전통적인 규칙 알고리즘과 인공지능에 대해서

최근 몇 십 년 동안 기업들이 사용해 온 전통적인 규칙 알고리즘과 인공지능 기술의 차이를 알아보기 위해, 먼저 컴퓨팅의 기본 개념부터 살펴볼게요.

컴퓨터가 등장했을 때부터 사람들은 기계에게 “정확히 무엇을 하라”고 명령하기 위해 알고리즘이라는 도구를 사용해 왔어요. 알고리즘은 ‘컴퓨터가 일련의 명령을 순서대로 수행해 원하는 결과를 얻도록 하는 절차’예요. 예를 들어, “만약 A 조건이면 이렇게 하고, 그렇지 않으면 저렇게 해”라고 전부 순서대로 지시해 두면, 컴퓨터는 그 지시를 한 치의 오차도 없이 그대로 수행해 준답니다.

우리가 매일 쓰는 소프트웨어들도 사실 이러한 규칙 기반 알고리즘을 바탕으로 만들어져 있어요. 이건 굉장히 강력한 방법인데, 분명 한계가 존재해요. 예를 들어, 어떤 사진이 있을 때, 그 안에 사과가 있는지 동물이 있는지를 가려내라고 컴퓨터에게 어떻게 알려줄 수 있을까요? 사진 속 사물이 수백, 수천 가지 모습으로 변할 수 있으니, 그걸 전부 if-else 문으로 구현하기는 거의 불가능에 가깝겠죠. 또 마찬가지로 사람마다 다른 억양, 발음, 음색을 가진 음성을 컴퓨터가 모두 알아듣게 만들려면 경우의 수가 너무나 많아서, 전통적인 규칙 기반 접근으로는 어려움이 많았어요.

이런 문제들을 해결하기 위해 등장한 게 바로 인공지능(AI)이에요. 인공지능 역시 근본적으로는 컴퓨터 프로그램, 즉 알고리즘을 사용하지만, 전통적인 규칙 알고리즘과는 작동 방식이 전혀 달라요. 전통적인 방식은 “무엇을 해야 하는지” 하나하나 명령으로 알려줬다면, 인공지능은 “어떻게 학습할지” 알려주고, 실제 데이터로부터 규칙을 찾아내도록 하는 거예요. 그래서 인공지능 알고리즘에는 반드시 빅데이터가 필요해요. 알고리즘 자체만 놓고 보면 아무 일도 못 하고, 결국 학습할 자료(데이터)를 충분히 줘야 ‘스스로’ 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추게 되는 거랍니다.

구글 번역의 예시

간단히 구글 번역 서비스를 떠올려볼게요. 예전에는 구글이 전통적인 규칙 기반 방식으로 번역 엔진을 구현했어요. “언어 A에서 특정 단어를 만나면 이렇게 번역해라” 같은 식의 조건문이 엄청나게 많았죠. 실제로 여러 문법 규칙, 예외 처리, 라이브러리 등이 합쳐져서 코드 줄 수가 5만 줄이 넘었다고 해요. 그런데 기계 학습이 발전하면서 구글은 “컴퓨터에게 번역하는 방법 자체를 배우게” 만들 수 있었어요. 이전처럼 하나하나 세세하게 규칙을 써 넣는 대신, 번역 예문들을 잔뜩 보여주고 스스로 규칙을 찾도록 한 거죠. 그 결과 코드 줄 수가 500줄 정도로 확 줄었는데, 이는 인공지능이 데이터를 바탕으로 알아서 학습하기 때문이에요.

인공지능이 가져온 변화와 전문가들의 견해

인공지능의 핵심은 ‘학습’이에요. 전통적인 계산기는 정해진 공식대로 수학 문제를 해결할 수 있지만, 스스로 “어떻게 더 효율적으로 계산할지” 학습하지는 못해요. 반면 인공지능은 데이터에서 패턴을 찾아내면서 학습하고, 계속 발전해요. 최근에는 이 학습 과정이 점점 정교해지면서, 컴퓨터 비전(이미지/영상 처리), 자연어 처리, 음성 인식, 로보틱스 등 다양한 분야에서 전통적인 방식으로는 어렵거나 불가능했던 복잡한 문제들을 풀어내고 있어요.

이러한 발전을 두고 전문가들은 몇 가지 중요한 의견을 내놓고 있어요:

1. 데이터의 품질과 윤리성
   • 스탠퍼드나 MIT 등에서 연구하는 많은 학자들은 “인공지능이 학습하는 데이터가 공정하고 균형 잡혀 있어야 한다”고 강조해요. 편향된 데이터를 쓰면, 인공지능 모델도 편향된 결과를 학습하게 된다는 거죠.
2. 설명 가능성(Explainability)
   • 인공지능 모델이 점점 복잡해지면서, 그 결정 과정을 이해하기 어려워졌어요. 많은 연구자들이 “어떻게 하면 모델의 의사결정 과정을 사람이 이해하기 쉽게 설명할 수 있을까”에 대해 고민하고 있어요. 이걸 “설명 가능 AI(XAI)”라고 불러요.
3. 멀티모달(다중모드) 학습의 확장
   • 최근에는 글, 이미지, 음성 등 서로 다른 형태의 데이터를 하나의 모델이 종합적으로 처리하는 분야가 각광받고 있어요. 예를 들어, 사진을 보고 설명을 텍스트로 해주거나, 텍스트로부터 이미지를 생성하는 기술 등이 발전하고 있죠.
4. 인공지능의 안전성, 윤리적 이슈
   • 챗GPT 같은 거대 언어 모델(Large Language Model)이 실생활에 빠르게 확산되면서, “올바르지 않은 정보”나 “악용 가능성”에 대한 우려도 함께 커지고 있어요. 그래서 안전성과 윤리에 관한 가이드라인 및 규제가 필요하다는 목소리가 높아지고 있어요.

이처럼 인공지능은 “스스로 학습할 수 있는 알고리즘”이라는 점이 전통적인 규칙 기반 알고리즘과의 가장 큰 차이예요. 그리고 이것이 가능해진 데에는, 과거보다 훨씬 빠른 컴퓨팅 자원(GPU, TPU 등)과 방대한 빅데이터가 갖춰졌기 때문이랍니다.

마무리하며

정리하자면, 전통적인 규칙 알고리즘은 “무엇을 하라”고 사람 손으로 일일이 지시하는 방식이에요. 이것만으로도 많은 업무를 자동화할 수 있었지만, 변화무쌍한 현실 세계의 문제를 해결하기엔 한계가 있었죠. 인공지능은 “데이터를 바탕으로 스스로 규칙을 학습”한다는 점에서 훨씬 확장성이 크고 유연해요. 구글 번역 사례처럼, 복잡해 보이던 문제도 학습 데이터를 풍부하게 제공하면 인공지능 스스로 해결책을 찾아갈 수 있어요.

물론 앞으로도 인공지능이 발전하면서 새로운 문제들이 등장할 거고, 이를 둘러싼 윤리적·법적·사회적 고민이 함께 필요하다는 게 전문가들의 공통된 의견이에요. 그래도 분명한 건, 이 학습 능력 덕분에 인공지능이 현재까지의 컴퓨팅 한계를 넘어서고 있다는 점이에요.

오늘은 간단히 전통적인 규칙 기반 알고리즘과 인공지능의 차이, 그리고 최근 전문가들이 주목하는 중요한 이슈들을 살펴봤어요. 계속해서 이 분야는 빠르게 발전하고 있으니, 앞으로도 많은 관심을 가지고 지켜봐 주시면 좋을 것 같아요.