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이 글에서 다루는 내용
생성형 AI를 사용하다 보면 이런 이야기를 자주 듣습니다.
“영어는 정말 잘하는데 한국어는 아직 부족한 것 같아.”
실제로 한국어로 질문했을 때 어딘가 어색한 답변을 받거나, 음성인식이 엉뚱한 단어를 인식하는 경험을 한 사람도 많습니다.
그렇다면 AI는 정말 한국어를 어려워하는 걸까요?
결론부터 말하면 어느 정도는 맞는 이야기입니다.
하지만 많은 사람들이 생각하는 이유와는 조금 다릅니다.
흔히 “한국어 데이터가 부족해서 그렇다.”라고 설명하지만, 실제 이유는 그것보다 조금 더 복잡합니다.
AI에게 중요한 것은 ‘자료의 양’이 아니라 ‘학습할 수 있는 데이터’입니다.
먼저 가장 많이 오해하는 부분부터 살펴보겠습니다.
한국어 자료 자체가 부족한 것은 아닙니다.
우리는 수많은 책과 신문, 논문, 교과서, 문학 작품 등 오랫동안 축적된 한국어 자료를 가지고 있습니다.
하지만 AI에게 중요한 것은 자료가 존재하느냐가 아니라 학습할 수 있는 형태로 존재하느냐입니다.
AI가 학습하려면 자료가 디지털 형태로 정리되어 있어야 하고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 구조를 가져야 합니다. 또한 오류나 중복이 정리되어 있어야 하며, 학습에 사용할 수 있는 권한도 확보되어야 합니다.
인터넷에는 한국어 블로그나 게시글도 많지만, 중복된 내용이나 짧은 댓글, 오탈자가 많은 글, 저작권 문제로 자유롭게 사용할 수 없는 자료도 적지 않습니다.
반면 전문 서적이나 학술자료, 검증된 뉴스 기사처럼 내용이 체계적으로 정리된 자료는 AI가 학습하기에 훨씬 가치가 높습니다.
결국 AI의 성능은 단순히 자료의 양이 아니라 얼마나 많은 고품질 디지털 데이터를 학습했는가에 큰 영향을 받습니다.
한국어는 계산해야 할 경우의 수가 많습니다.
한국어는 조사와 어미 변화가 매우 발달한 언어입니다.
예를 들어 ‘먹다’라는 동사 하나만 해도 다양한 형태로 바뀝니다.
- 먹는다
- 먹었습니다
- 먹겠네요
- 먹었잖아요
- 먹어볼까요
사람은 모두 같은 동사에서 나온 표현이라는 것을 자연스럽게 이해합니다.
하지만 AI는 조금 다른 방식으로 문장을 만듭니다.
AI는 문장을 이해한 뒤 답을 외워서 말하는 것이 아니라, 지금까지의 문맥을 바탕으로 다음에 어떤 단어가 가장 자연스러울지를 계속 계산합니다.
한국어에서는 조사 하나, 어미 하나만 달라져도 문장의 의미와 말투, 상대방에게 전달되는 느낌까지 달라질 수 있습니다.
즉, 한국어는 AI가 계산해야 하는 선택지가 매우 많은 언어인 것입니다.
사람도 문맥을 보고 이해합니다.
한국어는 주어를 자주 생략합니다.
예를 들어,
“먹었어.”
라는 문장만 보면 누가 먹었는지 알 수 없습니다.
사람도 앞의 대화를 함께 보고 의미를 이해합니다.
AI도 마찬가지입니다.
이전 문맥을 함께 고려해야만 올바른 답을 만들 수 있습니다.
다만 차이가 있다면 사람은 살아오면서 쌓인 경험을 바탕으로 빠르게 의미를 판단하지만, AI는 새로운 질문이 들어올 때마다 지금까지의 대화를 바탕으로 다시 계산을 수행합니다.
주어가 여러 번 바뀌거나, 생략된 내용이 많아질수록 AI가 실수할 가능성이 높아지는 이유도 여기에 있습니다.
외국인이 어려운 이유와 AI가 어려운 이유는 조금 다릅니다.
한국어는 외국인에게도 배우기 쉬운 언어는 아닙니다.
하지만 AI가 한국어를 어려워하는 이유는 외국인이 한국어를 어려워하는 이유와는 조금 다릅니다.
사람은 의미와 상황을 이해하며 언어를 배웁니다.
반면 AI는 지금까지 입력된 문맥을 바탕으로 다음에 올 표현을 계산합니다.
즉, 사람은 언어를 ‘이해’하며 배우고, AI는 언어를 ‘계산’하며 학습하는 것입니다.
한국어는 문화까지 함께 계산해야 합니다.
한국어 대화는 문법만으로 설명하기 어려운 경우가 많습니다.
예를 들어,
A : 이 옷 예쁘다.
영어권에서는
B : 고마워.
처럼 직접 반응하는 경우가 많습니다.
반면 한국에서는
A : 이 옷 예쁘다.
B : 아, 이거 싸게 샀어.
또는
B : 네 옷이 더 예쁘다.
처럼 대답하는 경우도 흔합니다.
문장만 보면 칭찬에 대한 대답처럼 보이지 않을 수도 있습니다.
하지만 우리는 겸손이나 친밀감 같은 문화적인 의미를 자연스럽게 이해합니다.
AI는 이러한 문화적 맥락까지 함께 고려해야 하기 때문에 한국어 대화는 더욱 복잡하게 느껴질 수 있습니다.
그래서 한국인은 AI가 한국어를 잘 못한다고 느끼기 쉽습니다.
한국인은 음성인식이나 번역을 통해 AI를 접하는 경우가 많습니다.
특히 한국어는 받침과 다양한 발음 변화 때문에 음성인식이 쉽지 않은 언어입니다.
여기에 조사, 어미, 높임말, 생략, 문화적 표현까지 더해지면 한국어에서는 AI의 실수가 다른 언어보다 더 눈에 띄는 경우가 있습니다.
그래서 많은 사람들이 “AI는 한국어를 잘 못한다.”고 생각하기 쉽습니다.
하지만 AI가 한국어를 싫어하거나 특별히 한국어를 이해하지 못하는 것은 아닙니다.
최근에는 국내 기업과 연구기관이 고품질 한국어 데이터를 꾸준히 구축하고, 한국어에 최적화된 모델도 함께 발전하면서 성능이 크게 향상되었습니다.
현재의 생성형 AI는 한국어에서도 매우 높은 수준의 성능을 보여주고 있으며, 앞으로 더 많은 고품질 한국어 데이터가 구축될수록 성능은 계속 향상될 것입니다.
DANA NOTES 한 줄 정리
AI가 한국어를 어려워하는 이유는 한국어 자료가 부족해서가 아니라, 학습 가능한 고품질 디지털 데이터가 상대적으로 적고 계산해야 할 언어적·문화적 경우의 수가 많기 때문입니다.
