생성형 AI의 핵심 원리
‘다음 토큰’을 예측해 문장을 만든다
ChatGPT와 같은 텍스트 생성 AI는 입력된 문맥을 바탕으로 다음에 올 가능성이 높은 토큰을 계산하고, 이 과정을 반복하면서 문장과 답변을 만들어낸다.
핵심은 ‘문장을 통째로 꺼내오는 것’이 아니라, 지금까지 주어진 문맥을 바탕으로 다음 토큰의 확률을 계산하고 이를 반복해 새로운 텍스트를 생성한다는 데 있다.
다음 토큰 예측
언어 모델은 입력된 앞부분과 주변 문맥을 분석해 다음에 등장할 토큰들의 확률 분포를 계산한다.
여기서 토큰(Token)은 반드시 하나의 단어를 의미하지 않는다. 하나의 단어 전체일 수도 있고, 단어의 일부나 숫자·기호 등이 하나의 토큰이 될 수도 있다.
문맥을 고려한 생성
AI는 앞에 나온 단어뿐 아니라 전체 문맥에서 서로 관련된 정보를 찾아 다음 토큰을 결정한다. 따라서 같은 단어라도 주변 문맥에 따라 다른 의미와 답변을 만들어낼 수 있다.
데이터를 학습해 언어 패턴을 익히는 과정
대규모 언어 모델(LLM)은 공개 웹 문서, 책, 논문, 코드 등 다양한 데이터를 활용해 대규모 사전학습을 수행한다. 이 과정에서 모델의 수많은 매개변수(Parameter)가 조정되면서 언어와 데이터에 나타나는 여러 패턴 및 관계를 학습한다.
대규모 데이터에서 다음 토큰을 예측하는 등의 학습을 반복하면서 언어의 구조와 다양한 데이터의 패턴을 모델 내부의 매개변수에 반영한다.
사전학습이 끝난 모델은 추가적인 학습과 평가를 거쳐 사용자의 지시를 더 잘 따르고, 유용성과 안전성을 높이도록 조정될 수 있다. 대표적인 방법 가운데 하나가 인간의 평가를 활용하는 RLHF(인간 피드백 기반 강화학습)다.
트랜스포머와 어텐션이 문맥을 연결한다
현대적인 대규모 언어 모델의 발전에는 Transformer 아키텍처가 중요한 역할을 했다. Transformer의 핵심 구성 요소 가운데 하나인 Attention은 입력의 여러 부분 사이의 관계를 계산해 현재 처리해야 할 정보와 관련성이 높은 부분에 더 많은 가중치를 줄 수 있도록 한다.
출처·참고
OpenAI, InstructGPT 및 RLHF 관련 공식 설명 자료 · Google Research, 생성형 AI 및 확산 모델 연구 자료
텍스트를 넘어 이미지·영상까지
생성형 AI는 어떻게 결과물을 만들까
이미지 생성의 대표적 원리, 확산 모델
확산 모델(Diffusion Model)은 이미지와 같은 학습 데이터에 점진적으로 노이즈를 추가한 뒤, 그 과정을 거꾸로 되돌리는 방법을 학습하는 생성 모델이다.
원본 데이터에 노이즈를 점차 추가하면서 데이터가 손상되는 과정을 학습하고, 이를 되돌릴 수 있는 방법을 모델이 익힌다.
무작위 노이즈에서 출발해 학습한 역방향 과정으로 노이즈를 단계적으로 제거하면서 조건에 맞는 새로운 결과물을 생성한다.
출처: Google Research · Diffusion Models 관련 연구 및 설명 자료
모든 생성형 AI가 같은 방식으로 작동하는 것은 아니다
생성형 AI에는 텍스트를 생성하는 언어 모델, 확산 모델을 비롯한 이미지 생성 모델, 영상 생성 모델, 음성·음악 생성 모델 등 다양한 구조가 존재한다. 따라서 ‘생성형 AI는 모두 다음 단어를 예측한다’거나 ‘모든 이미지 AI는 동일한 확산 과정만 사용한다’고 일반화하는 것은 정확하지 않다.
AI의 ‘이해’와 ‘추론’을 어떻게 봐야 할까
생성형 AI를 단순히 ‘인터넷에서 문장을 찾아 복사하는 프로그램’으로 이해하는 것도 정확하지 않다. 모델은 학습 과정에서 데이터의 패턴과 관계를 내부 매개변수에 학습하며, 입력된 문맥을 바탕으로 새로운 결과를 생성한다.
동시에 AI가 인간과 동일한 방식으로 세계를 이해하거나 의식을 갖고 사고한다고 단정할 근거도 없다. 특히 물리적 세계에 대한 내부적인 세계 모델과 추론 능력이 어느 수준까지 가능한지는 현재도 활발히 연구되는 분야다.
Yann LeCun의 견해
Yann LeCun은 대규모 언어 모델의 현재 접근법만으로 인간 수준의 일반 지능에 도달하기에는 한계가 있으며, 물리적 세계에 대한 이해와 세계 모델, 추론·계획 능력이 중요하다는 견해를 지속적으로 제시해 왔다. 그는 2025년 말 Meta를 떠난 뒤 이러한 방향의 AI 연구를 추진하고 있다.
출처: Reuters, 2026년 3월 보도 · Yann LeCun의 AI·World Model 관련 견해
그럴듯한 답변이 항상 사실은 아니다
생성형 AI는 자연스럽고 논리적으로 보이는 답변을 만들어낼 수 있지만, 그 결과가 항상 사실이라는 보장은 없다. 모델이 잘못된 정보나 존재하지 않는 출처 등을 실제 정보처럼 생성하는 현상을 일반적으로 환각(Hallucination)이라고 부른다.
따라서 법률·의료·금융·통계·최신 뉴스처럼 정확성이 중요한 분야에서는 AI의 답변을 그대로 받아들이기보다 공식 자료와 원문 출처를 함께 확인하는 것이 중요하다.
생성형 AI의 작동 원리 한눈에 보기
OpenAI · InstructGPT 및 RLHF 관련 공식 자료
Google Research · Diffusion Models 및 생성형 AI 연구 자료
Reuters · Yann LeCun의 World Model 관련 2026년 보도
AI 생성 모델의 구조와 학습 방식에 관한 공개 연구 자료
