인간과 컴퓨터 간의 혁신적 의사소통, 자연어 처리

인공지능의 언어 개발 능력은 어느 수준까지 도달했을까요? 인공지능의 발전과 함께 자연어 처리는 인간과 컴퓨터 사이의 의사소통을 혁신적으로 활용하고 있습니다. 자연어 처리는 인간의 언어를 이해하고 분석하며 생성하는 기술로 검색 엔진, 텍스트, 챗봇 등 다양한 분야에서 주로 사용되고 있습니다. 따라서 이번 시간에는 자연어 처리의 개념과 주요 응용 분야, 기술 발전에 대해 알아보겠습니다.

'자연어'의 개념과 핵심 기술

우선 ‘자연어’란 무엇일까요? 자연어는 인간의 고유한 능력이자 정보를 전달하는 수단입니다. 그리고 인공어에 대응되는 개념이죠. 즉, 특정 인간 집단에서 사용되는 모국어 집합으로 한국어, 영어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 일본어, 중국어를 말해요.

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간이 사용하는 자연어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 기술을 말합니다. 요컨대, 컴퓨터가 의미를 파악하고 이에 대응할 수 있도록 우리가 사용하는 영어 또는 영어와 비슷한 언어들을 분석합니다. 또한 자연어를 그대로 컴퓨터로 처리하는 학문 분야를 의미하기도 하죠. 언어학적 측면으로는 언어의 규칙성이나 변화 양상 등을 파악하는 것이며, 전산학적 측면으로는 자연어를 입출력으로 사용하는 컴퓨터 프로그램에 사용되는 처리 과정을 말합니다.

자연어 처리는 크게 두 가지 과정으로 나눌 수 있어요. 첫 번째는 자연어 이해(NLU, Natural Language Understanding)로, 텍스트의 의미를 분석하고 맥락을 이해하는 과정을 말합니다. 예를 들어 "나는 오늘 기분이 좋다."라는 문장에서 '기분이 좋다'는 감정을 인식하는 것은 자연적으로 이해되는 역할이에요..

두 번째는 컴퓨터가 스스로 텍스트를 생성하는 과정인 자연어의 생성(NLG, Natural Language Generation)입니다. 예를 들면 AI 챗봇은 사용자의 질문에 대한 응답을 생성하죠. 자연어 처리를 가능하게 하는 핵심 기술로는 ‘의미화(Tokenization)’ 형태소 분석(Morphological Analysis), 의미 분석(Semantic Analysis), 분석분석(Syntactic Parsing)’ 등이 있습니다. 최근에는 GPT, BERT와 같은 딥러닝 기반의 신경망 모델이 자연어 처리 성능을 크게 향상하고 있습니다.

자연어 처리의 주요 응용 분야

자연어 처리는 이제 우리의 일상생활과 산업에서 중요하게 사용되고 있습니다. 자연어 처리를 사용하는 응용 프로그램은 크게 6가지로 정리할 수 있어요.

첫째, 검색 엔진과 정보 검색이 있습니다. 구글, 네이버, 빙과 같은 검색 엔진은 자연어 처리를 활용하여 사용자의 검색에서 발생하는 문제를 파악하고 적절한 검색 결과를 제공합니다. 특히 키워드 기반 검색에서 벗어나 맥락을 이해하는 기술이 발전함에 따라 사용자가 입력한 문장의 의미를 분석하여 가장 적합한 정보를 제공할 수 있게 되었습니다.

둘째, 기계 번역이 있습니다. 구글 번역, 파파고, 딥엘 등의 서비스로 자연어 처리를 기반으로 한 자연스러운 번역 기능을 제공하고 있어요. 과거에는 키워드로 대체되는 방식의 번역이 일반적이었지만, 최근에는 문맥을 고려한 ‘신경망 번역(NMT, Neural Machine Translation)’ 기술이 적용되어서 품질이 크게 향상되었습니다.

셋째, 챗봇과 가상 비서가 있습니다. 예를 들어 카카오톡의 챗봇, 애플의 시리, 아마존의 알렉사, 구글 어시스턴트 등이 있으며, 이를 통해 사용자는 자연어 처리를 통해 서로 소통할 수 있습니다. 즉, 문제를 이해하고, 질문에 답하며, 일정을 관리하고, 음악 게임과 같은 다양한 작업을 수행하는 것을 의미합니다.

넷째, 감정 분석과 분석이 있습니다. 자연어 처리는 미디어나 리뷰 사이트에서 사용자의 감정을 분석하는 데 활용되고 있어요. 예를 들어, 기업은 고객의 리뷰를 분석하고 제품에 대한 피드백을 수집하며 마케팅 전략을 개선할 수 있는 거죠. 따라서 긍정적이고 자동으로 합법적인 AI 시스템이 많이 사용됩니다.

다섯째, 자동 문서 요약을 꼽을 수 있어요. 대표적으로 뉴스 요약, 논문 요약, 이메일 요약과 같은 자동 요약 시스템도 자연어 처리에서 중요한 응용 분야 중 하나죠. 인공지능은 장기적인 문서 분석을 통해 스스로 생존하고 시간과 노력에 활력을 불어넣을 수 있습니다.

여섯째, 지문 인식 변환이 있습니다. 자연어 처리는 문자 그대로의 변환을 수행하는 데에도 사용됩니다. 그렇기 때문에 유튜브에서 자동 자막, 상담 분석, 자동 기록 생성 등 다양한 서비스에 사용되죠. 애플의 Siri, 삼성의 빅스비와 같은 비서도 이러한 기술을 기반으로 운영됩니다.

자연어 처리 기술의 발전과 미래

자연어 처리 기술은 향후 몇 년 동안 빠른 발전을 이루었습니다. 특히 대형 언어 모델(LLM)의 기능은 보다 자연스럽게 지원되는 언어 처리를 가능하게 했어요. 자연어 처리 기술은 크게 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

첫째, 신경망 기반의 NLP 모델로, 이것은 구글이 문장의 양방향 문맥을 이용해서 언어를 이해하는 능력이 매우 뛰어난 양방향 인코더 표현(BERT)을 적용했습니다. 또한 OpenAI가 개발한 모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 텍스트를 생성하는데 강력한 성능을 발휘하죠. 최근 GPT-4의 등장으로 보다 세밀한 대화가 가능해졌어요. 게다가 T5(Text-to-Text Transfer Transformer) 역시 구글이 개발한 모델로 문장 요약, 번역, 문법 수정 등 다양한 자연어의 과정을 수행합니다.

둘째, 멀티모달 AI입니다. 이 자연어 처리 기술은 이제 신호등이 있는 이미지, 동영상 등의 다양한 데이터와 관련이 있어요. 예를 들어, ChatGPT는 마이크뿐만 아니라 이미지를 입력하고 분석할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.

셋째, 인공지능의 혁신과 공정성입니다. 자연어 처리 모델이 사람들의 일상생활에서 활발하게 작동하는 반면, 인공지능의 데스크톱 문제는 중요한 이슈로 떠오르고 있어요. 즉, 편향된 데이터로 학습된 인공지능이 참여해서 잘못된 정보를 제공하거나 특정 그룹과 관련된 문제를 방지할 수 있습니다.

요약하면, 자연어 처리는 인공 지능 기술의 가장 빠르게 발전하는 분야 중의 하나로, 우리의 삶을 더욱 편리하게 만들어줍니다. 자연어 처리 기술이 검색 엔진, 텍스트, 지문 인식, 챗봇 등 다양한 응용 분야에 적용되면서 앞으로 점점 더 많은 모델들이 중요해질 것으로 예상되죠. 하지만 기술의 발전과 함께 인공지능에 대한 예외의 문제도 중요한 역할을 할 거예요. 따라서 자연어 처리는 인공지능과 인간의 관계를 더욱 혁신적인 소통으로 만들 것입니다.