#09 AI는 왜 언어부터 배우기 시작했을까?(텍스트 AI는 왜 가장 먼저 발전했을까?)

생성형 AI라고 하면 가장 먼저 무엇이 떠오르시나요?

아마 많은 사람들은 ChatGPT처럼 글을 주고받는 AI를 떠올릴 것입니다.

오늘날 AI는 그림을 그리고, 음악을 만들고, 영상을 생성하며, 심지어 로봇을 움직이기도 합니다. 그런데도 대부분의 사람들이 가장 먼저 떠올리는 AI는 여전히 ‘대화하는 AI’입니다.

왜 생성형 AI는 이미지보다 먼저 언어를 배우기 시작했을까요?

사람과 사람이 대화할 때는 언어를 사용합니다. AI와 사람도 마찬가지입니다.

예전에는 컴퓨터를 움직이기 위해 프로그래밍 언어를 알아야 했습니다. 하지만 생성형 AI가 등장하면서 상황이 달라졌습니다.

이제는 복잡한 프로그램을 작성하지 않아도 자연스럽게 질문하고 요청할 수 있습니다.

즉,

사람 ↔ AI

사이의 가장 자연스러운 연결 방법은 언어였습니다.

AI가 사람을 이해하려면 먼저 언어를 이해해야 했던 이유입니다.

언어는 세상에서 가장 많이 축적된 정보이기도 합니다.

우리가 남긴 대부분의 지식은 글로 기록되어 있습니다.

이처럼 방대한 텍스트 데이터는 AI가 학습하기에 매우 좋은 재료였습니다.

물론 AI 학습에서는 데이터의 양만큼이나 얼마나 디지털화되어 있고 품질 좋게 정리되어 있는지도 매우 중요합니다. #07에서 살펴본 한국어의 사례처럼, 같은 언어라도 데이터의 품질과 디지털 환경에 따라 AI의 성능은 달라질 수 있습니다.

반면 이미지나 영상은 용량도 훨씬 크고, 의미를 이해하기도 더 어렵습니다.

그래서 생성형 AI는 가장 풍부한 텍스트 데이터를 바탕으로 언어를 먼저 이해하기 시작했고, 그 기술이 가장 빠르게 발전할 수 있었습니다.

처음에는 글을 이해하고 생성하는 AI가 등장했습니다.

그다음에는 이미지를 만들고,

사람의 음성을 이해하고,

영상을 생성하며,

여러 정보를 동시에 이해하는 AI로 발전했습니다.

최근에는 카메라와 센서를 통해 현실 세계를 인식하고 직접 행동하는 AI까지 등장하고 있습니다.

생성형 AI의 발전은 새로운 AI가 갑자기 나타난 것이 아니라, 언어를 시작으로 이해할 수 있는 정보의 범위를 계속 넓혀 온 과정이라고 볼 수 있습니다.

이제부터 살펴볼 PART 2도 바로 이 흐름을 따라가게 됩니다.

이번 글에서는 생성형 AI가 왜 언어부터 배우기 시작했는지 살펴보았습니다.

그렇다면 언어 다음으로 빠르게 발전한 분야는 무엇일까요?

다음 글에서는 ‘이미지 AI는 어떻게 그림을 만들까?’를 통해 AI가 이미지를 이해하고 생성하는 원리를 알아보겠습니다.

사람은 AI와 언어로 소통하기 때문에 생성형 AI도 가장 먼저 언어를 이해하는 기술부터 빠르게 발전했습니다. 이후 AI는 이미지와 음성, 영상, 현실 세계까지 이해하는 방향으로 계속 확장되고 있습니다.

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