오늘은 인공지능 기술 중 인간의 언어를 다루는 핵심 기술인 자연어처리(NLP)에 대해 정리해 봅니다. 자연어처리의 정의, 실제 활용되는 기술들, 작동 원리, 그리고 기술이 직면한 문제점을 소개함으로써, 생성형 AI의 기반 기술을 올바르게 이해할 수 있으면 합니다.
자연어처리(NLP)
메시지를 보내고, 검색창에 검색어를 입력하고, 회사에서 보고서를 쓰기도 합니다. 이처럼 언어는 인간의 사고와 감정을 표현하는 수단이죠. 그런데 이런 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있을까요?
이 질문에서 출발한 기술이 바로 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)입니다.
단순히 단어를 나누는 것이 아니라, 의도와 맥락, 감정까지도 기계가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 현재 생성형 AI의 가장 핵심 중의 핵심 기술이 바로 자연어 처리일 거예요.
자연어처리는 어떤 일을 할까?
자연어처리는 컴퓨터가 사람처럼 언어를 이해하고, 분석하고, 생성할 수 있도록 합니다. 보다 구체적으로는 다음과 같은 작업들을 포함합니다.
- 문장 분해: 한 문장을 의미 단위로 쪼개고 구조를 분석
- 의미 파악: 단어가 가진 문맥적 의미를 파악
- 감정 분석: 이 문장이 긍정적인지, 부정적인지 판단
- 요약 및 추출: 긴 텍스트에서 핵심 내용만 추리는 능력
- 자연어 생성: 주어진 정보를 바탕으로 새로운 문장을 만들어냄
이 기술들은 단독으로 사용되기도 하고 통합적으로 작동하여 하나의 서비스로 모여 사용되기도 합니다.
자연어처리는 작동 원리
자연어처리가 실제로 어떻게 작동하는지를 간략히 살펴보겠습니다.
① 토큰화(Tokenization)
- 먼저, 문장을 단어 혹은 의미 단위로 쪼갭니다.
- 예: “자연어처리는 어렵지 않다.” → [자연어처리, 는, 어렵지, 않다]
② 품사 분석(POS Tagging)
- 각 단어가 문장에서 어떤 역할을 하는지 분석합니다.
- 예: ‘사과’는 명사일 수도 있고 동사일 수도 있어요. “사과를 먹었다”와 “그는 사과했다”는 전혀 다른 문장이죠.
③ 구문 분석(Parsing)
- 문장의 구조를 파악하고 단어들 간의 관계를 분석합니다. 이 과정에서 문장이 어떤 의미 구조를 가지는지 이해하게 됩니다.
④ 의미 분석(Semantic Analysis)
- 이제 문장의 ‘의미’를 파악합니다. 단어 하나하나가 아니라, 전체 문장에서 ‘무엇을 말하려는지’ 해석합니다.
⑤ 문맥 이해(Contextual Understanding)
- 여기서부터는 인간 수준의 언어 이해가 시작됩니다.
- 예:
- “은행에 갔다.” → 금융기관
- “은행에 앉았다.” → 강가
이처럼 같은 단어라도 앞뒤 문장 흐름을 파악해야만 정확한 의미를 알 수 있습니다. 이러한 문맥 이해는 예전에는 거의 불가능했지만, 최근 딥러닝 기반의 언어모델(예: GPT)이 등장하면서 비약적으로 발전했습니다.
NLP의 남은 문제
- 중의성 문제: “배가 아프다” → 배(신체?) or 배(음식)?
- 문화적 표현의 이해 부족: 은유, 속담, 반어법은 아직 완벽하게 학습되지 못함
- 데이터 편향(Bias): 학습 데이터가 편중되거나 오류가 많다면 AI도 편중되거나 잘못된 판단을 내릴 수 있음
- 윤리적 문제: 잘못된 정보나 혐오 표현을 생성할 위험
이런 문제들을 해결하기 위해선 더 많은 데이터, 정교한 알고리즘, 그리고 윤리적 기준이 필요합니다.