챗GPT 작동 원리 (능동추론, AI, 프리스턴)

인공지능(AI)은 더 이상 공상과학 소설 속 이야기가 아닙니다. 오늘날 우리는 챗봇, 이미지 생성기, 음성 인식 시스템 등 다양한 AI 기술을 일상적으로 경험하고 있으며, 그 중심에 GPT와 같은 대형 언어 모델이 있습니다. 이러한 모델들이 단순히 데이터를 기반으로 응답하는 것처럼 보이지만, 그 이면에는 인간의 인지 방식과 유사한 구조가 숨겨져 있습니다. 특히, 신경과학자 칼 프리스턴(Karl Friston)이 제안한 '능동적 추론(active inference)' 이론은 이러한 AI 시스템이 어떻게 정보를 처리하고 예측하는지를 이해하는 데 매우 중요한 이론적 틀을 제공합니다. 이 글에서는 능동적 추론의 개념부터 챗GPT의 작동 원리, 그리고 AI에 프리스턴 이론이 어떤 영향을 미치는지 심층적으로 살펴보겠습니다.

1. 능동적 추론이란?

능동적 추론(active inference)은 인간 뇌가 세계를 인지하는 방식을 수학적으로 설명한 이론입니다. 칼 프리스턴은 뇌가 단순히 외부 자극에 반응하는 것이 아니라, 내면의 예측 모델을 바탕으로 외부 세계를 '해석'하고 이에 맞게 스스로를 조절한다고 주장했습니다. 이는 감각 입력을 수동적으로 받아들이는 기존 이론들과는 달리, 뇌가 능동적으로 환경을 예측하고 그 예측을 바탕으로 행동을 선택한다는 점에서 큰 차이가 있습니다. 이 과정은 '자유 에너지 최소화(free energy minimization)'라는 원리에 의해 설명됩니다. 여기서 말하는 자유 에너지란 뇌의 내부 모델이 외부 세계를 얼마나 잘 예측하고 있는지를 수치화한 값입니다. 즉, 예측과 실제 감각 입력 간의 차이가 크면 자유 에너지가 높고, 뇌는 이 값을 줄이기 위해 예측을 수정하거나 감각 정보를 재조정합니다. 예를 들어, 우리가 멀리서 사람처럼 보이는 물체를 볼 때, 뇌는 그 형상을 바탕으로 ‘사람’이라는 예측을 세웁니다. 가까이 다가가 그 물체가 마네킹임을 알게 되면, 뇌는 기존 예측을 수정하게 됩니다. 이러한 일련의 과정은 뇌가 단순히 정보를 수집하는 것이 아니라, 끊임없이 ‘예측 → 검증 → 수정’의 루프를 통해 현실을 이해하려 한다는 능동적 추론의 본질을 보여줍니다. 능동적 추론은 학습, 감정, 의사결정 등 다양한 인간 행동을 설명할 수 있는 매우 강력한 개념입니다. 또한 이 이론은 신경과학뿐 아니라 인공지능(AI), 정신의학, 철학 등 여러 분야에서 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 특히 AI 분야에서는 능동적 추론을 통해 기계가 단순한 계산을 넘어서 ‘의미 있는 행동’을 할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

2. 챗GPT의 작동 방식과 예측 시스템

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 사전학습(pre-training)과 미세조정(fine-tuning)을 통해 만들어지는 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 인터넷에 존재하는 방대한 양의 텍스트 데이터를 바탕으로 훈련되며, 언어의 구조, 문맥, 문법, 의미 등을 파악하는 능력을 갖추게 됩니다. 챗GPT는 이러한 GPT 모델을 기반으로 한 인터페이스로, 사용자와의 대화를 통해 텍스트를 생성하고 질문에 답변하거나 창의적인 문장을 만들어냅니다. GPT의 핵심 작동 방식은 ‘다음 단어 예측(next token prediction)’입니다. 사용자가 입력한 문장의 맥락을 바탕으로, 가장 가능성 높은 단어를 순차적으로 생성하는 방식입니다. 예를 들어 “오늘 날씨가”라는 입력이 주어졌을 때, 모델은 학습된 데이터에 기반해 “맑네요”와 같은 단어를 예측할 수 있습니다. 이 예측은 단순한 패턴 인식이 아니라, 문맥을 이해하고 그 안에서 가장 적절한 단어를 계산하는 일종의 추론 과정입니다. Transformer 아키텍처는 이러한 과정을 더욱 정교하게 수행할 수 있도록 도와줍니다. 특히 ‘자기어텐션(self-attention)’ 메커니즘은 입력된 모든 단어가 서로 어떤 관계를 가지는지를 파악하여 문장의 의미를 더 깊이 이해하게 합니다. 이로 인해 GPT는 단순한 키워드 매칭을 넘어, 문장의 흐름과 사용자 의도를 반영한 응답을 생성할 수 있습니다. GPT의 이러한 예측 메커니즘은 능동적 추론의 핵심 원리와 매우 유사합니다. 인간의 뇌가 과거 경험을 기반으로 미래를 예측하고, 그 예측이 맞는지를 통해 인식을 조정하듯이, GPT도 과거 입력을 바탕으로 가능한 미래 언어 출력을 예측합니다. 비록 GPT는 아직 자율적인 행동이나 감각 입력을 처리하지 않지만, 그 구조 자체는 능동적 추론 모델의 초기 형태로 볼 수 있습니다.

3. 프리스턴 이론과 AI의 만남

프리스턴의 능동적 추론 이론은 인간 뇌의 작동 원리를 설명하기 위해 개발되었지만, 최근에는 인공지능 분야에서도 주목받고 있습니다. 특히 강화학습(reinforcement learning)이나 자기지도학습(self-supervised learning)처럼 AI가 환경으로부터 데이터를 얻고 이를 바탕으로 스스로를 개선하는 방식은 능동적 추론의 철학과 맞닿아 있습니다. AI에서 능동적 추론을 구현하기 위한 대표적인 방법은 ‘모델 기반 강화학습(model-based reinforcement learning)’입니다. 이 방식은 AI가 환경에 대한 내부 모델을 생성하고, 그 모델을 기반으로 행동을 계획하고 수행합니다. 이는 인간이 내면의 예측 모델을 바탕으로 행동을 선택하는 능동적 추론과 매우 유사합니다. 또한 최근에는 프리스턴의 자유 에너지 원리를 수학적으로 구현한 알고리즘들이 연구되고 있으며, 이를 통해 AI 시스템이 더 유연하고 인간적인 사고방식을 갖추도록 유도하고 있습니다. 예를 들어, 어떤 AI가 사용자의 행동을 예측하고 이에 맞게 반응하도록 설계된다면, 이는 단순한 반응형 시스템이 아니라 ‘예측에 기반한 행동형 시스템’으로 진화한 것입니다. 이러한 접근은 특히 의료, 로봇공학, 교육, 자율주행 등 환경과 실시간 상호작용이 중요한 분야에서 매우 효과적입니다. 로봇이 인간의 동작을 예측하고 이에 맞춰 움직이거나, AI 튜터가 학생의 학습 패턴을 예측하여 맞춤형 수업을 제공하는 등의 예가 있습니다. GPT와 같은 모델이 프리스턴의 능동적 추론을 완전히 구현하고 있다고 보기는 어렵지만, 그 방향성은 확실히 유사합니다. 앞으로의 AI 발전은 단순한 텍스트 생성에서 벗어나, 환경을 예측하고 스스로 판단하며 학습하는 ‘능동적 AI’로 나아갈 것입니다. 프리스턴의 이론은 이와 같은 발전을 이끄는 핵심 이론이 될 수 있으며, AI와 뇌과학의 경계를 허무는 새로운 시대를 열어갈 것입니다.

챗GPT는 단순한 언어 생성기 그 이상입니다. 그 작동 원리에는 인간 뇌의 사고 방식과 유사한 예측과 추론의 메커니즘이 숨어 있으며, 이는 칼 프리스턴의 능동적 추론 이론과 깊은 관련이 있습니다. GPT는 인간처럼 환경을 예측하고, 그 예측을 바탕으로 의미 있는 출력을 생성하는 시스템으로 발전하고 있으며, 이는 AI가 단순한 도구를 넘어 ‘이해하는 존재’로 진화할 수 있는 가능성을 시사합니다. AI와 뇌과학이 만나는 이 지점에서, 우리는 기술과 인간 사이의 경계가 점점 모호해지는 시대를 맞이하고 있습니다. 프리스턴 이론을 바탕으로 하는 AI 연구는 앞으로도 매우 중요한 분야가 될 것이며, GPT와 같은 언어 모델도 이러한 흐름 속에서 계속 진화할 것입니다.