인간과 인공지능의 언어처리 방식의 차이점은?
인간과 인공지능의 언어처리 방식의 차이점은?
인공지능 구현의 핵심기술이 바로 ‘자연어 처리’다. 자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 처리하는 것인데, 인간과 인공지능의 언어처리 방식은 차이가 있을 수밖에 없다. 그 중 핵심적인 것은 다음과 같다.
1. 학습 방식:
인공지능 (특히 GPT-4 같은 모델): 대규모의 텍스트 데이터를 통해 패턴을 학습한다. 주어진 데이터 내에서 수많은 예제와 상황을 분석하여 언어의 구조와 의미를 파악한다. 인공지능은 경험에 의한 학습은 불가능하다.
인간: 경험, 문화, 상호작용, 감정 등 다양한 방식으로 언어를 학습한다. 어릴 때부터 사회적 상호작용을 통해 점진적으로 언어를 습득한다. 그래서 개인마다 언어를 습득하는 방식은 차이가 있다.
2. 이해력:
인공지능: 인공지능은 언어의 패턴을 인식할 수 있지만, 그 패턴의 깊은 의미나 감정을 직접 '느끼거나' '이해'할 수 있다. 인공지능은 문장에 숨겨진 뜻을 이해하지 못하는 경우가 많다.
인간: 인간은 문맥, 의도, 감정 등을 종합적으로 이해하며, 이를 통해 더 깊은 의미를 파악할 수 있다. 문장의 숨겨진 의도나 시대가 변함에 다라 뜻이 변하는 단어도 시대에 맞게 이해할 수 있다.
3. 감정과 경험:
인공지능: 인공지능은 감정을 가지지 못하고 경험을 할 수 없다. 따라서, 감정적인 문맥이나 뉘앙스를 완벽히 이해하거나 반영하는 것은 한계가 있다. 인공지능은 ‘잘한다’와 ‘잘~한다’를 제대로 이해하지 못한다.
인간: 감정, 생각, 경험 등의 복합적인 인간적 특성을 바탕으로 언어를 이해하고 사용합니다. 인간은 앞뒤 문맥을 파악해서 이 단어가 어떤 말인지 이해하는 것이 가능하다. 인간은 ‘잘한다’와 ‘잘~한다’를 구별할 수 있다.
4. 응용력:
인공지능: 학습한 데이터와 패턴 내에서의 응용이 주로 이루어진다. 새로운 상황이나 예외적인 상황에서는 제한된 반응을 보일 수 있다. 패턴에 없는 내용은 제대로 반응을 할 수 없다.
인간: 유연하게 다양한 상황에서 언어를 응용할 수 있다. 또한 창조적인 방식으로 언어를 사용하여 새로운 표현이나 아이디어를 만들어 낼 수 있다.
5. 진화와 학습 속도:
인공지능: 대량의 데이터와 계산 능력을 활용하여 빠르게 학습할 수 있다. 데이터에 없는 것은 아예 학습할 수가 없다.
인간: 생애 동안 지속적인 학습과 경험을 통해 언어 능력을 발전시킨다. 이는 개인의 경험과 환경에 따라 다를 수 있다. 인간은 여러 가지 요인으로 인해 개인마다 학습하는 속도가 차이가 있다.
이런 차이점들을 통해 인공지능은 많은 언어적 작업을 수행할 수 있지만, 인간의 깊은 문맥 이해, 감정, 창조성 등의 언어 처리 능력을 완벽하게 대체하거나 넘어서는 것은 어렵다. 아무리 인공지능이 자연어처리를 잘한다고 하더라도 인간의 언어를 완벽하게 이해하기는 힘들다.