챗GPT의 급부상은 사람의 언어를 알아듣고 거기에 맞는 그럴듯한 답변을 빠르게 만들어낼 수 있는 능력 때문입니다. 기계가 인간의 언어를 빠르게 배워서 완벽에 가깝게 모방할 수 있게 되었다는 건데요. 어떻게 배울 수 있었는지 그 방법을 알면 우리의 영어공부에도 도움되는 바가 있지 않을까요?
오늘은 챗GPT가 언어를 배우는 과정을 살펴보면서 우리가 어떤 부분에서 통찰을 얻어야 하는지 살펴보겠습니다.
챗GPT가 때로는 말도 안 되는 대답이나 오답을 내놓기도 하지만, 분명 모든 전문가들이 놀라고 있는 획기적인 발전인 것은 분명합니다. 모두들 30년 뒤에나 이런 인공지능이 나올 수 있을 것이라 예상했는데, 예상보다 너무 빠르게 꽤 괜찮은 결과물이 등장했기 때문이죠.
그럼 챗GPT는 어떻게 그렇게 빠르게 자연스러운 언어를 학습할 수 있었을까요? 물론 처음부터 성공했던 것은 아닙니다. 오랜 실패를 거쳐 갑작스럽게 성공을 거둔 것이죠.
과거의 AI가 오랫동안 성공하지 못했던 이유
과거에는 정보에 라벨링을 한 다음 그 정보를 여러개 보여주면서 학습하도록 하는 방법을 썼습니다. 개와 고양이 사진을 각각 100장씩 보여주면서 개와 고양이를 구별하도록 AI를 훈련시키는 방식이었죠. 하지만 그렇게 여러 개를 보여줘도 AI는 개와 고양이를 완벽히 구별하지 못했다고 해요. 우리가 영어 문법을 아무리 열심히 공부해도 영어로 말을 못하는 것처럼요.
ChatGPT같은 생성형 인공지능이 성공할 수 있었던 결정적 계기
그후 인간 뇌의 뉴런을 흉내낸 인공신경망을 개발하기 시작했고, 그것이 1990년대 인터넷의 등장과 맞물리면서 폭발적인 성장을 하게 됩니다. 스스로 학습하고 발달할 수 있는 능력에 더해 인터넷의 방대한 자료가 더해지니 확실히 눈에 띄는 결과를 내기 시작합니다.
하지만 이번에 나온 ChatGPT 같이 인간의 언어를 알아듣고 자유자재로 다양한 언어를 말할 수 있는 생성형 인공지능의 출현은 정말 획기적인 변화였습니다. 인간의 자연어를 알아듣고 그 미묘한 뉘앙스까지 캐치해서 그럴듯한 말로 꽤나 괜찮은 정보를 줄 수 있는 인공지능은 지금까지 없었거든요.
언어의 피드백 과정이 중요
하지만 여기까지 오는데 중요한 과정이 있었다고 합니다. 바로 인간의 피드백 과정인데요.
방대한 정보를 통해 많은 걸 배웠지만 그것이 맞는지 틀린지, 자연스러운 언어인지 아닌지 스스로 파악할 수 없는 인공지능에게 인간이 피드백을 해주기 시작한겁니다. 많은 사람들이 투입되어 일일이 ChatGPT가 하는 말에서 맞는 정보만을 가려내 체크하고, 자연스러운 언어를 말할 수 있도록 피드백 작업을 했습니다.
그 결과 ChatGPT는 놀라울 정도로 자연스러운 언어를 생성하는 최초의 AI가 될 수 있었습니다.
ChatGPT가 인간의 뉴런을 흉내내 만든 인공신경망을 가진 인공지능이라는 것을 고려해볼때 ChatGPT가 언어를 배운 방식을 인간이 역으로 관찰해 활용해 보는 것도 좋을 것 같아서 한번 생각해봤습니다.
인공지능의 학습법을 인간의 영어공부에 적용해본다면?
우리는 오랫동안 문법에 기반한 영어공부를 해왔습니다. 그래서 오랜시간 영어공부를 하고도 영어로 말 한마디 못하는 사람들이 많았죠. 하지만 요즘엔 OTT프로그램, 팟캐스트, 유튜브 등 수많은 영어 콘텐츠가 넘쳐납니다. 그걸 보고 들으면서 자란 아이들은 아마도 우리 성인들보다는 훨씬 자연스럽게 영어를 배우고 말할 수 있을 것입니다.
영어공부에 필요한 3가지 프로세스
만약 언어적인 기본이 없는 상태에서 새롭게 외국어를 배워야 한다면 어떻게 하는 것이 가장 합리적인 방식일까요?
- 상당한 양의 Input 인풋 (리딩, 리스닝)
- 배운 것을 뱉어보는 output 아웃풋 (스피킹, 라이팅)
- 아웃풋에 대한 피드백 feedback
이것이 가장 기본적인 프로세스일 것입니다.
이것들 중에서 그 어느 것 하나라도 빠진다면 아마도 원어민처럼 말하고 듣고 쓰는건 힘들어지지 않을까요?
영어학습 원리를 알면 좀 더 쉽게 갈 수 있다.
영어를 공부하기위해 미드를 보고, 단어를 외우고, 원서를 읽고, 문법책을 보는 등 다양한 방식이 있습니다만, 자신이 공부하는 방식이 위의 세가지 프로세스 중 어느 것에 해당하는지에 대한 판단을 할 수 있는 것과 아닌 것에는 큰 차이가 있을 것 같습니다.
우선 자신의 영어실력이 지금 초급에 해당된다면 다른 어떤 것보다도 인풋이 우선일 것 같습니다. ChatGPT가 엄청난 양의 데이터를 학습했던 것처럼 우선은 엄청난 양의 영어소리를 들어봐야 합니다. 듣고 보고 관찰하는 시간을 가져야 영어라는 언어가 어떻게 생겼는지 알 수 있으니까요.
거기서부터 시작해야 그 인풋을 바탕으로 아웃풋을 할 수 있는 기반이 생기고 피드백을 통해 더 좋게 고쳐갈 수 있는 여지가 생깁니다. 이 부분을 생각하고 영어공부를 하면 훨씬 더 좋은 결과가 있지 않을까 생각합니다.
아무것도 모르던 기계가 이렇게 빠른 시간 내에 사람처럼 언어를 구사하는 것을 보게 된 이상, 우리 인간도 시간이 좀 걸릴 지언정 그런 방식을 통해 다른 언어를 배울 수 있을 것이라는 확신이 생겼으니까요.
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