AI 모델과 LLM: 말을 알아듣는 컴퓨터

오늘의 한 줄
LLM은 엄청나게 많은 글을 읽고 "다음에 올 말"을 아주 잘 맞히게 된 프로그램이다.

오늘의 단어 3개

1. LLM은 무엇을 하는 걸까?

어제 우리는 "AI에게 말로 부탁하면 AI가 코드를 써준다"는 걸 배웠어요. 그런데 컴퓨터는 어떻게 우리 말을 알아들을까요?

LLM이 하는 일은 생각보다 단순해요. "지금까지 나온 말 다음에 어떤 말이 오면 가장 자연스러울까?"를 맞히는 것이에요.

"오늘 점심 급식은 맛있는 ___"

이 빈칸에 여러분은 아마 "카레", "불고기" 같은 말을 떠올렸을 거예요. "자동차"는 떠올리지 않았겠죠. LLM도 똑같이 가장 그럴듯한 다음 말을 고르고, 그다음 말을 또 고르고… 이걸 아주 빠르게 반복해서 긴 답을 만들어요.

2. 어떻게 그렇게 잘 맞힐까? — 학습

LLM은 사람이 평생 읽어도 다 못 읽을 만큼 많은 글(책, 웹페이지, 코드 등)을 읽으며 학습해요.

• "고맙습니다" 다음에는 보통 인사가 이어진다
• 질문 다음에는 대답이 온다
• HTML 코드는 <html>로 시작해서 </html>로 끝난다

이런 패턴을 수없이 익혔기 때문에 대화도 하고, 글도 요약하고, 코드도 쓸 수 있는 것이에요. 코드도 결국 '글'의 한 종류니까요.

3. 왜 그럴듯하게 틀릴까?

어제 "AI는 그럴듯하게 틀릴 때가 있다"고 했죠. 그 이유가 여기 있어요.

LLM은 '사실인지'보다 '자연스러운지'를 기준으로 다음 말을 골라요. 그래서 모르는 내용도 자연스러운 문장으로 지어낼 수 있어요. 이런 현상을 환각(할루시네이션)이라고 불러요.

그래서 바이브코딩에서는 이렇게 해요.

• AI가 만든 웹페이지는 직접 눌러보고 확인한다
• 날짜, 사람 이름, 숫자 같은 사실은 다른 곳에서 한 번 더 확인한다

4. 비유로 이해하기: 끝말잇기 천재 친구

LLM은 세상의 모든 책을 읽은 '이어 말하기' 천재 친구와 비슷해요.

• 어떤 문장을 꺼내도 자연스럽게 이어서 말해줘요. → 그래서 대화가 돼요.
• 하지만 이 친구는 실제로 그 장소에 가보거나 직접 실험해본 적은 없어요. → 그래서 가끔 자신 있게 틀린 말을 해요.
• 이 친구에게 어떻게 물어보느냐에 따라 대답의 질이 크게 달라져요. → 이게 내일 배울 '프롬프트'예요.

🖐 5분 직접 해보기

1. Claude(claude.ai) 또는 쓰고 있는 AI 채팅을 열어요.

2. 아래 문장을 그대로 붙여 넣어요.

   너는 어떻게 사람 말을 알아듣고 대답하는지,
   초등학교 3학년이 이해할 수 있게 비유를 들어 5문장으로 설명해줘.
   

3. 대답을 읽고 이어서 물어보세요.

   방금 설명 중에 네가 틀렸을 수도 있는 부분이 있다면 알려줘.
   

👉 AI도 스스로 "확실하지 않은 부분"을 말할 수 있어요. 결과를 의심하고 확인하는 습관의 첫걸음이에요.

🏫 수업에 연결하기

'다음 말 맞히기' 놀이로 LLM의 원리를 체험할 수 있어요.

1. 칠판에 "우리 학교 운동장에는 ___"처럼 문장 앞부분을 써요.
2. 학생들이 돌아가며 한 단어씩 이어 붙여 문장을 완성해요.
3. "가장 많이 나온 단어는? 왜 그 단어가 떠올랐을까?"를 이야기해요.

마무리 질문: "AI도 이렇게 말을 이어간다면, AI의 말은 항상 사실일까?" — 자연스럽게 AI 결과를 확인하는 태도로 이어져요.

✅ 오늘의 퀴즈

1. LLM은 무엇의 줄임말이고, 우리말로 무엇일까요?
2. LLM이 대답을 만들 때 기본적으로 하는 일은?
3. AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 지어내는 현상을 무엇이라고 할까요?

내일 예고 (Day 3): 프롬프트 — AI에게 부탁하는 기술. 같은 부탁도 어떻게 말하느냐에 따라 결과가 달라져요!