ChatGPT와 현대 인공지능의 핵심 원리

인공지능, 이미 일상 속에 있다

이미 2000년부터 넷플릭스의 추천 시스템, 우체국의 문자 인식, 스마트폰의 음성 인식 등 다양한 인공지능 기술이 우리의 생활에 녹아 있었습니다. 최근 몇 년 사이에는 생성형 AI(Generative AI) 기술이 크게 성장하며, 그 활용 범위가 더욱 넓어졌습니다.

인공지능 성장을 이끈 핵심 기술: 머신러닝과 딥러닝

인공지능의 발전은 대량의 데이터를 바탕으로 스스로 패턴을 찾고 예측하는 '머신러닝'에서 시작되었습니다. 여기에 '딥러닝', 즉 여러 층을 가진 신경망을 활용하는 방식이 더해져, 2012년 이후 엄청난 발전이 이뤄졌습니다. 신경망 모델에서는 데이터가 많아질수록 성능이 좋아집니다.

강화학습의 등장과 '에이전트' 개념

기존 머신러닝은 과거의 데이터를 바탕으로 한 번의 예측을 주로 하지만, 강화학습은 환경과의 지속적인 상호작용과 보상 최대화를 통해 스스로 행동 전략을 발전시킵니다. 예를 들어, 자율주행차나 로봇, 그리고 최신 언어모델에 이러한 원리가 적용됩니다.

대형 언어모델(LLM)과 챗봇의 진화

ChatGPT의 탄생 이후, 대형 언어모델(LLM)이 주목받고 있습니다. 이 모델들은 인터넷의 방대한 텍스트 데이터를 기반으로 학습하지만, 그 과정에서 독특한 문제도 나타납니다. 예를 들어, 저작권이나 허위정보·편향성 등 다양한 이슈를 야기할 수 있습니다.

ChatGPT의 진짜 차별점: 인간 피드백 기반의 강화학습(RLHF)

기존 GPT와의 가장 큰 차별점은 'reinforcement learning from human feedback(RLHF)', 즉 인간이 직접 평가한 피드백을 바탕으로 모델을 미세조정했다는 점입니다. 사용자가 어느 답변을 더 긍정적으로 인식하는지 데이터로 모으고, 이를 토대로 챗봇이 더 자연스럽고 안전한 대화가 가능하도록 강화학습을 실시합니다.

RLHF의 문제와 해결 전략: 데이터 기반의 제약(KL 컨트롤)

모델을 오직 인간 피드백에만 맞춰서 학습시키면, 정보 왜곡·과도한 최적화 등 부작용이 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해, 'KL 컨트롤'이라는 방법이 등장했습니다. 이는 모델이 원래 학습한 데이터 분포에서 너무 멀어지지 않도록 규제하는 방식입니다. 즉, 기존 언어 기초 지식을 잃지 않으면서 인간의 가치를 잘 반영하도록 유도합니다.

# 핵심 개념: RLHF에서 KL 컨트롤 적용
loss = reward_loss + kl_penalty
# reward_loss: 피드백 기반 보상 최적화
# kl_penalty: 기존 데이터 분포와의 차이를 최소화 (KL Divergence)

다양한 인간의 취향을 반영하기: 개인화된 피드백 학습

기존 RLHF는 모든 사람의 선호에 평균적으로 맞추는 하나의 보상함수를 학습합니다. 하지만 실제로는 각 사용자의 요구가 다릅니다. 최근 연구에서는, 소수의 개인 피드백만으로 사용자의 취향을 모델 속에 벡터로 나타내어, 사람마다 맞춤형 서비스를 제공하는 방법이 실험되고 있습니다. 예를 들어, 어떤 사용자는 짧고 간결한 답변을, 또 다른 사용자는 자세한 설명을 원할 수 있습니다.

RLHF로 안전과 윤리까지 챙기기

ChatGPT처럼 최신 LLM들은 RLHF를 활용해 부적절하거나 위험한 주제를 자동으로 차단할 수 있게 되었습니다. 이는 모델의 윤리적 책임을 강화하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

미래를 위한 질문

모든 사용자의 가치와 취향이 다르니, AI가 그 다양성까지 반영하려면 기술적인 개선이 필수적입니다. 고객의 니즈에 맞는 맞춤형 AI 서비스, 윤리와 안전을 확보하는 튜닝 방식, 그리고 데이터 활용의 책임까지—스타트업 및 개발자라면 지금이 바로 미래 AI 비즈니스와 연구의 흐름을 고민할 때입니다.

출처 및 참고 :