《초보자를 위한 AI 개념 정리 시리즈 5편》 ChatGPT는 어떻게 대답할까?

💬 ChatGPT는 어떻게 대답할까?

– GPT 언어 모델의 원리를 쉽게 풀어드립니다!

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🤖 "AI가 글을 쓴다"고요?

우리는 요즘 ChatGPT에게 질문을 던지고,
AI의 말처럼 자연스러운 답변을 받아보곤 합니다.
마치 진짜 사람처럼 대화를 이어가는 모습이 놀랍기까지 하죠.

하지만 궁금하지 않으셨나요?
“도대체 AI는 어떻게 말을 만들어내는 걸까?”

이번 편에서는 GPT 언어 모델이 어떻게 작동하는지,
그리고 ChatGPT가 사람처럼 말하는 구조와 원리를 쉽게 설명해드릴게요 😊

 

 

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🧠 GPT는 어떤 AI인가요?

GPT는 **“Generative Pre-trained Transformer”**의 약자예요.

구분의미

Generative	새로운 문장을 ‘생성’하는 기능
Pre-trained	이미 대량의 데이터로 ‘사전 학습’을 마친 상태
Transformer	문맥을 이해하는 AI의 핵심 구조

 

즉, 많은 텍스트를 미리 학습하고,
문맥을 고려해 문장을 생성하는 AI가 바로 GPT입니다.

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🔠 단어가 아니라 ‘토큰’으로 처리해요

GPT는 문장을 그대로 이해하지 않습니다.
대신 문장을 ‘토큰(token)’이라는 단위로 쪼갭니다.

예:

arduino

복사편집

"나는 고양이를 좋아해요" → ["나는", "고", "양", "이", "를", "좋", "아", "해", "요"]

🔍 이처럼 글자 단위일 수도, 단어 단위일 수도 있고, 언어에 따라 다르게 나눕니다.
GPT는 이런 토큰 간의 확률적 관계를 학습합니다.

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🔁 ChatGPT의 작동 순서

1. 사용자 질문을 토큰으로 분해
2. 문맥을 이해하고 다음에 올 토큰의 확률을 계산
3. 가장 적절한 토큰을 선택
4. 다음 토큰도 반복해서 예측
5. 최종적으로 문장 완성 후 출력

예:
“오늘 날씨가 어때?” →
→ [“오늘”, “날씨”, “가”, “좋아요”] 를 순차적으로 예측

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🔍 문맥을 어떻게 이해하나요?

GPT는 Transformer라는 구조를 사용합니다.
이 구조의 핵심은 Self-Attention 메커니즘입니다.

• 입력 문장의 각 단어들이
• 서로 어떤 관계에 있는지를
• 전부 비교하며 중요도를 계산합니다.

예:
“그녀는 케이크를 먹었다. 그녀는 배가 고팠다.”
→ '그녀'가 누구를 가리키는지 문맥상 이해 가능

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🎯 ChatGPT의 장점

장점설명

문맥 이해	긴 대화 흐름도 따라갈 수 있음
자연스러운 문장 생성	마치 사람처럼 유창하게 말함
다양한 스타일	공손체, 캐주얼, 기술적 문체 등 조절 가능
학습된 지식 활용	사전 학습된 데이터 기반으로 지식 제공

 

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⚠️ ChatGPT가 틀릴 때도 있어요

GPT는 ‘정보’를 외우고 있진 않아요.
그저, “그럴듯한 다음 단어”를 확률적으로 예측할 뿐입니다.

그래서 아래와 같은 특징이 있습니다:

한계설명

환각(hallucination)	사실이 아닌 정보를 만들어낼 수 있음
최신 정보 미반영	훈련 시점 이후의 데이터는 모를 수 있음
맥락 오류	긴 문맥에서 앞뒤가 안 맞는 말이 나올 수 있음

 

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📚 실생활 예시

• ✍️ 에세이 초안 작성
• 🧾 이메일·보고서 자동 생성
• 🎙️ 유튜브 영상 대본 생성
• 💬 외국어 문장 교정
• 🧠 과외 선생님처럼 개념 설명

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🧩 다음 편 예고

👉 [6편. AI는 왜 편향될까? – 알고리즘 윤리와 데이터 문제]

• AI의 편향은 어떻게 생기고 왜 위험할까?
• 공정성, 다양성, 투명성의 중요성
• 실제 사례로 알아보는 편향 문제