(2편) AI 오해와 사실 - AI는 낱말 조합 글짓기 기계다.

 

 

올해 초에 회사에서 "AI 온보딩 - 다 함께 AI 성숙도 올리기" 주제로 발표를 했다.

비개발 직군 분들이 이건 알고 AI 쓰면 좋겠다는 마음에 정리 했던 것인데 슬라이드 일부를 공유해본다. 

2026 사내 발표

 

AI의 정체

AI의 시작은 예측이다.
2012년 LLM 관련 초기 논문을 보면
일상의 자연어는 반복적이며 단순해서 예측할 수 있다는 것에서 출발한다.

 

그런 점에서 LLM은 글짓기 기계다. 
입력이 들어오면 가지고 있는 데이터로 답변이 될 내용을 예측해서 글짓기를 해준다.

2025년 젠슨황이 인생을 돌아가면 생물학을 공부할 것이라 언급한적 있다.

아래 시스템 생물학을 보면 왜그런지 공감이 간다.

 

AI의 기저에는 '예측'이 있다.

 

이 내용을 알면, AI를 어떻게 사용해야할지 감이 온다.

아래처럼 불필요한 예측을 유발하는 요소는 제거하고

 

논리적이며, 정제된 내용으로 사용해야한다.

 

AI 사용의 부적절한 예

 

 

AI의 미래 

2022년 ChatGPT 등장 이후 스택오버 플로우 질문이 5/1 토막이 났다.

더 이상 우리는 질문하고, 답변하지 않는다. 

 

명확하게 질문하고, 명확하게 답변하던 행위들이 사라졌다.

2022 스택오버 플로우 글 통계

 

지금의 AI 성능이 좋은 이유는

그 동안 인류의 데이터가 있기 때문이다.

AI 모델 성능을 위해 물류 센터에 책을 수백만권 구매해 스캔 했다고 한다. 

 

 

그런데, 요즘에는 AI가 생성한 데이터를 AI가 학습하고 있다. 

AI Slop이라는 신조어도 나왔다.

 

잘못되고, 품질이 낮은 데이터를 AI가 벌써 학습을 시작했다.

AI의 성능은 영원할까? 

 

AI를 어떻게 사용할지 보다,

AI에게 줄 데이터를 어떻게 관리하고

출력을 검증하는 것이 중요하다.