제로 챕터 · AI란 대체 무엇인가

AI란 대체 무엇일까? 사실은 「이어 말하기」 놀이 중

「인공지능」이라는 네 글자에 겁먹지 마세요. ChatGPT, DeepSeek, Gemini…… 이름이 뭐든, 이들이 하는 일은 본질적으로 딱 하나예요. 지금 이 문장의 다음 낱말이 뭘지 맞히기. 이 수업은 아무 배경지식도 필요 없어요. 작은 게임 두 개만 해 보면 바로 이해됩니다.

1단계 · 사실 우리는 태어날 때부터 이 게임을 할 줄 알아요

일단 AI는 잊어버리세요. 아래 세 문장은 전부 끝맺지 않은 문장이에요. 각 문장을 눌러 보고, 머릿속에 떠오른 뒷부분이 다른 사람들과 같은지 확인해 보세요.

눈치채셨나요? 어떤 문장은 잇는 방법이 딱 하나뿐이고(「생일 축하……」), 어떤 문장은 여러 가능성이 있어요(「오늘 날씨 참……」). 우리 뇌는 순식간에 한 번의 「객관식 문제」를 푼 거예요—AI가 한 스텝 써 나갈 때마다 푸는 게 바로 이 문제입니다. 차이가 있다면, AI는 우리보다 수백만 배 많은 글을 읽어서 유난히 잘 맞힌다는 것뿐이에요.
2단계 · AI가 말을 잇는 모습을 직접 보기

시작 문장을 하나 고르고 「AI에게 이어 쓰게 하기」를 눌러 보세요. 아래 상자가 바로 AI가 한 스텝 써 나갈 때마다 머릿속에서 푸는 객관식 문제예요. 슬로 모션으로 보여 드립니다. 두 가지를 봐 주세요. 하나, AI는 한 글자씩 내뱉는 게 아니에요. 「먹었」+「는데」, 「기분」+「이었」+「다」처럼 어간과 어미가 각각 한 덩이로 나옵니다. 이 덩이를 토큰(token)이라고 불러요—한 글자일 때도 있고 한 단어일 때도 있는데, 어떻게 쪼개는지는 뒤 수업에서 다룹니다. 둘, 막대 길이예요. 어떤 스텝은 앞 문맥이 거의 정답을 정해 주고, 어떤 스텝은 AI가 눈에 보이게 망설입니다. 같은 시작 문장으로 몇 번 더 돌려 보세요—막대가 비슷한 자리에서는 늘 가장 긴 것을 고르지는 않습니다.

시작 문장 고르기:
오늘 밤 10시까지 야근하고,
다음 토큰을 고르는 중……
자료도 안 찾고, 인터넷도 안 씁니다. 오직 「읽어 본 글」에만 기대어 토큰 하나씩 이어 갑니다
3단계 · 그럼 「대화」는 어떻게 되는 걸까요?

이렇게 물으실지도 몰라요. 이어 말하기는 알겠는데, 나랑 AI는 묻고 답하며 대화하고 있잖아요? 사실 대화는 이어 말하기의 포장만 바뀐 것이에요—

나
주말에 어디 놀러 갈지 아이디어 좀 줘
↓ AI의 눈에는, 내 말이 「문장의 앞부분」이고 자기는 「뒷부분」을 잇는 담당 ↓
AI
교외로 등산을 가거나, 새로 열린 전시를 보러 가는 건 어때요? 조용한 곳이 좋으세요, 아니면 북적이는 곳이 좋으세요?
나
조용한 곳
↓ AI는 앞의 「모든 대화」를 더 긴 앞부분으로 이어 붙이고, 계속 잇습니다 ↓
그럼 식물원이나 미술관을 추천해요. 사람도 적고, 걷다 지치면 앉을 곳도 있고……
충분히 잘, 충분히 자연스럽게 이어 가니까 마치 「나를 이해하는 것」처럼 보이는 거예요. 이 수업에서 가장 나누고 싶은 한 문장은 이거예요. AI에게는 생각이 없습니다. 있는 것은 인류의 수억 권의 책과 수십억 개의 웹페이지에서 통계 낸 「어떤 말 뒤에는 보통 어떤 말이 오는가」입니다.
이 직관 하나로, 앞으로의 모든 일이 설명됩니다
✍️

왜 글을 쓸 수 있을까?

이어 말하기를 길고 매끄럽게 하는 것뿐이에요. 시작(제목과 요구 사항)을 주면, 토큰 하나씩 이어 가서 한 편을 완성합니다.

🤥

왜 헛소리를 할까?

AI는 그럴듯한지만 신경 쓰고, 맞는지는 신경 쓰지 않아요. 매끄러운 거짓말이 어눌한 진실보다 선택되기 쉽죠. 아주 중요한 이야기라서, 뒤에서 한 수업을 통째로 씁니다.

🎲

왜 같은 질문에 매번 답이 다를까?

위 데모에서 AI가 늘 가장 긴 막대를 고르진 않았죠? 후보 몇 개의 가능성이 비슷한 자리에서는 그 비율대로 주사위를 굴려서, 문장이 다른 갈림길로 접어듭니다. 막대가 99%까지 찬 자리는 몇 번을 굴려도 결과가 같으니, 차이는 원래 망설이던 몇 군데에서만 생깁니다.

덤으로 오래된 수수께끼 하나 풀기 · 왜 수학을 잘 못할까?

「AI는 초등학교 수학도 틀린다」는 말, 들어 보셨을 거예요. 이어 말하기를 배웠으니 이 수수께끼는 이제 스스로 풀 수 있어요—AI는 애초에 「계산」하는 게 아니라, 이어 말하기를 하는 중이거든요. 아래 두 문제를 각각 눌러서, 머릿속 후보가 어떻게 다른지 보세요.

차이가 보이시나요? 「1+1=2」는 훈련 데이터에서 수백만 번 봐서 사실상 외운 것이고, 「3847×2963」이라는 문제 자체는 거의 본 적이 없어서 「답처럼 생긴」 숫자를 고를 수밖에 없어요—자릿수도 맞고 앞뒤도 그럴듯하지만, 가운데 숫자는 찍은 거죠. 좋은 소식은, 요즘 많은 AI 제품이 수학 문제를 만나면 AI가 진짜 계산기를 호출하거나 코드를 짜서 계산하게 한다는 거예요. 「찍기」가 「계산」이 되는 거죠—이 영리한 분업은 뒤의 수업에서 다시 만나게 됩니다.

✅ 이 수업에서 나누고 싶은 것