오늘날 인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서, 우리 일상과 업무 환경도 크게 달라지고 있습니다. 예전에는 사람이 직접 해야 했던 많은 작업이, 이제는 컴퓨터가 상당 부분 대체하거나 도와줄 수 있게 되었죠. 그중에서도 특히 **대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)**인 챗GPT가 2022년 말부터 전 세계적으로 큰 주목을 받았습니다.
“챗GPT가 뭐길래 이렇게 뜨거운가?”
챗GPT는 인터넷에 떠도는 수많은 글을 모두 학습해, 사람처럼 자연스럽게 문장을 만들어내는 기술을 가지고 있습니다. 우리가 질문하면 답을 만들어내고, 에세이나 소설, 마케팅 문구까지도 술술 써주죠. 이 기능을 단순히 ‘신기하네’로 끝내지 않고, 실제로 현업이나 비즈니스에서 잘 적용해 수익과 효율을 올리려는 시도가 활발히 이어지고 있습니다.
이 글에서는 강의 원문에서 다룬 내용들을 기반으로, 챗GPT와 비슷한 AI 모델(Claude, Gemini, Grok 등)을 어떻게 이해하고 쓰면 좋을지 실무 위주로 설명해보겠습니다. 특히 마케터나 기업에서 업무를 개선하려는 분들을 위해, 중학생도 쉽게 이해할 수 있도록 차근차근 정리해볼게요.
대형 언어 모델은 간단히 말해, 인터넷상의 방대한 텍스트를 읽고 압축해 머릿속에 저장한 다음, 새로운 문장을 생성하는 로봇 같은 존재입니다. 예를 들어, 전 세계 웹페이지, 전자책, 논문, 블로그 글 등을 쭉 학습하면 그 안의 내용과 문체 등을 이해(또는 통계적으로 파악)하죠. 이후 사용자가 문장 하나를 입력하면, 로봇이 그 입력을 바탕으로 가장 그럴듯한 답변을 문장 단위로 만들어냅니다.
많은 사람들이 챗GPT를 쓸 때, 이 로봇이 뭔가 진짜 ‘인간처럼’ 생각한다고 착각하기도 해요. 하지만 실제로는 통계적 패턴(이 단어 뒤에 보통 어떤 단어가 오는지 등)을 예측해서 문장을 만들어내는 것입니다. 그렇다고 해도 결과물은 꽤 인상적이어서, 마치 사람처럼 자연스러운 글을 만들어내죠.
챗GPT는 미국의 오픈AI(OpenAI)라는 회사에서 만든 서비스로, 2022년 말 등장하자마자 전 세계에서 폭발적인 관심을 받았습니다.
챗GPT 외에도 비슷한 모델이 많이 있는데, 예컨대 Anthropic의 Claude, 구글의 Gemini, 메타의 LLaMA, 테슬라/트위터 쪽의 X.ai의 Grok 등이 있어요. 각 모델마다 특징은 조금 다르지만, 기본 구조는 크게 다르지 않습니다.
챗GPT가 “모든 것을 아는” 것처럼 보이지만, 사실 두 가지 학습 단계가 있습니다.
결과적으로, 사전 학습을 거친 큰 모델(“Zip 파일”)을 **“대화형 로봇”**으로 다듬었다고 보면 됩니다.