인공지능, 'strawberry'의 철자를 왜 틀릴까? - 세부 사례를 통한 깊이 있는 분석

현재 인공지능 기술은 사람들의 일상생활 속에서 다양한 방식으로 통합되어 사용되고 있습니다. 이러한 기술들은 수많은 데이터를 처리하고, 복잡한 연산을 몇 초 안에 해낼 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 하지만 이러한 인공지능도 가끔 예상치 못한 실수를 하곤 하는데, 이는 우리에게 이 기술의 현재 위치와 앞으로 나아갈 방향에 대해 다시 한번 생각해 볼 기회를 제공합니다.

기술적 한계의 현실

대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 강력한 처리 능력에도 불구하고, 때로는 기본적인 철자 오류를 범하기도 합니다. 예를 들어, 'strawberry'라는 단어의 'r' 글자 수를 파악하는 간단한 질문에도 정확한 답을 하지 못하는 경우가 있습니다. 이는 인공지능이 실제로 텍스트를 '읽는' 것이 아니라, 텍스트를 수치적인 표현으로 변환하고 이를 기반으로 반응을 생성하기 때문입니다.

변환기 아키텍처의 이해

LLM은 주로 변환기(Transformer) 아키텍처를 기반으로 구축됩니다. 이 아키텍처는 텍스트를 토큰으로 나누고, 이 토큰들을 처리하여 반응을 생성합니다. 문제는 이 토큰화 과정에서 'strawberry'라는 단어가 'straw'와 'berry'로 분리될 수 있으며, 각 글자를 개별적으로 인식하는 데 한계가 있다는 점입니다.

언어의 복잡성과 토큰화

다양한 언어에서의 토큰화는 더욱 복잡한 문제를 야기합니다. 예를 들어, 영어는 공백을 기준으로 단어를 구분하지만, 중국어나 일본어와 같은 언어는 공백을 사용하지 않습니다. 이로 인해 인공지능이 이러한 언어를 처리할 때는 더 많은 토큰을 필요로 하며, 이는 처리 과정에서 오류를 발생시킬 수 있습니다.

일상에 미치는 영향과 사례

이러한 기술의 한계는 실제로 일상생활에도 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능을 이용한 메뉴 생성에서 'Tacos'가 'Tamilos' 또는 'Enchidaa'로 잘못 표시될 수 있습니다. 이는 아직 인공지능이 완벽하게 인간의 언어를 이해하지 못함을 보여주는 사례입니다.

 

 

인공지능 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 이러한 발전은 우리의 일상생활 속에서 더욱 정교하고 유용한 방식으로 통합될 것입니다. 그러나 이 기술이 완벽하게 발전하기까지는 아직 많은 도전과제가 남아 있습니다. 우리는 이러한 기술의 발전을 지켜보면서, 그 한계를 이해하고 적절히 활용하는 방법을 배워야 할 것입니다.

이러한 기사는 인공지능의 작동 방식과 그 한계를 이해하는 데 도움을 주며, 기술 개발자들에게는 이런 문제를 해결하기 위한 개선점을 제시하는 계기가 됩니다. 또한 일반 대중에게는 인공지능 기술이 아직 완벽하지 않음을 상기시켜, 비판적으로 기술을 바라볼 수 있는 시각을 제공합니다.

 

https://techcrunch.com/2024/08/27/why-ai-cant-spell-strawberry/

Why AI can't spell 'strawberry' | TechCrunch