AI 챗봇, 인공지능 기술의 중심에서 사용되는 핵심 용어들

디지털 시대에 인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP) 기술은 급속히 발전하고 있으며, 이와 더불어 AI 챗봇 기술도 함께 주목받고 있다. GPT-4와 같은 언어 모델을 바탕으로 한 챗봇들은 일상에서 다양한 역할을 수행하며, 이들의 기능과 작동 원리를 이해하기 위해 주요 용어들에 대한 이해가 필요하다.

첫 번째로, **챗봇(Chatbot)**은 AI 프로그램으로, 사용자가 텍스트 또는 음성으로 질문을 입력하면 이에 대해 즉각적으로 답변을 제공하는 시스템이다. 챗봇의 핵심 기술 중 하나인 **GPT(Generative Pre-trained Transformer)**는 이미 대량의 데이터를 학습한 언어 모델로, 주어진 문맥에 맞춰 새로운 문장을 생성할 수 있는 능력을 지닌다.

AI의 근간을 이루는 **인공지능(Artificial Intelligence, AI)**은 인간의 지능을 모방해 스스로 학습하고 문제를 해결하는 시스템을 말한다. 이 중에서도 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 능력은 매우 중요하다.

이를 다루는 분야가 바로 **자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)**이다. NLP 기술을 통해 AI는 인간의 언어를 분석하고 문맥을 파악하며, 이를 바탕으로 적절한 답변을 생성한다.

AI 시스템에서 중요한 개념 중 하나는 **모델(Model)**이다. 모델은 AI가 문제를 해결하기 위해 학습하는 알고리즘이나 구조를 뜻하며, 주어진 데이터를 기반으로 동작한다. AI 모델은 데이터를 통해 학습하며 성능을 개선해 나간다.

이를 **학습(Training)**이라고 하며, 학습에 사용되는 데이터는 **코퍼스(Corpus)**라 불리는 대량의 텍스트 데이터 집합을 기반으로 한다. 이 과정에서 모델은 **파라미터(Parameter)**라는 변수들을 조정해 예측 성능을 높인다.

**추론(Inference)**은 학습된 모델을 실제 상황에서 활용해 새로운 입력에 대한 결과를 예측하는 과정을 의미한다. AI 모델은 이 과정을 통해 사용자에게 적절한 답변을 제공한다. 한편, 이미 학습된 모델을 특정 작업에 맞춰 추가로 학습시키는 방법이 **파인튜닝(Fine-tuning)**이다. 이는 AI 모델이 더 나은 성능을 발휘하도록 하는 중요한 방법 중 하나다.

챗봇 대화에서 **다중턴 대화(Multi-turn conversation)**은 사용자와의 여러 차례의 질문과 답변이 오가는 대화를 의미한다. 이는 단일 질문과 답변에 그치지 않고, 복잡한 상호작용을 처리할 수 있는 챗봇의 능력을 나타낸다.

사용자와 시스템 간의 상호작용을 가능하게 하는 **유저 인터페이스(UI, User Interface)**는 챗봇 시스템을 원활하게 활용할 수 있도록 돕는다. UI를 통해 사용자는 챗봇과 쉽게 소통할 수 있으며, 사용자가 입력하는 텍스트나 명령어는 **프롬프트(Prompt)**로, 이에 따라 챗봇은 그에 적합한 응답을 생성하게 된다.

마지막으로, 챗봇이 텍스트를 분석할 때 사용하는 기본 단위는 **토큰(Token)**이다. 토큰은 단어나 그 하위 단위로 나누어 분석되며, AI 모델은 이 토큰들을 바탕으로 언어를 이해하고 문장을 구성한다. 이때 학습과 추론 과정에서 활용되는 데이터의 집합을 **데이터셋(Dataset)**이라고 하며, 이는 모델이 문제를 해결할 수 있도록 돕는 중요한 자원이다.

이와 같은 AI 챗봇의 핵심 용어들은 AI 기술의 근본적 작동 방식을 이해하는 데 필수적이다. AI 기술의 발전은 더 나은 사용자 경험을 제공하는데 중요한 역할을 하며, 이러한 기술들이 우리의 일상에 점점 더 깊이 스며들고 있다.

kjc816@never.com

고재철 경제학 박사

한국사회적경제신문 발행인

전 가천대, 안양대 겸임교수

한국사회적경제포럼 대표