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AI의 진화

KDI 경제교육·정보센터 교육콘텐츠2팀 2026년 01호

#1
할 수 없었던 일을 처음으로 해낸 순간은 누구에게나 존재합니다.
AI 또한 마찬가지입니다.

지금부터 AI의 레벨업 과정을 함께 플레이해 볼까요?

#2
초창기의 AI는 사람이 직접 작성한 규칙에 따라 세상을 인식했습니다.
하지만 세상에는 수많은 변수가 존재합니다.
모든 경우의 수를 일일이 규칙으로 작성하는 건 쉬운 일이 아니죠.

#3
이 한계를 극복한 건 ‘인공신경망’이었습니다.
수많은 신경 세포가 망처럼 얽혀 있는 인간의 뇌처럼 AI가 스스로 세상의 법칙을 찾아내도록 설계한 구조죠.

입력층에 대량의 데이터를 입력하면,
은닉층에서는 이 데이터의 일정한 패턴을 찾아냅니다.

은닉층을 여러 층으로 쌓는 ‘딥러닝’을 통해,
더욱 정교하게 패턴을 파악할 수 있죠.
출력층은 이를 바탕으로 최종 예측을 내놓습니다.

만약 예측이 빗나가면, 입력층까지 다시 거슬러 올라가며 판단의 기준을 수정합니다.

이 과정을 통해 데이터의 핵심 패턴을 더욱 정확하게 추출하죠.
이러한 시행착오를 반복하면서 수많은 데이터의 패턴을 파악한 AI는 세상을 구분할 수 있게 되었습니다.

#4
이제 AI는 문장의 맥락을 이해하고, 직접 문장을 지어낼 수 있습니다.

기존의 AI는 단어를 하나하나 순서대로 읽어 나갔습니다.
그러다 보니 문장이 길어지면, 그 맥락을 놓치곤 했죠.

#5
이 한계를 극복한 ‘트랜스포머’는 문장 전체를 한 번에 펼쳐놓고 단어들 사이의 관련성을 찾아냅니다.

이를 기반으로 방대한 텍스트 데이터를 학습한 AI 모델이 바로 LLM입니다.
LLM은 학습된 데이터를 토대로 맥락에 맞는 가장 자연스러운 단어를 확률적으로 예측합니다.

문맥을 파악해 최적의 결과물을 그려내는 이 방식은,
이제 이미지, 음악, 영상 등 다양한 콘텐츠 영역으로 확장되고 있습니다.

#6
이제 AI는 목표를 향한 길을 스스로 찾아갑니다.

문제를 해결하기 위해 무엇을 해야 할지 ‘추론’하고 단계적으로 ‘계획’을 세울 수 있습니다.
혼자 수행하기 어려운 업무는 외부 도구를 직접 호출해서 해결합니다.

그리고 행동한 결과를 관찰하고, 그 결과가 목표에 부합하는지 평가하고, 필요하면 계획을 수정합니다.
과거의 작업을 기억하는 메모리가 있어 연속적으로 업무를 수행할 수 있죠.

#7
디지털 세계에만 머무르던 AI,
이제는 현실에서 움직일 수 있는 몸이 생겼습니다.

피지컬 AI는 센서로 현실의 데이터를 인식, 분석하고 목표를 이루기 위해 물리적으로 행동합니다.
우리가 그렇듯 AI도, 처음부터 잘할 수는 없습니다.

#8
AI는 현실 세계를 재현한 가상 환경에서 시행착오를 반복합니다.
이러한 월드 모델을 통해, 현실 세계에서 어떻게 행동해야 하는지 터득합니다.
피지컬 AI는 사람처럼 보고, 생각하고, 움직이며 현실 세계로 나아가고 있습니다.

#9
AI는 앞으로도 이전에 해내지 못했던 수많은 일을 해낼 것입니다.
AI의 레벨업과 함께, 우리의 삶도 레벨업할 수 있을까요?