순차적 구조를 아예 없애버리고, 대신 자기 자신 안에서 모든 토큰들이 서로를 동시에 참고하도록 한 '셀프 어텐션'(Self-Attention) 기반의 트랜스포머 구조를 제시했습니다.

동시에 여러 개 입력을 병렬로 학습할 수 있는 덕분에, 훈련 속도와 확장성 측면에서 획기적 변화가 일어났습니다. 기존 모델은 입력이 길어질 때마다 반복 계산을 무한정 늘려야 해 한계가 명확했는데, 트랜스포머는 이를 깔끔하게 해결해냈다는 평가를 받았습니다. 성능 역시 통계적 번역 시스템은 물론이고, 과거 머신러닝 모델을 모두 뛰어넘는 결과를 보였습니다.

이후 트랜스포머 구조는 인코더만 활용한 BERT류 모델(문서 내 정보 추출 등), 디코더만 활용한 GPT류 모델(자동 문장 생성·완성 등)으로 다양하게 나뉘었지만, 모두 근본적으로 같은 원리를 적용합니다. 업계에서는 자연어처리뿐 아니라 영상, 음성 분야까지 트랜스포머를 확장하여 활용하는 추세입니다.

다양한 활용, 그러나 남은 과제와 활용 주의점

트랜스포머 계열 모델의 가장 큰 장점은 확장성과 범용성에 있습니다. 한 번 잘 학습된 모델은 새로운 데이터를 입력할 때마다 질문, 번역, 분류 모두 뛰어나게 수행합니다. 최근에는 프롬프트 기반으로 다양한 요구에 답할 수 있는 범용 LLM(대형언어모델)이 등장하며, '모두를 위한 AI' 시대가 성큼 다가온 모습입니다.

다만, 초기 모델들은 대개 특정 업무에만 최적화된 제한적 구조에서 출발했습니다. 번역, 개체 인식, 분류 등 각각의 목적에 맞게 설계되어, 하나의 모델이 모든 작업을 '만능'으로 해결한다는 시각은 과거에는 일반적이지 않았습니다.

프롬프트 활용이나 챗 인터페이스 역시 최근에 와서야 본격적으로 도입된 개념입니다. 초기에는 다 대화창 없이, 시스템 내부 전용 입력값으로 '대화'를 시켰었습니다. 지금의 '자연스러운 대화형 AI'는 데이터량 폭증과 모델 구조의 개선, 그리고 프롬프트 엔지니어링 발전이 함께 이뤄낸 결과입니다.

현실적으로 따져봐야 할 부분들

트랜스포머 모델의 등장으로 AI가 기존 방식보다 훨씬 빠르고 정교하게 다양한 작업을 처리하는 것이 가능해졌습니다. 하지만 실제 적용을 고려할 때는 몇 가지 측면을 세심하게 점검해야 합니다.

첫째, 모델 대규모 학습에 필요한 GPU·메모리 등 인프라는 여전히 진입장벽입니다. 개인 또는 소규모 조직이 완전한 상용 트랜스포머 시스템을 직접 구축하기에는 물리적/비용적 한계가 적지 않습니다.

둘째, 모델의 내부 학습 결과가 완벽하게 설명되거나, 정밀하게 조정되는 것은 아닙니다. 결과적으로 나오기까지 어떤 연산과 토큰 간 상호작용이 있었는지, 개발자 자신도 직접 분석하기 어렵다는 점이 존재합니다. 이는 미션 크리티컬한 분야(의료·법률 등)에서는 리스크 요인이 될 수 있습니다.

셋째, 입력 텍스트의 길이나 구조에 따라 모델의 답변 품질이 변동될 수 있습니다. 긴 문서라 해도, 일부 맥락에서 본질을 놓치는 사례는 지속적으로 보고되고 있습니다. 프롬프트를 정교하게 설계해야 하는데, 이에 대한 경험·노하우가 충분하지 않은 팀에서는 단순 모델 도입만으로 실질적 업무 효율이 크게 오르지 않을 수도 있습니다.

마지막으로, 범용 모델이 특정 분야의 깊은 전문성까지 보장하는 것은 아닙니다. 실제 업무에서는 사전에 정의되지 않은 문제, 복잡한 도메인 지식 등을 요구하는 경우가 많으므로, 트랜스포머 기반 모델 역시 보조도구 수준 이상의 활용 기대는 신중하게 판단할 필요가 있습니다.

정리하면, 트랜스포머 구조는 AI 응용 분야의 확장 가능성을 크게 넓혔으나, 인프라·구조적 한계·도메인 특수성 등 현실적 장애물도 분명 존재합니다. 반복적이고 대량 문서/데이터 처리 중심의 업무라면 충분한 가치가 있지만, 전문적 검증이나 창의적 사고가 필요한 작업에서는 조심스럽게 접근하는 것이 바람직해 보입니다.

출처 및 참고 :