AI와 창의성

인공지능이 맥락을 이해하는 법 - 개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣는 원리

creativeflow 2025. 3. 18. 15:13

인공지능과 대화하다보면 얘가(?) 어떻게 이런 말까지 알아듣지? 싶을 정도로 정확하게 맥락을 이해해서 답을 내놓아 놀랄때가 있다. 초기 인공지능모델의 경우 ai환각현상(ai hallucination)으로 인해 그 신뢰성(?)에 의심을 품던 주변인들도 많았었다. 인공지능을 비판하던 그들이 지금은 인공지능에 대해 어떠한 생각을 갖고 있을지 사뭇 궁금해진다. 인공지능이 맥락을 이해하는건 인간의 그것과는 많이 다르다. 인공지능의 언어를 이해하여 인공지능을 더 잘 활용해보면 좋겠다.

신경망이 인간 언어를 처리하는 모습. 빛나는 노드와 연결선이 뇌 모양을 형성하고 있는 예술적 디지털 이미지

 

 

인공지능(AI)이 발전하면서 우리는 AI가 마치 사람처럼 말을 이해하고 반응하는 모습을 자주 목격하게 된다. 하지만 우리가 명확하게 말하지 않아도 AI가 대략적인 의도를 파악하고 적절한 답변을 내놓는 이유는 무엇일까? **"개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣는다"**는 말처럼, 인공지능은 어떻게 맥락을 분석하고 이해하는 걸까? 이번 글에서는 인공지능이 문장을 이해하는 원리와 그 과정에서 활용하는 핵심 기술을 살펴보자.

1. 인공지능이 맥락을 이해하는 원리

AI가 인간의 언어를 이해하는 방식은 단순한 단어 분석이 아니라 문맥을 고려하는 복합적인 과정이다. 특히 최근 발전한 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술은 단순한 문법 분석을 넘어, 맥락(Context)을 기반으로 사람의 의도를 파악하는 데 중점을 둔다.

① 통계적 패턴 분석 (확률 기반 모델)

AI는 방대한 양의 데이터를 학습하여 각 단어와 문장이 함께 등장하는 확률을 분석한다. 예를 들어, "비가 오니"라는 문장이 입력되었을 때, 뒤에 올 가능성이 높은 단어를 확률적으로 예측하는 방식이다.

🔹 예제:

  • "비가 오니…" → "우산을 챙겨." (높은 확률)
  • "비가 오니…" → "햇빛이 강하네?" (낮은 확률)

이처럼 AI는 단순히 단어의 의미를 분석하는 것이 아니라, 문맥적 확률을 고려하여 가장 자연스러운 답변을 생성한다.

② 트랜스포머(Transformer) 모델과 어텐션(Self-Attention)

최신 AI 언어 모델(예: GPT)은 트랜스포머(Transformer) 구조를 기반으로 동작한다. 트랜스포머 모델의 핵심 기술인 어텐션(Self-Attention) 메커니즘은 문장의 모든 단어가 서로 어떤 관계를 맺고 있는지를 분석하는 역할을 한다.

예제 문장: "나는 커피를 마시고 책을 읽었다."

  • "마시고" → "커피"와 높은 관련성
  • "읽었다" → "책"과 높은 관련성

이처럼 AI는 문장 내에서 각 단어가 서로 어떻게 연결되어 있는지 파악하여 맥락을 이해한다.

③ 문맥적 단서(Contextual Clues) 활용

AI는 단순히 현재 문장만 보는 것이 아니라 앞뒤 문장을 참고하여 전체적인 의미를 분석한다. 이를 통해 연속적인 대화에서도 맥락을 유지하며 자연스럽게 반응할 수 있다.

🔹 예제 대화:

  • "내일 서울 날씨 어때?"
  • "흐릴 것 같아."
  • "우산 가져갈까?" → 비가 올 가능성이 있다고 판단하고 답변 가능

이처럼 AI는 대화를 분석하며 문맥을 이해하고, 연속적인 대화에서도 자연스러운 응답을 생성할 수 있다.

2. 개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣는 이유

사람은 종종 말을 명확하게 하지 않아도 맥락을 통해 의미를 유추한다. 예를 들어 "그거 가져와!"라고 했을 때, 대화의 상황에 따라 "책", "컵", "핸드폰" 등 여러 가지 해석이 가능하다. AI도 마찬가지로 문맥을 분석하여 가장 가능성이 높은 의미를 예측한다.

🔹 예제 1: 생략된 문장 이해

  • 입력: "배고파."
  • 사람의 해석: "밥을 먹고 싶다."
  • AI의 해석: "음식 관련 정보를 제공해야 한다."

따라서 AI는 "배고파"라는 문장을 보고 "근처 맛집 추천"이나 "음식 배달 서비스" 같은 답변을 추천할 수 있다.

🔹 예제 2: 비유와 은유 해석

  • 입력: "오늘 날씨 개좋다!"
  • 일반적인 해석: "오늘 날씨가 매우 좋다."
  • AI의 해석: "비속어를 포함한 긍정적인 표현으로 해석해야 한다."

이처럼 AI는 데이터 학습을 통해 비유적 표현이나 은어까지도 이해할 수 있는 능력을 갖추게 된다.

3. 인공지능이 맥락을 더 잘 이해하도록 만드는 방법 (프롬프트 최적화)

인공지능이 제대로 답변을 하려면, 질문(프롬프트, Prompt)을 명확하게 하는 것이 중요하다. AI는 확률적으로 답변을 생성하기 때문에, 질문이 모호하면 원하는 답을 얻기 어려울 수 있다.

인공지능 프롬프트 최적화

 

✅ 좋은 질문 예시 (구체적인 프롬프트 사용)

❌ "오늘 날씨 어때?" → 너무 일반적인 질문
✅ "오늘 서울 강남구의 기온과 강수 확률을 알려줘." → 더 정확한 답변 가능

질문을 명확하고 구체적으로 하면, AI가 보다 정확한 답변을 제공할 확률이 높아진다.

4. 결론

인공지능은 단순히 단어를 분석하는 것이 아니라 맥락을 고려하여 적절한 답변을 생성하는 방식으로 동작한다.

  • 확률 기반 모델을 사용하여 답변을 예측하고,
  • 트랜스포머 모델과 어텐션 메커니즘을 통해 문장 내 의미 관계를 분석하며,
  • 문맥적 단서를 활용하여 연속적인 대화에서도 적절한 답변을 제공할 수 있다.

결국 AI가 개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣는 이유는, 방대한 데이터 학습과 맥락 분석 기술 덕분이다. 앞으로 AI가 더욱 발전하면서, 우리는 AI와 더욱 자연스럽게 대화할 수 있는 시대를 맞이하게 될 것이다.