인공지능은 어떻게 학습할까 | 머신러닝과 딥러닝 원리

이 글에서는 인공지능은 어떻게 학습할까 | 머신러닝과 딥러닝 원리에 대해 알아봅니다. 인공지능 학습 능력의 근간을 이루는 머신러닝과 딥러닝 원리에 대해 알아봅니다. 이 글에서는 인공지능이 데이터를 기반으로 어떻게 스스로 판단하고 예측하는지 그 핵심적인 작동 방식을 쉽게 풀어 설명합니다.

인공지능은 어떻게 학습할까 | 머신러닝과 딥러닝 원리

우리가 흔히 말하는 인공지능(AI)은 스스로 생각하는 존재라기보다는, 데이터를 통해 특정 과업을 수행하는 방법을 학습하는 기계에 가깝습니다. 이러한 학습 과정을 ‘머신러닝(Machine Learning)’, 그리고 그중에서도 인간의 뇌신경망을 모방한 심층적인 학습 방법을 ‘딥러닝(Deep Learning)’이라고 부릅니다. 인공지능이 어떻게 데이터를 지식으로 바꾸는지, 그 핵심 원리를 알아보겠습니다.

기계가 학습한다는 것, 머신러닝(Machine Learning)의 기본 개념

머신러닝은 컴퓨터에 명시적인 규칙을 일일이 프로그래밍하는 대신, 데이터에서 패턴을 발견하고 스스로 학습하게 하는 기술입니다.

• 전통적인 프로그래밍과의 차이

  • 전통 방식: 개발자가 ‘만약 A이면 B를 하라’와 같은 규칙을 모두 코드로 직접 작성합니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터를 만들 때 ‘광고’, ‘대출’ 단어가 있으면 스팸으로 분류하라는 규칙을 넣는 식입니다.
  • 머신러닝 방식: 수많은 ‘스팸 메일’과 ‘정상 메일’ 데이터를 컴퓨터에 보여줍니다. 그러면 컴퓨터는 어떤 패턴(특정 단어의 빈도, 발신자 주소 등)이 스팸 메일과 관련이 있는지 스스로 학습하여 모델을 만듭니다. 이 모델은 처음 보는 메일도 스팸인지 아닌지 판단할 수 있게 됩니다.

• 머신러닝의 목표

  • 과거의 데이터를 기반으로 ‘모델(Model)’이라는 일종의 판단 기준을 만드는 것입니다.
  • 이렇게 만들어진 모델을 통해 새로운 데이터에 대한 예측(Prediction)이나 분류(Classification)를 수행하는 것이 최종 목표입니다.

머신러닝의 대표적인 학습 방식 3가지

머신러닝은 크게 세 가지 방식으로 나눌 수 있습니다. 데이터에 ‘정답’이 있는지 없는지, 그리고 학습하는 방식에 따라 구분됩니다.

1. 지도 학습 (Supervised Learning)

   • 정의: ‘문제(입력 데이터)’와 ‘정답(레이블)’이 함께 있는 데이터를 사용해 학습하는 방식입니다. 인공지능에게 정답지를 주고 공부시키는 것과 같습니다.
   • 학습 과정: 모델은 입력 데이터와 정답 사이의 관계(패턴)를 학습합니다. 학습이 완료되면 정답이 없는 새로운 데이터를 입력했을 때 정답을 예측할 수 있게 됩니다.
   • 예시:
     • 스팸 메일 분류: (‘메일 내용’, ‘스팸 여부’) 데이터를 학습시켜 새로운 메일이 스팸인지 아닌지 분류합니다.
     • 주택 가격 예측: (‘집의 크기, 위치, 방 개수’, ‘주택 가격’) 데이터를 학습시켜 특정 조건의 집값을 예측합니다.

2. 비지도 학습 (Unsupervised Learning)

   • 정의: ‘정답(레이블)’이 없는 데이터를 사용해 학습하는 방식입니다. 정답지 없이 데이터 그 자체의 숨겨진 구조나 패턴을 찾아냅니다.
   • 학습 과정: 기계가 스스로 데이터들을 분석하여 비슷한 것들끼리 묶거나(군집화), 데이터의 핵심 특징을 찾아냅니다.
   • 예시:
     • 고객 세분화 (군집화): 쇼핑몰 고객들의 구매 기록 데이터를 분석하여 ‘알뜰 쇼핑족’, ‘신제품 선호족’ 등으로 자동으로 그룹을 나눕니다.
     • 뉴스 기사 클러스터링: 수많은 뉴스 기사를 내용의 유사성에 따라 ‘정치’, ‘경제’, ‘스포츠’ 기사 그룹으로 자동 분류합니다.

3. 강화 학습 (Reinforcement Learning)

   • 정의: 정답을 알려주지 않고, 스스로 여러 시도를 하며 ‘보상(Reward)’을 최대로 받는 방향으로 행동을 학습하는 방식입니다.
   • 학습 과정: 인공지능(에이전트)이 특정 환경에서 어떤 행동을 했을 때, 그 결과가 긍정적이면 ‘보상’을, 부정적이면 ‘벌점’을 받습니다. 이 과정을 수없이 반복하며 보상을 최대로 얻을 수 있는 최적의 행동 전략(정책)을 학습합니다.
   • 예시:
     • 자율주행 자동차: 차선을 잘 지키고 안전하게 주행하면 ‘보상’을, 차선을 이탈하거나 충돌하면 ‘벌점’을 주는 방식으로 최적의 주행 방법을 학습합니다.
     • 알파고: 바둑알을 두는 각각의 행동에 대해 최종 승리와 가까워지면 보상을 받는 방식으로 학습하여 인간 챔피언을 이겼습니다.

더 깊은 학습, 딥러닝 (Deep Learning)의 원리

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식에서 영감을 얻은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 기술을 사용합니다.

• 인공 신경망이란?

  • 수많은 ‘뉴런(Node)’들이 여러 ‘층(Layer)’으로 연결된 구조입니다. 각 뉴런은 입력 데이터를 받아 특정 계산을 수행한 후 다음 층의 뉴런으로 신호를 전달합니다.
  • 이때 뉴런들 사이의 연결 강도(가중치, Weight)가 바로 모델이 학습하는 대상입니다. 중요한 연결은 강도를 높이고, 덜 중요한 연결은 강도를 낮추는 방식으로 학습이 진행됩니다.

• 왜 ‘딥(Deep)’ 러닝인가?

  • 입력층(Input Layer)과 출력층(Output Layer) 사이에 데이터를 처리하는 은닉층(Hidden Layer)이 여러 겹으로 깊게(Deep) 쌓여 있기 때문입니다.
  • 층이 깊어질수록 인공지능은 데이터로부터 더욱 복잡하고 추상적인 특징을 학습할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식의 경우 첫 번째 층에서는 단순한 선이나 색깔을, 중간 층에서는 눈, 코, 입과 같은 형태를, 그리고 마지막 층에서는 사람의 얼굴 전체를 인식하게 됩니다.

• 딥러닝의 학습 과정

  1. 예측 수행 (순전파): 입력 데이터가 신경망을 통과하며 예측값을 만듭니다. (예: 고양이 사진을 넣고 ‘강아지’라고 예측)
  2. 오차 계산: 예측값과 실제 정답(‘고양이’)이 얼마나 다른지 ‘손실 함수(Loss Function)’를 통해 오차(손실값)를 계산합니다.
  3. 가중치 업데이트 (역전파): 계산된 오차를 기반으로, 오차를 줄이는 방향으로 각 뉴런 사이의 연결 강도(가중치)를 미세하게 조정합니다. 이 과정을 ‘역전파(Backpropagation)’라고 합니다.
  4. 반복: 이 과정을 수많은 데이터에 대해 수만, 수백만 번 반복하며 오차가 최소화될 때까지 가중치를 계속 업데이트합니다. 이 과정을 통해 모델의 예측 정확도가 점점 높아집니다.

머신러닝과 딥러닝의 주요 활용 분야

머신러닝과 딥러닝 기술은 이론에만 머무르지 않고 우리 삶의 다양한 분야에 깊숙이 들어와 있습니다. 데이터가 있는 곳이라면 어디든 적용되어 가치를 창출하고 있습니다.

• 이미지 및 비전 인식

  • 컴퓨터가 사진이나 영상 속 객체, 사람, 장면을 인식하고 이해하는 기술입니다. 특히 딥러닝 모델 중 하나인 CNN(합성곱 신경망)이 이 분야에서 엄청난 발전을 이끌었습니다.
  • 예시: 스마트폰의 얼굴 잠금 해제, 자율주행차의 차선 및 장애물 인식, CCTV 영상 분석을 통한 이상 행동 감지, 의료 영상(CT, MRI) 분석을 통한 질병 진단 보조

• 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)

  • 사람이 사용하는 언어(자연어)를 컴퓨터가 이해하고 처리하며 생성하는 기술입니다. 텍스트 데이터의 의미와 문맥을 파악하는 것이 핵심입니다.
  • 예시: 챗봇 및 인공지능 스피커, 기계 번역(구글 번역, 파파고), 문서 요약 및 감성 분석(영화 리뷰 긍정/부정 판단), 이메일 자동 완성 기능

• 추천 시스템 (Recommendation System)

  • 사용자의 과거 행동 데이터(구매 기록, 시청 기록 등)를 분석하여 개인의 취향을 파악하고, 좋아할 만한 새로운 상품이나 콘텐츠를 추천하는 기술입니다.
  • 예시: 넷플릭스의 영화 및 드라마 추천, 아마존의 사용자 맞춤 상품 추천, 유튜브의 다음 시청 동영상 추천

대표적인 딥러닝 모델 | CNN과 RNN

딥러닝의 인공 신경망은 해결하고자 하는 문제의 종류에 따라 특화된 구조로 발전해왔습니다. 그중 가장 대표적인 모델이 이미지 처리에 강한 CNN과 순차 데이터 처리에 강한 RNN입니다.

CNN (Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)

• 특징: 이미지 데이터의 공간적 특징(spatial feature)을 효과적으로 추출하기 위해 설계된 모델입니다. 사람의 시신경이 이미지를 처리하는 방식을 모방했습니다.
• 핵심 원리:
  • 필터(Filter) / 커널(Kernel): 이미지의 특징(선의 방향, 색상, 질감 등)을 찾아내는 역할을 합니다. 이 필터가 이미지 전체를 훑고 지나가면서(합성곱 연산) 특징을 추출한 ‘특징 맵(Feature Map)’을 생성합니다.
  • 계층적 학습: 신경망의 앞부분 층에서는 선, 점과 같은 단순하고 기본적인 특징을 학습하고, 층이 깊어질수록 이러한 특징들이 조합되어 눈, 코, 입과 같은 더 복잡하고 구체적인 형태를 학습하게 됩니다.
• 활용 분야: 이미지 분류, 객체 탐지, 이미지 분할 등 대부분의 컴퓨터 비전 분야

RNN (Recurrent Neural Network, 순환 신경망)

• 특징: 시간의 흐름에 따라 순서가 있는 데이터, 즉 순차 데이터(Sequential Data)를 처리하는 데 특화된 모델입니다.
• 핵심 원리:
  • 순환 구조: 신경망 내부에 ‘기억’ 장치와 같은 순환 고리가 있어, 이전 단계의 계산 결과를 현재 단계의 입력으로 함께 사용합니다. 이를 통해 앞선 데이터의 맥락을 기억하고 다음 결과를 예측하는 데 활용합니다.
  • 예시: ‘나는 학생 입니다’라는 문장을 처리할 때, ‘학생’이라는 단어를 처리하는 시점에는 이미 ‘나는’이라는 앞선 정보를 기억하고 있는 식입니다.
• 활용 분야: 자연어 처리(번역, 문장 생성), 음성 인식, 주가 예측 등 시계열 데이터 분석

인공지능 학습의 과제와 한계점

이처럼 강력한 성능을 보이는 인공지능이지만, 여전히 해결해야 할 과제와 명확한 한계점을 가지고 있습니다.

• 데이터의 품질과 양에 대한 의존성

  • 머신러닝, 특히 딥러닝 모델의 성능은 학습 데이터의 질과 양에 절대적으로 의존합니다. 데이터가 부족하거나 특정 집단에 편향된 데이터를 학습하면, 모델의 성능이 저하되거나 비윤리적인 결과를 낳을 수 있습니다.

• 과적합 (Overfitting) 문제

  • 모델이 학습 데이터에만 너무 과도하게 맞춰져서, 실제 새로운 데이터를 만났을 때 정확한 예측을 하지 못하는 현상입니다. 마치 정답만 외운 학생이 조금만 변형된 문제를 풀지 못하는 것과 같습니다.

• 블랙박스 (Black Box) 문제

  • 딥러닝 모델은 수백만 개가 넘는 매우 복잡한 파라미터(가중치)로 이루어져 있어, 특정 결정을 내린 이유나 과정을 사람이 명확하게 설명하기 어렵습니다. 특히 의료나 금융처럼 결정의 근거가 중요한 분야에서는 큰 한계점으로 작용합니다.

• 높은 컴퓨팅 자원 요구

  • 고성능 딥러닝 모델을 학습시키기 위해서는 막대한 양의 데이터뿐만 아니라, 이를 처리할 수 있는 고가의 GPU(그래픽 처리 장치)와 많은 시간, 전력이 필요합니다.

차세대 딥러닝 모델 | 트랜스포머의 혁신

기존의 순환 신경망(RNN)은 문장과 같이 순서가 중요한 데이터를 효과적으로 처리했지만, 문장이 길어질수록 앞부분의 정보를 잊어버리는 ‘장기 의존성 문제(Long-term Dependency Problem)’라는 한계를 가지고 있었습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 트랜스포머(Transformer) 모델입니다.

• RNN의 한계를 넘어서다
  • RNN은 단어를 순서대로 하나씩 처리하기 때문에 문장 전체의 핵심적인 맥락을 파악하는 데 어려움이 있었습니다.
  • 트랜스포머는 문장을 순차적으로 처리하는 대신, 문장 내 모든 단어 간의 관계를 한 번에 계산하여 어떤 단어가 다른 단어와 더 중요한 관계를 맺고 있는지 파악합니다. 이것을 ‘어텐션(Attention) 메커니즘’이라고 합니다.
• 어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism)
  • 마치 우리가 문장을 읽을 때 중요한 단어에 더 집중해서 보는 것처럼, 모델이 문장 내에서 중요한 부분에 더 높은 가중치를 부여하도록 하는 기술입니다.
  • 예를 들어, “그 동물이 길을 건너지 않은 이유는 너무 피곤했기 때문이다”라는 문장에서 ‘그것(it)’이 ‘동물’을 가리킨다는 것을 어텐션 메커니즘을 통해 훨씬 쉽게 파악할 수 있습니다.
• 영향 및 활용
  • 트랜스포머의 등장은 자연어 처리 분야에 혁명을 일으켰으며, 우리가 잘 아는 GPT(Generative Pre-trained Transformer)나 BERT와 같은 초거대 언어 모델의 기반이 되었습니다.
  • 최근에는 이미지 분석 분야(Vision Transformer)에도 적용되어 뛰어난 성능을 보이고 있습니다.

창작하는 AI의 시대 | 생성형 AI

머신러닝과 딥러닝이 주로 기존 데이터를 분류하거나 예측하는 데 집중했다면, 생성형 AI(Generative AI)는 학습한 데이터를 바탕으로 세상에 없던 새로운 콘텐츠를 만들어내는 단계로 나아갔습니다.

생성형 AI의 작동 원리

• 정의: 텍스트, 이미지, 오디오, 코드 등 새로운 데이터를 생성하도록 훈련된 딥러닝 모델의 한 종류입니다.
• 핵심 아이디어: 데이터의 패턴과 구조를 학습한 후, 그럴듯한(plausible) 새로운 데이터를 만들어냅니다. 단순히 기존 데이터를 복사하는 것이 아니라 학습된 확률 분포에 따라 창작하는 것에 가깝습니다.
• 대표적인 모델:
  • GAN (Generative Adversarial Network): 서로 경쟁하는 두 개의 신경망(생성자와 감별자)을 통해 실제와 매우 유사한 이미지를 만들어내는 모델입니다.
  • 거대 언어 모델 (LLM, Large Language Model): 트랜스포머를 기반으로 방대한 텍스트 데이터를 학습하여, 인간처럼 자연스러운 글을 쓰거나 대화하고, 코드를 작성하는 모델입니다. (예: GPT-4)
  • 확산 모델 (Diffusion Model): 이미지에 노이즈를 추가했다가 다시 제거하는 과정을 학습하여 매우 고품질의 이미지를 생성하는 모델입니다. (예: 미드저니, DALL-E)
• 예시:
  • 텍스트 생성: ‘우주여행에 대한 짧은 시를 써줘’라는 요청에 새로운 시를 창작합니다.
  • 이미지 생성: ‘말을 타고 있는 우주비행사, 유화 스타일로’라는 설명에 맞는 이미지를 그려냅니다.

블랙박스를 열다 | 설명가능 AI (XAI)

딥러닝의 한계 중 하나인 ‘블랙박스 문제’를 해결하기 위한 연구 분야가 바로 설명가능 인공지능(Explainable AI, XAI)입니다. AI가 내린 판단의 근거를 인간이 이해할 수 있도록 제시하는 것을 목표로 합니다.

왜 설명이 필요한가?

• 신뢰성 확보: AI의 결정을 무조건 믿는 것이 아니라, ‘왜’ 그런 결정을 했는지 이유를 알게 됨으로써 시스템을 더 신뢰할 수 있습니다.
• 공정성 및 편향성 검증: 모델이 특정 성별, 인종 등에 대해 편향된 결정을 내리는지 확인하고 수정하기 위해 반드시 필요합니다.
• 디버깅 및 모델 개선: 모델이 잘못된 예측을 했을 때, 어떤 특징 때문에 그런 실수를 했는지 파악하여 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, ‘눈이 내린 풍경 속 늑대’ 사진을 ‘허스키’로 잘못 판단했을 때, XAI를 통해 모델이 늑대가 아닌 ‘눈’이라는 배경 정보에 과도하게 의존했음을 파악할 수 있습니다.
• 규제 준수: 금융, 의료, 법률과 같이 결정에 대한 책임을 져야 하는 분야에서는 AI의 판단 근거를 제시해야 하는 법적, 윤리적 요구가 커지고 있습니다.

설명가능 AI의 예시

• 의료 진단: AI가 환자의 X-ray 사진을 보고 ‘폐렴 의심’으로 진단했다면, 사진의 어느 부위(병변)를 보고 그렇게 판단했는지 히트맵(heatmap) 형태로 시각화하여 의료진에게 보여줍니다.
• 금융 대출 심사: AI가 특정인의 대출 신청을 거절했다면, ‘신용 점수가 낮음’, ‘기존 부채가 과다함’과 같이 결정에 영향을 미친 주요 요인들을 구체적으로 제시합니다.

인공지능 학습의 미래와 우리의 자세

인공지능의 학습 방식은 끊임없이 발전하고 있으며, 그 영향력 또한 사회 전반으로 확산되고 있습니다. 앞으로 인공지능은 더욱 정교하고 자율적인 방식으로 학습하게 될 것입니다.

기술적 발전 방향

• 멀티모달 AI (Multimodal AI): 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 종류의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 방향으로 발전하고 있습니다. 예를 들어, 이미지와 텍스트를 함께 입력받아 질문에 답하거나 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력이 더욱 고도화될 것입니다.
• AutoML (자동화된 머신러닝): 데이터 전처리부터 모델 선택, 학습 과정까지 머신러닝 개발의 전 과정을 자동화하여, 전문가가 아니어도 쉽게 AI 모델을 만들 수 있도록 지원하는 기술이 확산될 것입니다.
• 연합 학습 (Federated Learning): 개인의 데이터를 중앙 서버로 보내지 않고, 각자의 기기(스마트폰 등)에서 모델을 학습시킨 뒤, 그 결과(가중치 업데이트)만을 모아 하나의 개선된 모델을 만드는 방식입니다. 개인정보 보호를 강화하면서도 협력적인 모델 학습이 가능해집니다.

AI 시대를 살아가는 우리의 자세

인공지능은 결국 인간의 목적을 달성하기 위한 도구입니다. 이 기술을 어떻게 활용하고 발전시킬지는 우리에게 달려 있습니다.

• 데이터의 중요성 이해: 고품질의 공정한 데이터가 좋은 AI를 만든다는 사실을 인지하고, 데이터의 편향성과 윤리 문제에 지속적인 관심을 가져야 합니다.
• 결과에 대한 비판적 수용: AI가 제시하는 결과가 항상 정답은 아니라는 점을 이해하고, 그 결과를 비판적으로 검토하고 최종 판단을 내릴 수 있는 역량을 키우는 것이 중요합니다.
• 끊임없는 학습: 인공지능 기술은 빠르게 변화하고 있습니다. 이 기술의 원리를 이해하고 새로운 발전을 꾸준히 학습하려는 자세는 AI가 지배하는 시대가 아닌, AI를 잘 활용하는 시대를 만들어가는 핵심적인 역량이 될 것입니다.

데이터가 모델이 되기까지 | AI 프로젝트 과정

이론적인 원리를 실제 AI 서비스로 구현하는 과정은 체계적인 단계를 거칩니다. 단순히 코드를 작성하고 모델을 훈련시키는 것 이상의 과정이 포함됩니다. 인공지능 프로젝트는 일반적으로 다음과 같은 생명 주기를 따릅니다.

1단계: 문제 정의 (Problem Definition)

• 설명: 가장 중요한 첫 단계로, AI를 통해 해결하고자 하는 비즈니스 또는 연구 문제를 명확하게 정의하는 과정입니다. 어떤 종류의 예측을 할 것인지, 분류 문제인지 아니면 생성 문제인지 등을 구체화합니다.
• 예시:
  • 목표: 고객 이탈률을 줄이고 싶다.
  • 정의된 문제: ‘고객의 최근 6개월간 구매 패턴, 접속 빈도, 고객 서비스 문의 내역 데이터를 사용하여 다음 달에 이탈할 확률이 높은 고객을 예측하는 모델을 만들자.’

2단계: 데이터 수집 및 준비 (Data Collection & Preparation)

• 설명: 정의된 문제를 해결하기 위해 필요한 데이터를 모으고, 모델이 학습할 수 있는 형태로 가공하는 단계입니다. 실제 프로젝트에서 가장 많은 시간과 노력이 소요되는 과정이기도 합니다.
• 세부 과정:
  • 데이터 수집: 내부 데이터베이스, 로그 파일, 설문조사, 외부 API 등 다양한 경로를 통해 데이터를 확보합니다.
  • 데이터 정제 (Cleansing): 비어 있거나(결측치) 잘못 입력된 데이터를 찾아 수정하거나 제거합니다.
  • 데이터 가공 (Preprocessing): 범주형 데이터(예: ‘남성’/’여성’)를 숫자(0/1)로 바꾸거나, 수치 데이터의 단위를 맞추는 등(정규화) 모델이 이해하기 쉬운 형태로 변환합니다.

3단계: 모델 선택 및 학습 (Model Selection & Training)

• 설명: 해결하려는 문제의 종류와 데이터의 특성에 가장 적합한 머신러닝 또는 딥러닝 모델을 선택하고, 준비된 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키는 단계입니다.
• 예시:
  • 고객 이탈 예측과 같은 분류 문제에는 의사결정나무, 로지스틱 회귀와 같은 전통적인 머신러닝 모델이나 간단한 신경망을 사용할 수 있습니다.
  • 이미지 속 객체를 탐지하는 문제라면 CNN 기반의 모델(예: YOLO, R-CNN)을 선택합니다.

4단계: 모델 평가 (Model Evaluation)

• 설명: 학습이 완료된 모델이 실제로 얼마나 좋은 성능을 내는지 객관적인 지표로 평가하는 단계입니다. 이때, 학습에 사용하지 않은 별도의 ‘테스트 데이터’를 사용하여 평가해야 과적합 여부를 판단할 수 있습니다.
• 평가 지표:
  • 분류 문제: 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall)
  • 회귀(예측) 문제: 평균 제곱 오차(MSE, Mean Squared Error)

5단계: 모델 배포 및 운영 (Deployment & Operation)

• 설명: 평가를 통해 성능이 검증된 모델을 실제 서비스나 시스템에 통합하여 사용자가 활용할 수 있도록 하는 과정입니다. 배포 후에도 지속적으로 모델의 성능을 모니터링하고, 새로운 데이터가 쌓이면 모델을 주기적으로 재학습하여 성능을 유지하고 개선해야 합니다(MLOps).
• 예시: 예측된 이탈 가능성이 높은 고객 리스트를 마케팅팀의 대시보드에 매일 업데이트하여 선제적인 쿠폰 발송 등의 대응을 할 수 있도록 시스템을 구축합니다.

기술을 넘어선 책임 | 인공지능 윤리

인공지능 기술의 영향력이 커지면서, 기술의 성능뿐만 아니라 사회적, 윤리적 책임에 대한 고민도 깊어지고 있습니다. AI 모델이 내리는 결정이 사람과 사회에 미치는 결과를 고려하는 것은 더 이상 선택이 아닌 필수 과제가 되었습니다.

데이터 편향성 (Data Bias)

• 문제점: 인공지능 모델은 학습한 데이터를 거울처럼 반영합니다. 만약 데이터가 특정 그룹에 편향되어 있다면, 모델 역시 편향된 결과를 낳게 됩니다. 이는 사회적 차별을 심화시키거나 불공정한 결정을 내리는 원인이 될 수 있습니다.
• 예시: 과거 채용 데이터에 특정 성별이나 출신 학교가 압도적으로 많았다면, 이를 학습한 AI 채용 시스템은 새로운 지원자 평가 시 해당 성별이나 학교 출신에게 더 높은 점수를 부여하는 성차별, 학벌 차별적인 결과를 낼 수 있습니다.

투명성과 책임 (Transparency & Accountability)

• 문제점: 딥러닝과 같은 복잡한 모델(블랙박스)이 어떻게 그런 결정을 내렸는지 설명하기 어려울 때, 그 결정으로 인해 문제가 발생하면 누가 책임을 져야 하는지 불분명해집니다.
• 예시: AI 의사가 오진을 내려 환자에게 피해가 발생했을 때, 그 책임은 AI를 개발한 개발자, 데이터를 제공한 병원, 최종적으로 AI의 판단을 따른 의사 중 누구에게 있는지에 대한 사회적 합의와 제도적 장치가 필요합니다.

프라이버시 침해 (Privacy Invasion)

• 문제점: 고성능 AI를 학습시키기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요하며, 특히 개인의 행동이나 신상 정보를 담은 데이터가 활용될 경우 심각한 사생활 침해 문제를 야기할 수 있습니다.
• 예시: 길거리의 CCTV 영상을 분석하여 개인의 동선을 추적하고 신원을 식별하는 안면인식 기술은 범죄자 검거 등 공익적 목적으로 사용될 수 있지만, 동시에 일반 시민을 감시하는 통제 수단으로 악용될 소지가 있습니다.

일자리 대체와 사회적 영향 (Job Displacement & Social Impact)

• 문제점: AI와 자동화 기술은 반복적이고 정형화된 업무를 대체하며 생산성을 높이지만, 동시에 관련 분야의 일자리를 위협하고 있습니다. 이는 소득 불평등을 심화시키고, 새로운 기술에 적응하지 못하는 계층을 소외시키는 사회적 문제로 이어질 수 있습니다.
• 논의 지점: 단순히 일자리를 잃는 것에 대한 두려움을 넘어, 사라지는 직무의 근로자들이 새로운 역량을 갖추고 다른 직업으로 전환할 수 있도록 돕는 사회적 안전망과 재교육 시스템에 대한 논의가 활발히 진행되어야 합니다.

AI 학습 가속화 | GPU와 AI 반도체의 역할

딥러닝 모델, 특히 수백만 개 이상의 파라미터를 가진 거대 모델을 학습시키는 과정은 엄청난 양의 연산을 필요로 합니다. 이러한 계산을 효율적으로 처리하기 위해 특별한 하드웨어가 사용되며, 이는 인공지능 기술 발전의 필수적인 기반이 되었습니다.

왜 CPU가 아닌 GPU인가?

• 설명: 컴퓨터의 중앙 처리 장치인 CPU(Central Processing Unit)는 복잡하고 순차적인 작업을 빠르게 처리하는 데 특화되어 있지만, 단순한 계산을 동시에 대량으로 처리하는 능력은 상대적으로 낮습니다. 반면, 그래픽 처리 장치인 GPU(Graphics Processing Unit)는 수천 개의 작은 코어로 구성되어 있어, 단순한 수학 연산을 동시에 병렬적으로 처리하는 데 압도적인 성능을 보입니다.
• 원리: 딥러NING의 학습 과정은 대부분 행렬 곱셈과 같은 단순한 연산의 반복으로 이루어집니다. 이는 3D 그래픽을 렌더링하기 위해 수많은 픽셀의 색상을 동시에 계산하는 GPU의 작업 방식과 매우 유사합니다. 따라서 복잡한 명령을 하나씩 처리하는 CPU보다 단순한 명령 수천 개를 한 번에 처리하는 GPU가 AI 학습에 훨씬 효율적입니다.

전용 AI 반도체의 등장 | TPU와 NPU

• 설명: GPU를 넘어, 아예 인공지능 연산에만 특화된 반도체도 개발되었습니다. 이는 특정 목적에 맞게 설계되어 AI 모델의 학습과 추론을 훨씬 더 빠르고 전력 효율적으로 수행할 수 있게 해줍니다.
• 종류:
  • TPU (Tensor Processing Unit): 구글이 딥러NING 프레임워크인 텐서플로우(TensorFlow)에 최적화하여 개발한 AI 전용 반도체입니다. 신경망에서 주로 사용되는 텐서(Tensor) 연산을 하드웨어 수준에서 가속화하여 GPU보다 뛰어난 연산 속도와 효율성을 보입니다.
  • NPU (Neural Processing Unit): 신경망 처리 장치로, AI 연산에 특화된 반도체를 총칭하는 용어 중 하나입니다. 특히 스마트폰이나 IoT 기기에 탑재되어 인터넷 연결 없이 기기 자체에서 AI 기능을 수행하는 ‘온디바이스 AI(On-device AI)’의 핵심적인 역할을 합니다.

적은 데이터로 학습하기 | 전이 학습과 미세 조정

딥러NING 모델은 엄청난 양의 데이터를 필요로 하지만, 모든 분야에서 대규모 데이터를 확보하기는 어렵습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 매우 효율적인 학습 기법이 바로 전이 학습입니다.

전이 학습 (Transfer Learning) 이란?

• 정의: 특정 분야의 대규모 데이터로 미리 학습된 모델(사전 학습 모델, Pre-trained Model)의 지식을 가져와, 우리가 풀고자 하는 새로운 문제에 적용하는 학습 방식입니다. 비유하자면, 영어를 능숙하게 배운 사람이 프랑스어나 스페인어처럼 비슷한 언어 구조를 가진 언어를 더 빨리 배우는 것과 같습니다.
• 원리: 대규모 이미지 데이터(예: ImageNet)로 학습된 모델의 초기 층들은 이미지의 보편적인 특징(선, 질감, 색상 등)을 학습합니다. 이 보편적인 지식은 대부분의 이미지 관련 문제에 유용하므로, 새롭게 풀려는 문제(예: 특정 꽃 종류 분류)에 이 부분을 재사용하고, 문제에 특화된 부분만 소량의 데이터로 추가 학습시키는 방식입니다.

미세 조정 (Fine-Tuning)

• 설명: 전이 학습을 수행하는 대표적인 방법입니다. 사전 학습된 모델을 기반으로 하되, 새로운 데이터에 맞게 모델의 일부 가중치를 약간 더 조정(재학습)하여 성능을 최적화하는 과정입니다.
• 과정:
  1. 대규모 데이터로 사전 학습된 모델을 불러옵니다.
  2. 모델의 앞부분(보편적 특징을 학습한 층)은 학습되지 않도록 고정하거나(Freeze), 아주 조금만 학습률을 주어 미세하게 변하도록 합니다.
  3. 모델의 뒷부분(분류기 등 특정 작업을 수행하는 층)은 새로운 데이터에 맞춰 집중적으로 재학습시킵니다.
• 장점: 매우 적은 양의 데이터만으로도 높은 성능의 모델을 만들 수 있으며, 전체 모델을 처음부터 학습시키는 것보다 훨씬 적은 시간과 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. BERT, GPT와 같은 거대 언어 모델이 다양한 자연어 처리 문제에 효과적으로 사용될 수 있는 것도 바로 이 전이 학습과 미세 조정 기법 덕분입니다.

이 글에서는 인공지능은 어떻게 학습할까 | 머신러닝과 딥러닝 원리에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.