ChatGPT는 어떻게 작동하나요? - 생성형 AI의 핵심 원리 설명

ChatGPT, 아이들도 이름은 들어봤고 학습 도우미로 이미 활용하고 있는 친구들도 많습니다.
하지만 이 똑똑한 챗봇이 실제로 어떻게 작동하는지 알고 계신가요?
이번 글에서는 ChatGPT의 내부 구조와 작동 방식에 대해, 기술적인 개념을 최대한 쉽게 풀어 학부모님이 이해하실 수 있도록 설명해드립니다.
AI가 단순히 ‘많이 아는 컴퓨터’가 아니라, 언어를 이해하고 생성하는 원리가 무엇인지 함께 알아볼까요?

ChatGPT는 어떻게 작동하나요? -생성형 AI의 핵심 원리 설명

GPT의 핵심  '예측하는 뇌'를 가진 언어 모델

ChatGPT는 ‘GPT’라는 기술 기반 위에 만들어진 챗봇입니다. 여기서 GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, 각 단어의 의미 그대로 다음과 같은 구조를 가집니다:

- Generative (생성형): 질문에 대해 새로운 문장을 ‘생성’합니다.

- Pre-trained (사전 학습된): 이미 방대한 데이터로 학습을 마친 상태입니다.

- Transformer (변환기 구조): 가장 핵심적인 AI 모델 구조로, 텍스트 간 관계를 파악하는 데 최적화된 구조입니다.

GPT는 “다음에 올 단어를 예측하는 모델”입니다.
예를 들어 우리가 “오늘은 날씨가…”라고 썼을 때, GPT는 그 다음에 ‘좋아요’가 올지 ‘춥네요’가 올지 확률을 계산합니다.
이 계산은 단순한 사전 찾기가 아니라, 수십억 개의 문장을 학습하면서 익힌 언어의 흐름과 의미 관계를 바탕으로 이뤄집니다.

이 과정은 사람의 뇌가 말을 이어가는 방식과 꽤 유사합니다.
우리도 대화할 때 상대방의 말에 어울리는 표현을 ‘느낌적으로’ 이어가잖아요?
GPT는 그 ‘느낌’을 수학적으로 계산합니다. 바로 확률 기반 언어 모델이기 때문입니다.

예를 들어 “나는 어제 친구랑 ___”이라는 문장이 주어지면, GPT는 다음 단어로
“놀았어요”, “영화를 봤어요”, “게임했어요” 등의 다양한 후보 중 가장 가능성이 높은 걸 선택합니다.
이게 바로 GPT의 기본 원리입니다: 앞뒤 맥락을 바탕으로 자연스럽고 의미 있는 다음 단어를 예측하는 것.

 

ChatGPT는 어떻게 ‘학습’했나요? – 인터넷을 읽고, 기억하고, 연결하는 과정

ChatGPT가 이렇게 자연스럽게 대화할 수 있는 건, 사전에 엄청난 양의 데이터를 학습했기 때문입니다.
이때 학습에 사용된 데이터는 책, 위키백과, 뉴스 기사, 블로그, 코드, 심지어 인터넷 게시글까지 포함됩니다.
즉, ChatGPT는 사람들이 쓴 다양한 언어 데이터를 통해 말하는 법을 배운 셈이죠.

이 학습 방식은 '지도학습(Supervised Learning)'과 '비지도학습(Unsupervised Learning)'이 혼합된 형태인데,
핵심은 수많은 문장에서 단어의 위치, 의미, 맥락을 파악하는 능력을 키운다는 겁니다.

그리고 이 모든 걸 가능하게 한 구조가 바로 트랜스포머(Transformer)입니다.
Transformer는 ‘어떤 단어가 문장에서 어떤 단어와 연결되어 있는지를 숫자로 표현’합니다.
예를 들어, “아이는 사과를 먹었다”라는 문장에서 ‘먹었다’라는 동사는 ‘아이가’라는 주어와 ‘사과’라는 목적어 모두와 연결되죠.
이 관계를 기계가 파악하게 해주는 게 Transformer의 핵심 기능입니다.

또 하나 중요한 건, ChatGPT는 인터넷을 실시간으로 검색해서 대답하는 게 아니라는 점입니다.
ChatGPT는 ‘사전 학습된 지식’을 바탕으로 답변합니다.
즉, 기억해둔 내용을 바탕으로 “가장 자연스러운 문장”을 조합해서 말하는 것이지,
실시간으로 정보를 찾아보는 검색 엔진은 아닙니다.

그래서 때때로 오래된 정보나 틀린 사실을 말할 수도 있고, 자신이 모르는 건 '그럴듯하게 지어낼' 수도 있어요.
이걸 “환각(Hallucination)”이라고 부르는데, 이런 점 때문에 AI의 답변은 무조건 믿지 말고 검토가 필요합니다.

 

왜 이렇게 ‘그럴듯하게’ 말할 수 있을까? – 언어 생성의 마법

그렇다면 ChatGPT는 어떻게 그렇게 자연스럽고 유창하게 말을 이어갈 수 있을까요?
핵심은 ‘문장 전체의 흐름을 이해하고, 통일성 있게 이어가는 능력’에 있습니다.

GPT는 단순히 한 문장만 보고 작동하지 않습니다.
입력된 문맥 전체를 한꺼번에 고려하여 가장 자연스러운 다음 단어를 고르는 방식이죠.
이 과정에서 사용하는 기술이 ‘어텐션(attention)’입니다.

어텐션이란, 문장 안에서 어떤 단어가 중요한지를 판단하는 메커니즘입니다.
예를 들어, “민수는 엄마에게 전화를 걸었다. 그녀는 놀라워했다.”에서 ‘그녀’가 누구를 의미하는지 판단하려면,
GPT는 전체 문맥을 이해하고 '엄마'가 중요한 단어임을 인식해야 합니다.
이런 관계를 잘 파악할 수 있도록 돕는 것이 바로 어텐션 메커니즘입니다.

또한 GPT는 단어 하나하나를 ‘벡터(Vector)’라는 수학적인 단위로 변환해 처리합니다.
단어마다 의미가 숫자로 표현되는 공간에서 연관성, 유사성, 방향 등을 계산해 다음 문장을 결정하는 거죠.
그래서 AI는 단순히 단어 하나가 아니라, “단어들의 의미적 거리와 흐름”을 바탕으로 말할 수 있게 됩니다.

이처럼 GPT는 언어를 ‘기계적으로 처리’하는 게 아니라 ‘의미와 관계를 통계적으로 예측’하는 모델입니다.
그래서 대화가 더 자연스럽고 맥락 있게 이어질 수 있는 것이죠.

 

ChatGPT는 단순한 질문 응답 프로그램이 아니라,
수많은 문장 데이터를 기반으로 학습하고, 언어의 흐름과 의미를 통계적으로 계산하여 대화를 이어가는 지능적인 언어 생성 모델입니다.

학부모로서 이 작동 원리를 이해하면,
아이들이 AI와 어떻게 상호작용하고, 어떤 한계를 갖고 있는지 더 잘 파악할 수 있습니다.