인공지능(AI)이란 단어, 요즘은 너무 익숙하지만 사실 그 뿌리는 꽤 깊습니다. 오늘은 AI의 역사와 발전 과정에 대해 소개해드릴 예정입니다.
"기계가 인간처럼 생각할 수 있을까?"라는 질문에서 시작된 이 여정은 수많은 기술적 도약과 좌절을 거쳐, 오늘날 ChatGPT 같은 놀라운 기술로 이어졌습니다. 이번 글에서는 AI의 시작부터 현대 GPT 모델에 이르기까지의 흐름을 정리해보려 합니다.
튜링 테스트, AI의 씨앗을 심다
AI의 역사는 1950년, 한 수학자의 철학적인 질문으로부터 시작됩니다. 바로 앨런 튜링(Alan Turing)입니다. 그는 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 물음을 던졌고, 이를 실험하기 위해 튜링 테스트를 제안했죠. 이 테스트는 사람이 기계와 대화한 뒤 그것이 사람인지 기계인지 구별하지 못한다면, 그 기계는 '지능이 있다'고 간주하자는 아이디어였습니다.
이 개념은 이후 AI 연구의 철학적 기초가 되었고, 1956년 다트머스 회의에서 ‘Artificial Intelligence’라는 용어가 처음 등장하면서 본격적인 연구가 시작됩니다. 초기 AI는 수학 문제 풀기, 체스 게임, 규칙 기반 대화 프로그램 등으로 발전했지만, 현실적인 한계가 많았습니다. 성능이 기대에 못 미치자 1970~80년대에는 투자와 관심이 줄어들며, 이른바 ‘AI 겨울’이 찾아오기도 했습니다.
머신러닝과 딥러닝: 다시 뜨거워진 AI
AI의 분위기가 바뀌기 시작한 건 1990년대 말부터입니다. AI가 다시 주목받기 시작한 건 새로운 접근 방식인 머신러닝(Machine Learning) 덕분입니다. 이것은 인간이 규칙을 일일이 짜주는 것이 아니라, 기계가 스스로 데이터를 통해 패턴을 학습하는 방식입니다.
그리고 결정적인 전환점은 2012년. 이미지 인식 대회인 ImageNet에서 딥러닝 기반 모델 ‘AlexNet’이 압도적인 성과를 내면서부터였습니다. 이 사건 이후 전 세계적으로 딥러닝 열풍이 불며, AI는 급속히 발전합니다.
이 시기에는 구글, 애플, 아마존, 페이스북 등이 AI 기술을 실생활에 적용하기 시작합니다. 우리가 잘 아는 음성 인식(Alexa, Siri), 자동 번역(Google Translate), 추천 알고리즘(Netflix, YouTube) 등도 이 흐름 속에서 태어난 결과죠.
생성형 AI와 GPT의 혁신
그리고 마침내 등장한 것이 바로 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈입니다. OpenAI가 개발한 이 시리즈는 사람처럼 자연스러운 문장을 생성할 수 있는 초거대 언어 모델로, AI가 단순히 답을 하는 수준을 넘어, 창의적인 글을 ‘만들어내는’ 단계로 진화했음을 보여줍니다.
GPT-2 (2019): 문장 완성과 대화 수준에서 놀라운 자연스러움을 보여줌
GPT-3 (2020): 1750억 개의 파라미터를 가진 모델로, 마치 사람처럼 글을 쓰고, 질문에 대답하고, 코딩까지 가능
GPT-4 (2023): 더 정교해진 언어 능력, 논리적 사고, 멀티모달 입력 지원
GPT 모델들은 모두 사전학습(Pre-training)과 미세조정(Fine-tuning) 과정을 통해 다양한 작업에 활용됩니다. 단순한 대화는 물론, 논문 요약, 마케팅 카피 작성, 심지어 소설 쓰기까지도 가능한 시대가 온 것이죠.
최근에는 텍스트를 넘어서 이미지(DALL·E), 음성(Whisper), 영상(Sora) 생성까지 가능한 멀티모달 AI로 발전하고 있어, AI는 더 이상 특정 분야만을 다루는 도구가 아니라, 다재다능한 창작 파트너가 되고 있습니다.
이제 AI는 더 이상 SF 소설 속 상상이 아닙니다. 매일 사용하는 검색엔진, 유튜브 알고리즘, 스마트폰 속 어시스턴트, 그리고 이 글을 쓰고 있는 AI까지 우리는 이미 AI와 공존하는 시대를 살고 있습니다.
그렇기 때문에 우리는 단순히 ‘AI가 어디까지 발전했는가’를 묻는 것을 넘어서, ‘AI와 어떻게 건강하게 공존할 것인가’를 고민해야 합니다. 기술은 중립적이지만, 그것을 어떻게 활용하느냐는 전적으로 우리 손에 달려 있으니까요.