ChatGPT는 어떻게 학습했을까? AI가 데이터로 배우는 과정 쉽게 설명
ChatGPT는 어떻게 이렇게 똑똑해진 걸까요? AI가 학습하는 과정을 쉽게 풀어드릴게요. 원리를 알면 더 잘 쓸 수 있어요!
안녕하세요!
ChatGPT한테 "너는 어떻게 이렇게 똑똑해졌어?"라고 물어본 적 있으신가요?
AI가 답은 해주지만, 뭔가 어려운 용어 투성이죠 ㅜㅜ
오늘은 AI가 어떻게 훈련되는지를 초등학생도 이해할 수 있게 설명해드릴게요!
AI는 데이터를 먹고 자라요
사람은 책을 읽고, 경험을 하면서 배우죠?
AI도 비슷해요.
다만 데이터를 먹고 자라요 ㅋㅋ
💡 데이터란?
- 텍스트 (뉴스 기사, 블로그, 위키백과 등)
- 이미지 (고양이 사진, 풍경 사진 등)
- 음성 (사람들의 대화 녹음)
- 영상 (유튜브 영상)
AI는 이런 데이터를 수십억 개 보면서 패턴을 찾아내요!
ChatGPT는 어떻게 학습했을까?
1단계: 인터넷 텍스트 읽기
1. 📚 엄청난 양의 글 읽기
ChatGPT는 인터넷에 있는 엄청난 양의 글을 읽었어요:
- 위키백과 전체
- 뉴스 기사 수백만 개
- 블로그, 포럼 게시글
- 책, 논문, 코드
이걸 다 읽으면서 "이런 질문 뒤에는 보통 이런 답이 온다"는 패턴을 익혔어요!
2단계: 사람의 피드백 받기
2. 👍 피드백으로 개선
그런데 단순히 데이터만 보면 이상한 답을 하기도 해요.
그래서 사람들이 이건 좋은 답이야/이건 나쁜 답이야 라고 평가를 해줘요.
AI는 이 피드백을 보고 계속 개선돼요 ㅎㅎ
3단계: 테스트하고 수정하기
3. 🔄 반복 테스트
수만 번의 테스트를 거쳐서 이상한 답변을 줄이고, 유용한 답변을 늘려요.
마치 시험 문제를 계속 풀면서 실력을 키우는 것과 같아요!
이미지 AI는 어떻게 훈련될까?
DALL-E나 Midjourney 같은 이미지 생성 AI도 원리는 비슷해요!
💡 이미지 AI 학습 과정
1단계: 수억 장의 이미지와 그 이미지를 설명하는 텍스트를 본다
- 사진: 🐱
- 텍스트: "주황색 고양이가 소파에 앉아있다"
2단계: "주황색 고양이"라는 단어와 실제 고양이 모양의 관계를 배운다
3단계: 처음 보는 요청에도 조합해서 그림을 그린다
- "우주복 입은 고양이" → 본 적은 없지만 조합 가능!
AI가 많이 배울수록 좋을까?
데이터가 많으면 좋은 점
- ✅ 더 다양한 상황에 대응 가능
- ✅ 정확도가 높아짐
- ✅ 창의적인 조합 능력 향상
예를 들어, ChatGPT는 인터넷에 있는 텍스트를 엄청나게 많이 읽었기 때문에 다양한 질문에 답할 수 있어요.
하지만 문제도 있어요
1. 나쁜 데이터도 같이 배워요
인터넷에는 좋은 정보도 많지만, 잘못된 정보나 편향된 내용도 많아요.
AI는 그걸 구분 못 하고 다 배우기 때문에 가끔 이상한 답변을 하기도 해요.
2. 개인정보 문제
학습 데이터에 개인정보가 포함되면 문제가 될 수 있어요.
그래서 요즘은 개인정보를 제거한 데이터로만 학습시켜요.
3. 엄청난 컴퓨팅 자원 필요
AI 학습에는 수천 대의 고성능 컴퓨터가 몇 달씩 돌아가야 해요.
전기료만 수백억 원이 들기도 해요!
💡 GPT-3 학습 비용
GPT-3를 한 번 학습시키는 데 **약 460만 달러 (50억 원)**가 들었다고 해요!
사람의 피드백이 중요한 이유
AI는 데이터만으로는 부족해요. 사람의 피드백이 필수예요!
강화학습 (Reinforcement Learning)
AI가 답변을 하면, 사람이 평가를 해줘요:
- 👍 "이 답변은 좋아" → AI가 이런 식으로 답하도록 학습
- 👎 "이 답변은 별로야" → AI가 이런 답변을 피하도록 학습
이 과정을 수만 번 반복하면 AI가 점점 똑똑해져요!
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
ChatGPT가 특히 잘하는 이유가 바로 이거예요.
과정:
- AI가 여러 가지 답변을 생성
- 사람이 "어떤 답변이 더 좋은지" 순위를 매김
- AI가 높은 순위를 받은 답변 스타일을 배움
- 반복!
이렇게 하면 AI가 사람이 선호하는 답변을 하게 돼요.
계속 학습하나요?
ChatGPT 같은 AI는 학습이 끝난 상태예요.
학습 vs 사용
학습 단계 (Training):
- 엄청난 데이터를 보면서 패턴을 배움
- 수개월 걸림
- 막대한 비용
사용 단계 (Inference):
- 학습이 끝난 AI를 우리가 쓰는 거예요
- 새로운 걸 배우지 않음
- 기존에 배운 걸 바탕으로 답변만 함
💡 ChatGPT는 대화 내용을 기억하지만, 학습하지는 않아요!
여러분이 대화한 내용은 "세션 동안만" 기억할 뿐, AI 자체가 그걸로 학습하진 않아요.
업데이트는 어떻게?
OpenAI 같은 회사가 새로운 버전을 만들어요.
- GPT-3 → GPT-3.5 → GPT-4 → GPT-4o
각 버전은 새로운 데이터로 처음부터 다시 학습한 거예요!
AI 학습의 3가지 방식
1. 지도 학습 (Supervised Learning)
정답이 있는 데이터로 학습
예: 고양이 사진 1000장에 "고양이"라는 라벨을 붙여서 학습
사용 예:
- 이메일 스팸 필터 (스팸이다 / 아니다)
- 번역 (영어 → 한국어 정답 쌍)
- 음성 인식 (소리 → 텍스트)
2. 비지도 학습 (Unsupervised Learning)
정답 없이 패턴만 찾기
예: 고객 데이터를 보고 자동으로 그룹 분류
사용 예:
- 추천 시스템 (유사한 영화 찾기)
- 이상 거래 탐지 (평소와 다른 패턴 찾기)
3. 강화 학습 (Reinforcement Learning)
시행착오를 통해 학습
예: 게임에서 이기면 보상, 지면 패널티
사용 예:
- 게임 AI (알파고, 체스 AI)
- 자율주행 (안전하게 운전하면 보상)
- ChatGPT의 대화 품질 개선
데이터 품질이 더 중요해요
"쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다" (Garbage In, Garbage Out)
아무리 많은 데이터라도 품질이 나쁘면 AI도 나빠져요.
좋은 데이터의 조건
-
정확해야 해요
- 잘못된 정보가 섞이면 AI도 틀려요
-
다양해야 해요
- 한국어 데이터만 보면 영어는 못 해요
-
편향되지 않아야 해요
- 특정 관점만 담긴 데이터는 편향된 AI를 만들어요
-
최신이어야 해요
- 오래된 데이터로만 학습하면 최신 정보를 몰라요
실제 학습 과정 엿보기
ChatGPT가 어떻게 만들어졌는지 단계별로 볼까요?
1단계: Pre-training (사전 학습)
- 데이터: 인터넷 텍스트 수천억 단어
- 목표: 언어의 기본 패턴 배우기
- 기간: 몇 달
- 비용: 수십억 원
이 단계에서 AI는 "다음에 올 단어 예측하기"를 수없이 연습해요.
예:
입력: "오늘 날씨가 참"
AI 예측: "좋네요" (70%), "나쁘네요" (20%), "이상하네요" (10%)
2단계: Supervised Fine-tuning (지도 미세 조정)
- 데이터: 사람이 작성한 고품질 대화 예시 수만 개
- 목표: 도움이 되는 답변 스타일 배우기
- 기간: 몇 주
이 단계에서 AI는 "좋은 답변이 뭔지" 배워요.
3단계: RLHF (인간 피드백 강화학습)
- 데이터: 사람의 평가 수십만 개
- 목표: 사람이 선호하는 답변 생성
- 기간: 몇 주
이 단계에서 AI는 "사람들이 어떤 답변을 좋아하는지" 배워요.
윤리적 문제
AI 학습에는 윤리적 고민도 많아요.
1. 저작권 문제
AI가 인터넷의 글을 학습했는데, 그게 저작권 침해일까요?
아직 논란 중이에요.
2. 편향 문제
학습 데이터에 편견이 있으면 AI도 편향돼요.
예: 특정 성별·인종에 대한 고정관념
3. 환경 문제
AI 학습에 엄청난 전력이 쓰여요.
환경에 영향을 미친다는 우려가 있어요.
마무리
AI가 어떻게 학습하는지 이제 좀 감이 오시나요?
핵심 정리:
- AI는 엄청난 데이터를 보고 패턴을 배워요
- 사람의 피드백으로 계속 개선돼요
- 학습에는 막대한 비용과 시간이 들어요
- 데이터 품질이 AI 품질을 결정해요
다음 글에서는 "AI가 잘하는 것과 못하는 것"을 명확히 구분해드릴게요!
AI를 제대로 활용하려면 한계를 알아야 하거든요.
다음 글 예고: 📌 AI의 장점과 한계 – 기대와 현실, 제대로 알고 쓰자