[일상속문해력] 인공지능의 읽고 쓰는 능력

일상의 말과 글에 인공지능이 스며들었다. 생성형 인공지능(Generative AI) 이나 대규모 언어 모델(Large Language Model)과 같은 인공지능 기술이 방대한 언어 자료로 훈련하고 한국어와 같은 자연 언어로 사람과 구분할 수 없을 정도의 결과물을 매우 빠른 속도로 내놓을 수 있게 되었기 때문이다. 적어도 결과만 놓고 본다면 인공지능이 글을 읽고 쓸 수 있음을 인정하지 않을 이유가 없다.

인공지능의 읽고 쓰는 능력은 표현된 세상을 기반으로 형성된다. 인공지능은 기록된 자료의 특성을 추론함으로써 이해하고, 다음에 나타날 표현을 가능성을 기반으로 선택함으로써 생성한다. 인공지능의 이해 능력을 높이기 위해서는 사람이 다양한 목적으로 쓴 말과 글 외에도 언어 지식을 정리하고 분류한 자료, 해석 표지를 붙인 언어 자료가 필요하다. 자연스러운 표현을 위해서는 다음에 나타날 가능성이 높은 표현을 정교하게 선택할 만큼의 언어 자료가 필수다. 비중과 형식이 다르긴 하지만 대규모 언어 모델도 자연 발생한 언어 자료와 과제에 대한 구체적 설명이 담긴 언어 자료를 함께 요구한다.

따라서 인공지능의 이해와 표현 능력이 바람직한 방향으로 성숙하기 위해서는 언어 자료의 역할이 매우 중요하다. 많은 언어 자료는 인공지능의 이해 능력을 높이고 표현을 풍부하게 한다. 신뢰할 수 있는 자료를 균형 있게 제공하면 인공지능이 다양한 시각을 고려하여 이해하고 정직하게 답할 수 있다. 어떤 과제를 해결하고 싶다면 과제의 내용과 해결 방향을 최대한 구체적으로 표현한 언어 자료를 제공하여야 한다. 개인이나 사회에 영향을 미칠 만한 지식이 아직 표현되지 않았다면 이를 언어 자료로 구성하여 사회적으로 적합한 판단을 내리도록 유도할 필요도 있다. 마지막으로 인공지능이 만들어낸 말과 글을 끊임없이 검증하고 수정 방향을 설정하는 과정에서 더 유용한 언어 자료와 시스템이 제안될 수 있을 것이다.

인공지능이 자연 언어를 다루는 능력이 발전하면서 언어 사용 환경도 획기적으로 변하고 있다. 다만 개인적으로는 충분히 활용하되 계속해서 의심하는 자세가 필요하다는 생각이다. 언어는 본래 진실만 말하라고 있는 것이 아니며, 아직 기계와 신뢰를 쌓는 법을 알지 못하기 때문이다. 언어 모델을 이용할 때에는 어떤 언어 자료로 훈련한 것인지 확인해 보자. 눈앞의 글이 어떤 과제나 명령을 수행한 결과인지 생각해 보는 것도 좋겠다.

김소희 국립국어원 학예연구사