챗GPT에게 질문을 하거나, 스마트폰으로 사진을 찍으면 AI가 자동으로 얼굴을 인식하고 보정해주는 등, AI는 마치 사람처럼 ‘판단’을 내리는 것처럼 보입니다. 하지만 AI는 스스로 생각하고 판단하는 지능을 가진 존재가 아닙니다. 그렇다면 AI는 과연 어떤 원리로 특정한 결정을 내리고, ‘이것이 고양이다’ 또는 ‘이 문장은 긍정적이다’라고 말할 수 있는 걸까요?
AI의 ‘판단’은 사실 ‘학습된 데이터를 바탕으로 한 확률적 추론’에 가깝습니다. 이는 마치 수많은 경험을 통해 얻은 지식을 바탕으로 가장 가능성이 높은 결론을 내리는 사람의 과정과 유사하지만, 그 방식은 훨씬 수학적이고 통계적입니다.
학습을 통한 ‘패턴 인식’이 핵심
AI가 판단을 내리기 위한 첫 번째이자 가장 중요한 단계는 바로 ‘학습(Training)’입니다.
AI 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하면서 그 안에 숨겨진 패턴과 규칙을 찾아냅니다.
예시
고양이/강아지 분류 AI의 학습: AI에게 수만 장의 고양이와 강아지 사진을 보여주며 ‘이것은 고양이’, ‘이것은 강아지’라고 알려줍니다.
AI는 이 과정에서 고양이의 귀 모양, 털 색깔, 눈의 특징, 강아지의 코 모양 등 수많은 시각적 특징과 패턴을 스스로 학습하고 기억합니다.
각 특징이 고양이일 확률, 강아지일 확률 등을 수치화하여 내부 모델에 저장하는 것이죠.
새로운 입력에 대한 ‘확률적 추론’
학습이 완료된 AI 모델은 이제 새로운 데이터가 들어왔을 때, 이전에 학습한 패턴을 바탕으로 ‘추론(Inference)’을 시작합니다.
이때 AI는 ‘절대적인 판단’을 내리는 것이 아니라, ‘확률적으로 가장 가능성이 높은 예측’을 내놓습니다.
예시
새로운 동물 사진을 본 AI의 추론: AI에게 새로운 동물 사진을 보여줍니다.
AI는 이 사진을 구성하는 수많은 픽셀 데이터를 분석하여, 학습 과정에서 기억한 고양이와 강아지의 특징들과 비교합니다.
- 특징 분석: “이 사진에는 뾰족한 귀가 70% 확률로 존재하고, 길쭉한 코가 20% 확률로 존재하네. 털 색깔은 회색이 80% 확률로 보이는데…”
- 확률 계산: 이러한 특징들을 종합하여 AI는 내부적으로 계산을 수행합니다. “이 사진이 고양이일 확률은 92%이고, 강아지일 확률은 8%이다.”
- 최종 판단: AI는 가장 높은 확률을 가진 결과를 선택하여 “이것은 고양이입니다”라고 ‘판단’을 내립니다.
‘임계값(Threshold)’을 통한 결정
AI가 최종적으로 어떤 판단을 내릴지는 ‘임계값(Threshold)’이라는 기준에 따라 달라지기도 합니다.
예시
악성 댓글 분류 AI: AI가 어떤 댓글을 ‘악성 댓글’이라고 판단할 확률이 60%라고 계산했다고 가정해봅시다.
만약 임계값을 50%로 설정했다면 (확률이 50%를 넘으면 악성), AI는 이 댓글을 ‘악성’으로 분류합니다.
만약 임계값을 80%로 설정했다면 (확률이 80%를 넘어야 악성), AI는 이 댓글을 ‘악성’이 아닌 ‘정상’으로 분류합니다.
이 임계값은 AI 모델을 사용하는 사람이 문제의 중요도에 따라 설정할 수 있습니다. 스팸 메일처럼 잘못 분류되어도 큰 문제가 없는 경우와, 의료 진단처럼 작은 오류도 치명적인 경우에 따라 임계값을 다르게 적용하는 것이죠.
AI의 판단은 ‘확률 기반의 스마트한 예측’
결론적으로 AI의 ‘판단’은 직관이나 감정에 의한 것이 아니라, 방대한 데이터를 학습하여 얻은 패턴과 확률을 기반으로 한 스마트한 예측입니다.
AI는 수많은 수학적 계산과 통계적 추론 과정을 거쳐 가장 가능성이 높은 결론을 도출하는 기계일 뿐입니다.
하지만 이 확률적 추론 능력이 고도화되면서, AI는 복잡한 현실 세계의 문제를 해결하고 인간의 삶을 풍요롭게 만드는 놀라운 결과물을 만들어내고 있습니다.
AI의 ‘판단’ 뒤에 숨겨진 이러한 비밀을 이해한다면, 우리는 AI 기술을 더욱 효과적으로 활용할 수 있을 것입니다.