"오늘 저녁 메뉴 추천해 줘", "블로그 글 초안 좀 써줘" 이제는 우리 일상에서 빼놓을 수 없는 AI 비서가 된 챗GPT. 우리는 챗GPT가 '인공지능(AI)'이라는 사실은 알지만, 그 정체를 조금 더 깊이 파고들면 '머신러닝', '딥러닝' 같은 낯선 용어들과 마주하게 됩니다. 과연 챗GPT는 머신러닝일까요, 딥러닝일까요? 아니면 둘 다일까요? 이 질문에 대한 답을 찾아가는 과정은, 단순히 챗GPT의 정체를 아는 것을 넘어 현대 AI 기술의 핵심적인 두 갈래를 가장 명확하게 이해하는 지름길이 될 것입니다. 지금부터 인공지능의 가장 큰 개념부터 차근차근 핵심만 짚어드리겠습니다.
1. 가장 큰 개념, 기계에게 학습 능력을 주는 '머신러닝'
머신러닝(Machine Learning, 기계 학습)은 말 그대로 기계(컴퓨터)가 스스로 '학습'할 수 있는 능력을 부여하는 인공지능의 가장 포괄적인 분야입니다. 과거의 컴퓨터 프로그램은 사람이 A부터 Z까지 모든 규칙을 코드로 입력해야만 작동했습니다. 예를 들어, 스팸 메일을 걸러내는 프로그램을 만들려면 "제목에 '광고'가 들어가면 스팸", "본문에 '대출'이 들어가면 스팸"과 같이 인간이 수만 가지 규칙을 직접 만들어줘야 했죠. 하지만 머신러닝은 접근 방식이 다릅니다. 기계에 규칙을 알려주는 대신, 방대한 양의 '데이터'를 보여주고 그 안에서 스스로 규칙을 찾게 만듭니다. 즉, 수십만 개의 이메일과 함께 "이건 정상 메일이야", "이건 스팸 메일이야"라고 정답(Label)을 알려주면, 기계가 데이터를 분석하며 스팸 메일을 구분하는 자신만의 기준과 노하우를 터득하게 되는 것입니다. 마치 우리가 아이에게 강아지 사진과 고양이 사진을 계속 보여주면 아이가 스스로 둘의 차이점을 깨닫고 구분하게 되는 것과 같은 원리입니다. 스팸 메일 필터링, 유튜브 영상 추천, 주가 예측 등 데이터 속에서 특정 패턴을 찾아 무언가를 '분류'하거나 '예측'하는 대부분의 AI 기술이 바로 이 머신러닝의 범주에 속합니다. 즉, 머신러닝은 AI를 구현하는 가장 크고 기본적인 방법론이라고 할 수 있습니다.
2. 머신러닝의 한 종류, 인간의 뇌를 모방한 '딥러닝'
그렇다면 딥러닝(Deep Learning)은 무엇일까요? 딥러닝은 위에서 설명한 머신러닝의 여러 방법론 중 '하나'에 속하는, 보다 발전되고 강력한 기술입니다. 머신러닝과 딥러닝의 가장 결정적인 차이는 '스스로 특징을 추출하는 능력'에 있습니다. 일반적인 머신러닝은 여전히 사람의 도움이 필요합니다. 고양이 사진을 학습시킬 때, "고양이는 뾰족한 귀, 긴 수염, 날카로운 눈매를 가졌어"와 같이 데이터의 중요한 특징(Feature)을 사람이 미리 골라서 알려줘야 합니다. 기계는 이 특징들을 바탕으로 학습을 진행하죠. 하지만 딥러닝은 이러한 과정조차 자동화합니다. 딥러닝은 수많은 데이터 처리 계층으로 이루어진 '인공신경망(Artificial Neural Network)'이라는 기술을 사용하는데, 이는 마치 인간의 뇌가 수많은 뉴런을 통해 복잡한 정보를 처리하는 방식을 모방한 것입니다. 이 깊은(Deep) 신경망에 고양이 사진 데이터를 그대로 던져주면, 낮은 단계의 신경망은 단순한 선이나 색깔을 인식하고, 중간 단계는 눈이나 코, 귀 같은 형태를, 그리고 높은 단계에서는 이들을 종합하여 '고양이'라는 최종 결론을 스스로 도출해 냅니다. 즉, 무엇을 중점적으로 봐야 할지 알려줄 필요 없이, 데이터의 특징부터 최종 판단까지 전 과정을 스스로 학습하고 처리하는 것입니다. 자율주행 자동차가 도로 위 수많은 사물을 인식하거나, AI가 사람처럼 그림을 그리고 작곡을 하는 등 복잡하고 정교한 판단이 필요한 분야에서 딥러닝 기술이 핵심적으로 사용됩니다.
3. 그래서, 챗GPT는 무엇일까?
이제 처음의 질문으로 돌아와 봅시다. 챗GPT는 머신러닝일까요, 딥러닝일까요? 정답은 '둘 다 맞다'입니다. 조금 더 정확하게 표현하자면, 챗GPT는 딥러닝 기술을 기반으로 만들어진 모델이고, 딥러닝은 머신러닝의 한 종류이므로, 챗GPT는 머신러닝의 범주에도 속하게 됩니다. 관계를 정리하면 '인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝' 이라는 포함 관계가 성립하는 것이죠. 챗GPT는 인터넷의 방대한 텍스트 데이터를 딥러닝의 인공신경망 구조를 통해 학습했습니다. 인간이 어떤 단어 뒤에 어떤 단어가 오는 것이 자연스러운지 문법 규칙을 알려주지 않아도, 딥러닝 모델이 스스로 데이터 속에서 언어의 패턴과 맥락, 뉘앙스까지 학습하여 사람처럼 자연스러운 문장을 생성해 내는 것입니다. 이는 데이터의 핵심 특징을 사람이 알려줘야 하는 일반적인 머신러닝의 한계를 뛰어넘는, 딥러닝 기술의 결정체라고 할 수 있습니다.
이제 누군가 "머신러닝과 딥러닝이 뭐가 달라?"라고 묻는다면, 이렇게 정리해 줄 수 있을 겁니다. "머신러닝은 데이터로 기계를 가르치는 모든 방법이고, 딥러닝은 그중에서 인간의 뇌처럼 스스로 핵심 특징까지 알아서 배우는 똑똑한 방법이야. 그리고 챗GPT는 바로 그 딥러닝으로 만들어졌어." 이 관계만 명확히 이해한다면, 당신은 이미 AI 시대의 핵심을 꿰뚫어 보고 있는 것입니다.