AI와 자연 언어

딥러닝 기반 AI와 자연어 처리 기술의 발전과 미래 전망
최근 딥러닝 기반 인공지능(AI)은 비약적인 발전을 거듭하며 산업 전반에 걸쳐 응용되고 있다. 특히 자연어 처리(NLP) 분야는 AI 기술이 인간 언어를 이해하고 생성하는 능력을 키우면서 큰 진전을 이루었다. 본 책에서는 자연어 처리의 다양한 사례와 한계, 향후 발전 방안을 탐구하며, 챗GPT와 같은 AI 기술이 언어 능력뿐만 아니라 실제 언어 수행까지 이해하고 있다는 점을 강조한다.
AI 기술의 발전은 음성 인식, 기계 번역, 감성 분석, 그리고 글쓰기 지원 등 실생활에 밀접하게 적용되고 있다. 예를 들어, 챗GPT는 단순한 명령 이해를 넘어 실제 대화 상황에서 적절하게 반응하며, 협상 봇은 전략적인 대화를 이끌어낸다. 또한, 자연어 처리는 AI가 인간 언어의 복잡성을 이해하는 데 중요한 역할을 하며, 이 과정에서 발생하는 언어의 오류와 불완전성까지 AI가 학습하고 있는 점도 주목할 만하다.
책에서는 AI와 자연어 처리 기술이 언어 학습, 외국어 교육, 언어 장애 지원, 기계 번역 등 다양한 분야에서 어떻게 활용되고 있는지에 대해 상세히 다룬다. 특히 AI가 인간 언어의 뉘앙스, 문화적 맥락을 얼마나 깊이 이해할 수 있을지에 대한 논의가 중요하다. 그러나 AI가 아직 인간 언어의 모든 복잡성을 처리하기에는 한계가 있어, 앞으로 기술 발전이 지속될 것으로 예상된다.
AI의 역사를 살펴보면, 앨런 튜링의 튜링 테스트를 기점으로 AI는 인간 지능을 모방하려는 시도를 거듭해 왔으며, 최근 챗GPT의 등장으로 새로운 전환점을 맞았다. AI 기술의 발전에는 데이터의 양과 질, 인간과의 상호작용, 그리고 인간과 AI의 협업이 중요한 요소로 작용한다. AI와 인간이 협력할 때, 최적의 성과를 이끌어낼 수 있으며, 다양한 분야에서 AI와 인간의 융합을 통해 더 나은 결과를 도출할 수 있다.
이 책은 AI와 자연어 처리 기술에 관심 있는 일반 독자뿐만 아니라, 대학원생 및 연구자들에게도 유용한 통찰을 제공하며, AI 기술의 발전과 그 사회적 영향을 깊이 있게 탐구한다. 특히 AI와 자연어 처리 기술의 융합이 가져올 미래를 조망하고, 이를 바탕으로 인간의 언어 능력과 AI의 잠재력을 탐구한다.

최근 딥러닝 기반 AI는 자연어 처리 분야에서 큰 발전을 이루었으며, 챗GPT와 같은 기술이 인간 언어의 이해와 수행 능력을 강화하고 있다. AI는 음성 인식, 기계 번역 등 실생활에 적용되며, 언어의 복잡성을 학습하고 있다. 그러나 인간 언어의 모든 뉘앙스를 이해하는 데 한계가 있어, 기술 발전이 지속될 예정이다. AI와 인간의 협업은 다양한 분야에서 더 나은 성과를 이끌어낼 수 있으며, 이 책은 AI와 자연어 처리 기술의 미래를 탐구한다.

황순희
홍익대학교 교양과 부교수다. 프랑스 파리 8대학 언어과학(박사), 프랑스 루앙대학교 외국어교수법(석사), 이화여자대학교 불어불문학과(학사)를 졸업했다. 귀국 후 부산대학교 U-Port IT 산학공동사업단+정보컴퓨터공학부에서 박사 후 연수연구원으로 연구했다. 2024년 현재, 한국공학교육학회 학술이사, 한국공학교육학회 논문지 ≪공학교육연구≫ 편집위원, 한국교양기초교육원의 대학교양기초교육컨설팅 컨설턴트로 활동하고 있다. 다수의 해외 학술지(Sustainability, Education Sciences 등), 논문 심사위원(reviewer)으로도 활동 중이다. 한국공학교육학회 이병기우수논문상(2023, 2017)과 여러 차례 우수 발표 논문상을 수상했다. 프랑스어 의미론 연구를 시작으로 자연어 처리, 언어 장애, 언어 습득 관련 다수의 연구 과제를 수행했고, 공학 교육, 의사소통 교육으로 연구 지평을 확대해 오고 있다. “Differences in academic persistence intentions among STEM undergraduates in South Korea”(2024), “공과대학생의 쓰기 효능감이 쓰기 메타인지전략과 쓰기 불안에 미치는 영향”(2023)을 비롯하여, 국내외 100편 이상의 연구 논문을 SCI(E), SSCI, SCOPUS, KCI 등 등재 학술지에 게재했다. 저서로 『공학인을 위한 스피치의 이해와 실제』(2013), 역서로 『살아 있는 무명용사 이야기』(2004), 『에쁘롱: 니체의 문체들』(1998)(공역)이 있다.

AI, ‘언어 수행’까지 이해하다

01 자연어 처리와 AI
02 언어 습득과 AI
03 글쓰기와 챗GPT
04 외국어 학습과 AI
05 언어 장애와 AI
06 통·번역과 기계 번역
07 감성 분석과 AI
08 인지 편향과 AI 편향
09 의료 언어와 AI
10 지역어와 AI

인간의 언어, 자연 언어는 다양하게 정의될 수 있다. 그중 ‘정교한 규칙들의 집합’, 그리고 ‘유한한 규칙으로 무한한 문장을 생성할 수 있는 규칙’으로 정의될 수 있다. 이들 규칙은 단순한 문법 체계를 넘어선다. 언어는 문맥에 따른 의미 변화, 상황에 따라 상이한 해석이 가능한 체계다. 이러한 복잡성은 기계가 자연 언어를 이해하고 생성하는 과정을 더욱 어렵게 만든다. 자연어 처리는 AI 기술의 발전과 함께 급속히 진화하고 있으나, 언어 복잡성의 충분한 이해와 처리를 위해 많은 과제가 남아 있다.
－01_“자연어 처리와 AI” 중에서

글쓰기는 목표 설정, 계획, 생성과 표현, 수정, 성찰이 요구되는 복잡하고 인지적 부담이 큰 활동으로, 자기 조절 행위의 일종이다. 읽기, 말하기, 듣기에 비해 쓰기는 챗GPT의 활용 가능성과 영향력이 훨씬 큰 영역이다. 챗GPT는 아이디어 발굴과 초안 작성에서 강점을 발휘하며, 반복 작업을 줄이고 새로운 사고를 자극할 가능성을 보여 준다. 그러나 기술적 한계와 윤리적 이슈를 해결하지 않고는 그 효과를 온전히 발휘하기 어렵다. 이제 챗GPT를 활용한 글쓰기는 내용 ‘생성’을 넘어, 비판적 검토와 신뢰성 ‘검증’이 관건이다.
－03_“글쓰기와 챗GPT” 중에서

언어 장애, 의사소통 장애의 진단·예방·치료를 다루는 언어 병리학은 1861년 폴 브로카(Paul Broca)와 1873년 카를 베르니케(Carl Wernicke)가 두뇌 특정 부위에 언어 중추가 있음을 보고한 이래로 활기를 띠게 되었다. 최근 AI는 언어 장애 치료와 지원에 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 딥러닝과 멀티모달 데이터 분석은 언어 장애의 조기 진단과 추적을 가능케 하며, 음성 인식과 자연어 처리는 실시간 분석으로 맞춤형 치료를 제안한다.
－05_“언어 장애와 AI” 중에서

의료 커뮤니케이션은 환자와 의료진 간, 의료진 간, 그리고 의료 기관과 대중 간의 정보 교환을 의미하며, 의료 서비스 효율성 향상, 의료 오류 감소, 환자 만족도 증대, 건강 증진에 필수적 역할을 한다. 상담·심리 치료 분야에 컴퓨터를 활용하고자 했던, 1966년 개발된 일라이자는 이제는 ‘옛 기술’이 되었으나 당시로서는 획기적 시도로, 환자와 의료진 간의 커뮤니케이션을 혁신적으로 접근하고자 한 최초의 사례다.
－09_“의료 언어와 AI” 중에서