신경망의 작동 원리: ChatGPT와 현대 AI의 기술적 배경

신경망은 새로운 기술이 아닙니다. 연구자들은 20세기 중반부터 이를 연구해 왔습니다. 하지만 현재 신경망은 일상적으로 사용되는 대부분의 소비자 AI 제품 뒤에 있습니다. OpenAI는 2026년 9월 29일 DevDay 행사에서 ChatGPT가 12억 주간 사용자에 도달했다고 밝혔습니다. 이는 Engadget의 행사 라이브 블로그에 따르면 보도되었습니다. 이러한 규모의 채택으로 기본적인 기술 질문이 검색 결과 상위로 다시 올라왔습니다. 신경망은 실제로 어떻게 작동하는가?

IBM에 따르면, 신경망은 뉴런이라 불리는 단순한 단위들로 구성된 머신러닝 모델로, 계층에 배열되어 데이터로부터 조정 가능한 가중치와 편향을 학습하여 입력을 출력으로 매핑합니다. IBM이 설명하듯이, 모든 신경망은 원본 데이터를 보유하는 입력 계층, 데이터를 변환하는 하나 이상의 숨은 계층, 최종 결과를 생성하는 출력 계층을 가지고 있습니다.

뉴런 간의 각 연결은 가중치를 가집니다. IBM에 따르면, 이 가중치는 주어진 입력 특성이 신경망의 결정에 얼마나 강하게 영향을 미치는지를 제어하는 다이얼처럼 작동합니다. 편향이라 불리는 별도의 값이 각 뉴런에 추가되어 입력이 약할 때도 활성화할 수 있으며, 의사 결정 임계값을 이동시킵니다. Google의 머신러닝 충돌 과정은 세 번째 필수 요소를 추가합니다: 활성화 함수는 가중 입력이 합산된 후 적용되는 비선형 수학적 단계이며, 신경망이 단순한 직선 공식으로는 포착할 수 없는 패턴을 감지할 수 있게 합니다.

신경망에 새 데이터가 주어지면, 그 데이터는 입력 계층에서 출력 계층으로 한 방향으로 신경망을 통해 이동합니다. IBM과 Google의 과정 모두에서 이를 순전파(또는 순전파 패스)라고 부릅니다. 각 뉴런에서, 들어오는 값들이 그들의 가중치로 곱해지고, 편향과 함께 합산되어, 다음 계층으로 이동하기 전에 활성화 함수를 통과합니다. IBM은 신경망의 초기 계층들이 개별 신호들의 중요성을 처리하는 경향이 있으며, 나중 계층들이 그 정보를 더 광범위한 맥락을 포착하는 더 높은 수준의 패턴으로 결합한다고 지적합니다.

새로 구축된 신경망은 본질적으로 무작위 가중치에서 시작하여 부정확한 예측을 생성합니다. 훈련은 이를 수정하는 프로세스입니다. IBM은 역전파를 신경망의 예측 오류를 계층들을 통해 역방향으로 전파하는 알고리즘으로 설명하며, 미적분학의 연쇄 규칙을 사용하여 각 개별 가중치와 편향이 전체 오류에 얼마나 기여했는지 계산합니다. Google의 과정은 역전파를 핵심 훈련 알고리즘으로 동일하게 식별하며, 그 목적을 신경망의 예측 손실을 줄이거나 최소화하기 위해 가중치를 조정하는 것으로 설명합니다.

각 가중치의 오류에 대한 기여도가 알려지면, 경사 하강법이라 불리는 최적화 방법이 모든 가중치를 오류를 감소시키는 방향으로 약간씩 이동시킵니다. 이 순전파-그런 다음-역방향 수정 사이클은 많은 양의 훈련 데이터(종종 수백만 또는 수십억 개의 예제)에 걸쳐 반복되며, 신경망의 예측이 실질적인 사용에 충분히 신뢰할 수 있을 때까지 계속됩니다.

모든 신경망이 같은 방식으로 구축되는 것은 아닙니다. IBM은 오늘날 광범위하게 사용되는 세 가지 주요 계열을 식별합니다: 합성곱 신경망(CNN)은 이미지와 같은 격자형 데이터를 위해 설계되었으며 시각 인식에 광범위하게 사용됩니다. 순환 신경망(RNN)은 순차적 또는 시계열 데이터에 적합한 피드백 루프를 포함합니다. 그리고 트랜스포머는 오늘날 대부분의 대규모 언어 모델의 기반이 되는 아키텍처로, 엄격한 단계별 순차처리가 아닌 주의 메커니즘에 의존합니다.

ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델은 동일한 핵심 메커니즘(가중 뉴런, 계층, 순전파, 역전파)을 훨씬 더 큰 규모로 적용하며, 트랜스포머 아키텍처를 사용합니다. OpenAI의 GPT-3에 관한 2020년 연구 논문은 arXiv에 발표되었으며, 모델이 정확히 1,750억 개의 파라미터를 가지고 있다고 명시했으며, 이를 "이전의 어떤 비희소 언어 모델보다 10배 많다"고 설명했습니다. 파라미터는 신경망의 전체 가중치와 편향 집합에 대한 일반적인 용어입니다. 더 많은 파라미터는 일반적으로 모델이 언어에서 더 복잡한 패턴을 포착할 수 있게 하지만, OpenAI는 더 새로운 모델에 대해 동등한 파라미터 수치를 공개하지 않았습니다.

트랜스포머 내에서, 자기 주의(self-attention)라 불리는 메커니즘은 모델이 현재 처리 중인 단어에 관련하여 구절 내의 다른 모든 단어가 얼마나 관련성이 있는지 가중치를 매길 수 있게 합니다. 엄격하게 왼쪽에서 오른쪽으로 읽는 것이 아닙니다. 트랜스포머 연구에서 처음 소개되었으며 이제 주요 언어 모델 전반에 표준화된 이 설계는 ChatGPT와 같은 시스템이 긴 대화 전체에서 맥락을 추적할 수 있게 합니다.

뉴런, 가중치, 역전파의 기본 수학은 수십 년 동안 존재해 왔지만, 더 큰 데이터 세트, 더 많은 컴퓨팅 능력, 트랜스포머 아키텍처의 조합이 신경망을 전문가 연구 도구에서 OpenAI의 2026년 9월 Engadget에서 보도한 자신의 수치에 따르면 주당 10억 명 이상이 사용하는 소비자 제품 뒤의 엔진으로 변환했습니다. IBM과 Google에서 설명한 순전파-그리고-수정 사이클의 기본 이해는 고급 수학을 필요로 하지 않지만, 이는 이 시스템들이 왜 방대한 양의 훈련 데이터와 컴퓨팅 능력이 필요하며, 왜 그들의 출력이 보장된 사실이 아닌 통계적 예측인지 설명합니다.