머신러닝 vs 딥러닝: 챗GPT는 왜 딥러닝인가? (생성형 AI의 핵심 이해)

AI 시대의 문을 연 ChatGPT, 그 근간은 무엇일까요?

불과 몇 년 전만 해도 '인공지능'은 영화 속 이야기 같았습니다. 하지만 이제 우리는 챗GPT(ChatGPT)와 같은 생성형 AI를 통해 매일 새로운 텍스트를 생성하고, 코드를 짜고, 심지어 예술 작품까지 만들어내는 시대를 살고 있습니다. 이러한 혁신의 중심에는 바로 딥러닝(Deep Learning)이 있습니다.

딥러닝은 머신러닝(Machine Learning)의 한 분야이지만, 챗GPT의 능력은 왜 기존의 머신러닝 기술로는 구현할 수 없었을까요? 이 글에서는 머신러닝의 한계와 딥러닝의 특별함을 대비시키고, 생성형 AI가 어떻게 그 창의성을 발휘하는지 그 핵심 원리를 명확하게 설명해 드립니다.

1. AI의 두 축: 머신러닝(ML)이란?

머신러닝은 데이터를 기반으로 학습하고, 명시적으로 프로그래밍되지 않은 작업을 수행하도록 컴퓨터를 가르치는 과학입니다.

전통적인 머신러닝은 주로 특징 공학(Feature Engineering)에 의존합니다. 예를 들어, 개와 고양이를 분류하는 모델을 만든다고 가정해 봅시다. 연구자는 이미지에서 털의 길이, 귀의 모양, 코의 크기 등 동물을 식별할 수 있는 '특징(Feature)'을 수동으로 추출하고 정의해야 합니다.

주요 알고리즘: 선형 회귀, 로지스틱 회귀, SVM(서포트 벡터 머신), 결정 트리, 랜덤 포레스트 등

핵심 한계: 입력 데이터가 복잡하고 비정형적일수록(예: 방대한 텍스트, 고화질 이미지) 사람이 특징을 추출하고 가공하는 것이 점점 어려워지고, 결국 모델의 성능을 제한하게 됩니다.

2. 한계를 뛰어넘다: 딥러닝(DL)의 등장

딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인간의 뇌 신경망을 모방한 심층 신경망(Deep Neural Networks)을 사용합니다. 'Deep'이라는 이름처럼 여러 개의 은닉층(Hidden Layer)을 깊게 쌓아 올린 구조가 특징입니다.

딥러닝의 혁신은 바로 자동 특징 추출 능력에서 나옵니다. 개와 고양이 예시를 다시 생각해 볼까요? 딥러닝 모델은 초기 레이어에서는 선이나 모서리 같은 기본적인 특징을 학습하고, 다음 레이어에서는 이를 조합하여 눈, 코, 입 같은 복잡한 특징을 스스로 파악합니다.

주요 알고리즘: CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망), Transformer(트랜스포머) 등

핵심 장점: 대규모의 비정형 데이터를 효율적으로 처리하며, 복잡한 패턴을 사람이 개입하지 않아도 자동으로 학습합니다. 이는 챗GPT가 수많은 웹페이지 텍스트를 스스로 이해하고 맥락을 파악할 수 있는 근간이 됩니다.

3. 챗GPT는 왜 딥러닝이어야 하는가?

챗GPT의 핵심 기능은 단순히 분류나 예측을 넘어, 인간과 같은 창의적인 텍스트를 '생성'하는 것입니다.

방대한 텍스트 처리: 챗GPT는 수천억 개의 단어로 구성된 인터넷 데이터를 학습했습니다. 이러한 대규모의 비정형 데이터를 처리하고 그 안의 복잡한 문법, 맥락, 지식을 이해하는 것은 깊은 신경망을 가진 딥러닝만이 가능합니다.

맥락 이해와 창의성: 딥러닝 신경망은 단어 하나하나의 의미뿐만 아니라, 문장 전체, 문단 전체의 맥락(Context)을 기억하고 이해합니다. 이를 통해 단순히 패턴을 반복하는 것이 아니라, 사용자의 요청에 맞는 새롭고 논리적인 답변을 생성해낼 수 있습니다. 이 과정이 바로 Generative AI (생성형 AI)의 본질입니다.

4. 대규모 신경망의 힘: 트랜스포머 아키텍처

챗GPT는 딥러닝 모델 중에서도 특별히 트랜스포머(Transformer)라는 아키텍처를 기반으로 합니다. 트랜스포머 모델의 가장 혁신적인 요소는 어텐션(Attention) 메커니즘입니다.

어텐션 메커니즘은 문장을 처리할 때, 특정 단어가 문장 내의 다른 단어들과 얼마나 관련이 있는지를 스스로 판단하게 합니다. 예를 들어, "사과를 깎아 먹는다"라는 문장에서 '깎다'라는 동사는 '사과'라는 목적어에 가장 높은 집중도(Attention)를 부여합니다.

이러한 능력 덕분에 챗GPT는 문장이 아무리 길어져도 초반의 맥락을 잊지 않고 일관성 있고 유창한 답변을 이어갈 수 있으며, 이는 기존의 순환 신경망(RNN)이 가진 장기 의존성(Long-Term Dependency) 문제를 해결했습니다.

5. 나의 AI 경험담: 데이터 준비의 중요성

제가 초창기 머신러닝 프로젝트에 참여했을 때, 가장 많은 시간을 보냈던 작업은 데이터을 가공하고 특징을 정의하는 일이었습니다. 예를 들어, 어떤 고객이 이탈할지를 예측하는 모델을 만들 때, "최근 3개월간 접속 횟수", "구매 금액의 표준편차", "작년에 받은 쿠폰 개수" 등 수십, 수백 개의 특징을 사람이 직접 계산하고 입력해야 했죠. 하루 종일 코딩해서 겨우 0.1%의 성능 향상을 봤을 때의 허탈감이란...

하지만 딥러닝으로 넘어오면서 상황은 완전히 달라졌습니다. 딥러닝은 "정제되지 않은 대규모 데이터"를 요구할 뿐, 사람이 특징을 억지로 정의할 필요가 없었습니다. 물론 좋은 데이터가 여전히 중요하지만, 학습 과정 자체를 모델이 주도하게 되면서 인간 연구자는 모델의 구조와 하이퍼파라미터 최적화에 집중할 수 있게 되었죠. 저는 이 경험을 통해 딥러닝이 단순한 기술 발전이 아니라, AI 개발 패러다임 자체를 바꾼 혁명이라고 확신하게 되었습니다.

6. 결론: 생성형 AI 시대의 미래

챗GPT가 딥러닝 기반의 대규모 언어 모델(LLM)이라는 사실은, 앞으로의 AI가 단순한 예측을 넘어 세계를 이해하고 새로운 것을 창조하는 방향으로 나아갈 것임을 시사합니다.

딥러닝은 방대한 데이터를 통해 스스로 학습하고, 인간이 미처 발견하지 못한 복잡한 패턴과 규칙을 찾아냅니다. 덕분에 우리는 코딩, 글쓰기, 기획 등 다양한 분야에서 AI와 협업하는 새로운 시대를 맞이했습니다. 이제 중요한 것은 AI가 아니라, 우리가 이 강력한 딥러닝 기술을 어떻게 활용하여 더 나은 가치를 창출할 것인가입니다. 챗GPT의 능력은 딥러닝의 잠재력 중 아주 일부일 뿐입니다.