"AI, 도대체 뭔데 이렇게 난리일까요?"

요즘 어딜 가나 AI 이야기뿐입니다. AI를 빨리 도입하지 않으면 뒤처질 것 같은 FOMO에 시달리는 분들도 있고, 내 일자리에 위협이 되진 않을까 걱정하거나, 쏟아지는 새로운 기술과 낯선 엔지니어 용어들에 피로감을 느끼는 '문돌이' 분들도 많으실 겁니다.

관련 자료를 찾아서 AI를 공부해 보려고 해도, "AI 썼더니 예전처럼 직원이 필요 없더라" 식의 성과를 과장하는 글이나, "이 프롬프트를 쓰면 대박 납니다" 같은 단편적인 사용법들이 넘쳐납니다.

그래서 단순한 툴 사용법을 넘어 비전문가의 눈높이에서 AI(주로 LLM)가 어떻게 작동하고 어떤 장점과 한계를 가졌는지 그 '원리'를 이해할 수 있도록 돕고 많은 분들이 가지고 있는 궁금증을 풀 수 있도록 지적 호기심으로 읽는 AI 이야기 를 써보려고 합니다.

대상은  지적 호기심이 넘치는 AI 비전문가 분들, 다음과 같은 질문들을 궁금해 하는 분들을 위한 글 입니다. 

• 도대체 AI는 어떻게 생각하고 말하는 걸까?

  • LLM은 어떻게 문장을 만들까? (왜 한 번에 툭 주지 않고, 타자 치듯 조금씩 답을 줄까?)

  • AI는 어떻게 학습하고 기억할까? (인간의 뇌와 과연 무엇이 다를까?)

  • 개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣는 이유! (오타투성이 질문도 완벽하게 이해하는 비결은?)

  • AI가 한국어와 영어를 동시에 원어민처럼 구사하는 원리는?

• 뉴스에 매일 나오는 그 단어들, 도대체 무슨 뜻일까?

  • '파라미터', '토큰', '멀티모달', 'RAG', 'MCP'.. 대체 무슨 뜻일까?

  • 최신 AI는 왜 답변하기 전에 '생각 중...'이라고 뜰까?

  • 3D 그래픽용 칩이던 GPU는 왜 AI의 핵심이 되었고, 엔비디아는 왜 세계 1위 기업이 되었을까?

  • 생성형 AI라고 부르는데, 대체 무엇을 '생성'한다는 뜻일까?

• AI의 치명적 단점, 그리고 우리의 실무 활용법

  • AI는 왜 가끔 너무나 다크나이트처럼 '당당하게 거짓말(환각)'을 할까? (그리고 왜 늘 내 말에 맞다고만 할까?)

  • 내가 챗GPT와 나눈 은밀한(?) 대화나 회사 자료, 남에게 유출될 수 있을까?

  • 우리 회사 내부 데이터를 바탕으로 답해주는 AI를 만들 수 있을까?

  • 대화창을 넘어, AI가 나 대신 결제 툴을 만지고 업무까지 처리할 수 있을까?

  • AI는 내가 예전에 한 말을 어디에 저장하고 기억하는가?