박상길 저자

챗GPT는 이미 우리가 일하는 방식을 바꾸고 있다. 관련 기술이 세계 기업의 순위를 바꿀 정도로 미래마저도 좌우하는 키워드다. 문제는, 관련 설명을 찾아보면 죄다 이런 식이다. “딥러닝 기반의 자연어 처리 모델로, GPT 아키텍처를 바탕으로 한 생성형 언어 모델이다.” … 뭔가 그럴듯하지만 머릿속엔 물음표만 떠다닌다. 『비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식』으로 10만 독자의 사랑을 받은 저자들이 이번에는 “챗GPT를 더 깊이 있고 쉽게 알고 싶다”는 독자들의 요청에 응답해 돌아왔다. 『비전공자도 이해할 수 있는 챗GPT』는 누구나 챗GPT와 생성형 AI에 대한 막연한 두려움을 해소하고 그 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 안내서다. 나오자마자 반응이 뜨겁다. AI 시대를 살아가는 모든 이들을 위해, 저자에게 이 책의 주요 내용과 집필 뒷이야기를 직접 들어보았다.

이 책을 집필하게 된 계기는 무엇인가요?

챗GPT가 등장한 이후, AI가 더 이상 전문가만의 영역이 아니라 우리 모두의 일상과 업무에 깊이 들어오고 있다는 사실을 실감했습니다. 전작 『비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식』이 10만 명이 넘는 독자의 사랑을 받으며 “챗GPT를 더 깊이 있게 이해하고 싶다”는 요청이 많았어요. 이에 대한 답변으로 이번 책을 집필하게 되었습니다. 특히 인공지능 분야에 종사하면서 많은 사람들이 이 기술을 "마법처럼" 여기거나 반대로 지나치게 두려워하는 모습을 자주 봤어요. 이런 간극을 해소하고 싶었습니다. 실제로 제가 일하는 현장에서 경험한 생생한 사례와 기술적 원리를 접목해 누구나 이해할 수 있도록 풀어내고자 했습니다. 중요한 개념은 반복해 설명하기도 하면서 최대한 기술을 가까이 느끼도록 했습니다.

기존 AI 책들과 무엇이 다르다고 생각하시나요?

이 책은 챗GPT와 LLM(초거대 언어모델)의 원리, AI 기업 간 경쟁, 반도체 산업까지 한 권에 담아냈습니다. 특히, 그림과 비유를 통해 복잡한 개념을 쉽게 설명하고, 실제 현장에서 경험한 생생한 사례를 더했습니다. 기술적 깊이와 대중적 전달력을 모두 갖춘 점이 차별점입니다.

챗GPT를 이해하는 데 핵심은 무엇이라고 생각하시나요?

챗GPT를 이해하는 핵심은 작동 원리의 기본을 알고, 그 가능성과 한계를 모두 파악하는 것입니다. 우선, 챗GPT는 의도나 의식이 있는 것이 아니라 확률에 기반한 언어 모델이라는 점을 이해해야 합니다. 제1장에서 설명했듯이, 이 모델은 "다음에 올 가능성이 가장 높은 단어는 무엇일까?"를 계속해서 계산하며 문장을 만들어갑니다. 이러한 원리를 가능하게 하는 것이 제2장에서 다룬 트랜스포머와 어텐션 메커니즘입니다. 이 기술이 문맥을 이해하고 관련성 높은 단어에 주목하도록 만듭니다. 그리고 제3장에서 설명한 사전 학습과 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)이 모델이 방대한 텍스트를 학습하고 사람의 의도에 맞게 응답하도록 만듭니다.

GPT-4에 이르러서는 대부분의 영역에서 인간을 능가하는 성능을 보이지만, 여전히 "할루시네이션"이라 불리는 환각 현상처럼 없는 정보를 마치 있는 것처럼 말하는 한계가 있습니다. 이런 특성을 이해하고, 제5장에서 소개한 프롬프트 엔지니어링 기법과 RAG 같은 보완 기술을 활용하면 챗GPT의 진정한 가치를 끌어낼 수 있습니다.

결국, 챗GPT는 마법이 아닌 이해 가능한 기술이며, 그 작동 원리와 특성을 알수록 더 효과적으로 활용할 수 있습니다. 

챗GPT가 과거의 검색엔진이나 챗봇과 다른 점은 무엇인가요?

과거의 챗봇은 '규칙 기반'으로 작동했습니다. 개발자가 미리 정해놓은 질문과 답변 세트에서만 응답할 수 있었죠. "안녕하세요"라고 인사하면 "안녕하세요, 무엇을 도와드릴까요?"처럼 정해진 답변만 내놓습니다. 조금만 질문이 달라져도 "죄송합니다, 이해하지 못했습니다"라는 답변이 돌아왔죠. 반면 챗GPT는 근본적으로 다릅니다. 제1장에서 설명했듯이 챗GPT는 확률에 기반한 언어 모델입니다. 수조 개의 문장을 학습해 다음에 올 단어를 확률적으로 예측하는 방식으로 작동하죠. 덕분에 미리 프로그래밍되지 않은 질문에도 자연스럽게 응답할 수 있습니다.

검색엔진과 비교하면 더 큰 차이가 있습니다. 검색엔진은 키워드에 맞는 기존 정보를 찾아 보여주는 역할에 그치지만, 챗GPT는 정보를 이해하고 재구성하여 문맥에 맞는 새로운 답변을 생성합니다. 단순히 정보를 찾는 게 아니라 정보를 종합하고 정리하여 사용자에게 가장 적합한 형태로 제공하는 거죠. 이런 특성 덕분에 챗GPT는 이제 단순한 도구가 아닌 협업 파트너로 진화하고 있습니다. 작가의 글쓰기를 돕고, 개발자의 코딩을 보조하며, 기획자의 아이디어를 확장하고, 학생의 학습을 지원합니다. 이런 변화는 우리가 일하는 방식과 정보를 다루는 방식 자체를 근본적으로 바꾸고 있습니다. 

챗GPT의 실제 활용법과 주목할 만한 기술은 무엇인가요?

챗GPT를 효과적으로 활용하는 핵심은 '어떻게 질문하느냐'에 있습니다. 제5장에서 상세히 다루었듯이, 단순히 질문을 던지는 것보다 체계적인 프롬프트 엔지니어링을 통해 훨씬 정확하고 유용한 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, "당신은 안전 전문가입니다"와 같은 역할과 맥락을 부여하거나, "단계적으로 생각해봅시다"와 같이 단계별 사고를 유도하거나, 퓨샷 프롬프팅처럼 예시를 함께 제공하는 방식은 결과물의 품질을 크게 향상시킵니다.

또한 RAG(검색 증강 생성)는 할루시네이션 문제를 극복하는 중요한 기술입니다. 기존 LLM의 약점인 최신 정보 반영과 사실 정확성을 보완하기 위해, 검색 엔진이나 벡터 데이터베이스로부터 관련 정보를 가져와 답변의 신뢰도를 높이는 방식입니다. 이미 퍼플렉시티나 챗GPT의 검색 기능으로 상용화되었죠. 최근에는 o1과 딥시크 R1 같이 AI가 스스로 '생각'하는 과정을 자동화하는 모델들이 등장했습니다. 이제는 사람이 복잡한 프롬프트 기법을 적용하지 않아도, AI 자체가 질문을 받으면 내부적으로 최적의 사고 과정을 거쳐 답변을 도출합니다. 이는 테스트 타임 스케일링이라는 새로운 패러다임으로, 앞으로 AI 발전의 중요한 축이 될 것입니다. 결국 이러한 기술들을 활용하여 AI를 단순한 도구가 아닌 창의적 협업 파트너로 활용하는 능력이 미래 경쟁력의 핵심이 될 것입니다.

챗GPT와 AI의 발전이 가져올 가장 큰 변화는 무엇이라고 생각하시나요?

챗GPT와 AI의 발전은 단순한 기술 진보가 아니라, 인간과 기계의 협업 방식 자체를 재설계하는 변화라고 생각합니다. 예전엔 정보가 ‘찾는 것’이었다면, 이제는 ‘함께 만들어가는 것’이 되었어요. 챗GPT는 생산성을 높이는 도구를 넘어, 인간의 창의성•사고력과 결합해 전혀 새로운 방식의 문제 해결을 가능하게 할 거예요. 의료에서는 복잡한 진단을 보조하고, 교육에서는 맞춤형 튜터가 되어주며, 예술과 과학에서도 아이디어의 스파링 파트너로 활약 중이죠. 마치 누구나 비서, 동료, 멘토를 한 명씩 곁에 두게 되는 셈이에요.

앞으로는 ‘AI를 얼마나 잘 다루느냐’가 새로운 문해력이자 경쟁력이 될 겁니다. 문서 작성, 기획, 데이터 분석, 창작 등 지식 노동의 거의 모든 영역에서 AI는 함께 일하는 파트너가 되어가고 있으니까요. 이 변화는 단순한 혁신을 넘어, 우리가 ‘일하고 생각하는 방식’ 그 자체를 다시 정의하게 될 겁니다.

AI 시대를 살아가는 독자들에게 마지막으로 하고 싶은 말씀이 있다면?

기술이 어렵고 멀게 느껴질 수 있지만, 챗GPT는 누구나 활용할 수 있는 도구입니다. 이 책을 통해 복잡한 용어와 원리도 쉽게 이해할 수 있도록 안내했으니 두려워하지 말고 AI 시대의 변화에 적극적으로 다가가 보시길 바랍니다. 복잡한 AI 기술도 결국은 사람이 만든 것이고, 어떤 기술도 그것을 이해하고 지혜롭게 활용하는 인간의 창의성과 판단력을 넘어설 수 없다는 점을 항상 기억해주세요. 챗GPT를 제대로 이해하면, 일상과 업무에서 훨씬 더 많은 기회를 발견할 수 있을 겁니다.

* AI 학습 데이터 활용 금지