딥러닝 아키텍처의 발전과 생성형 AI 시대의 기술적 토대

최근 생성형 인공지능이 급속도로 확산되면서 인공지능 기술의 기반이 되는 다양한 딥러닝 아키텍처에 대한 관심도 함께 높아지고 있다. 오늘날의 대형 언어 모델과 생성형 AI 시스템은 갑자기 등장한 기술이 아니라 수십 년에 걸친 인공지능 연구의 축적 위에서 발전해 왔다. 특히 순환신경망(RNN), 장단기 기억 신경망(LSTM), 합성곱 신경망(CNN), 그리고 Transformer 구조는 현대 인공지능 기술을 이해하기 위해 반드시 짚어야 할 핵심 기술로 평가된다. 이러한 모델들은 각각 특정 문제를 해결하기 위해 등장했으며, 그 발전 과정은 곧 인공지능 연구가 어떻게 진화해 왔는지를 보여주는 역사이기도 하다.

초기 딥러닝 연구에서 가장 중요한 문제 중 하나는 시간의 흐름을 가진 데이터를 어떻게 처리할 것인가였다. 이미지나 정적인 데이터는 비교적 쉽게 처리할 수 있었지만, 문장이나 음성, 금융 데이터처럼 시간 순서를 가진 데이터는 기존 신경망 구조로 처리하기 어려웠다. 이를 해결하기 위해 등장한 모델이 바로 순환신경망(RNN)이다.

RNN의 핵심 아이디어는 이전 입력 정보를 기억하면서 다음 계산에 활용하는 구조에 있다. 인간이 문장을 읽을 때 앞에 나온 단어를 기억하며 다음 단어의 의미를 해석하는 것처럼, RNN 역시 과거 정보를 내부 상태로 저장하고 이를 활용해 다음 데이터를 처리한다. 이러한 구조 덕분에 RNN은 문장 분석, 음성 인식, 시계열 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용되었다. 그러나 RNN에는 구조적인 한계가 존재했다. 문장이 길어질수록 초기 정보가 점점 사라지는 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제가 발생했기 때문이다.

이 문제를 해결하기 위해 등장한 모델이 LSTM(Long Short-Term Memory)이다. LSTM은 이름 그대로 장기 기억을 유지할 수 있도록 설계된 신경망 구조다. 기존 RNN이 정보를 단순히 전달하는 방식이었다면, LSTM은 어떤 정보를 기억하고 어떤 정보를 버릴 것인지 선택적으로 결정하는 구조를 가지고 있다. 이를 가능하게 하는 핵심 장치가 바로 게이트 구조(Gate Mechanism)다.

LSTM은 세 가지 주요 게이트를 사용한다. Forget Gate는 불필요한 정보를 제거하는 역할을 하고, Input Gate는 새로운 정보를 저장하는 역할을 하며, Output Gate는 다음 단계로 전달할 정보를 결정한다. 이러한 구조 덕분에 LSTM은 긴 문장이나 긴 시간 간격을 가진 데이터를 안정적으로 처리할 수 있게 되었고, 기계 번역, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 인공지능 분야에서 핵심 기술로 활용되었다. 그러나 LSTM 역시 순차적으로 데이터를 처리해야 하는 구조적 특징 때문에 대규모 데이터 학습에서 속도 한계를 가지게 되었다.

한편 이미지 인식 분야에서는 전혀 다른 방향의 신경망 구조가 발전했다. 바로 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)이다. CNN은 인간의 시각 피질 구조에서 영감을 받아 설계된 모델로, 이미지의 공간적 패턴을 분석하는 데 특화된 구조를 가지고 있다. CNN은 이미지의 작은 영역을 반복적으로 분석하면서 특징을 추출하는 방식을 사용한다.

예를 들어 CNN은 이미지 분석을 여러 단계로 수행한다. 초기 단계에서는 선과 경계 같은 단순한 패턴을 인식하고, 그 다음 단계에서는 형태를 파악하며, 최종 단계에서는 전체 물체를 인식한다. 이러한 계층적 구조 덕분에 CNN은 이미지 인식 분야에서 혁신적인 성능을 보여주었다. 특히 2012년 AlexNet이 ImageNet 대회에서 압도적인 성능으로 우승하면서 CNN은 딥러닝 시대를 여는 핵심 기술로 평가받게 되었다. 이후 CNN은 자율주행 차량, 얼굴 인식 시스템, 의료 영상 분석, 객체 탐지 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 활용되고 있다.

그러나 오늘날 생성형 AI 혁명을 가능하게 만든 기술은 Transformer다. 2017년 구글 연구진이 발표한 논문 「Attention Is All You Need」에서 처음 제안된 이 구조는 기존의 RNN과 LSTM 기반 자연어 처리 모델을 근본적으로 바꾸어 놓았다. Transformer의 핵심은 애텐션 메커니즘(Attention Mechanism)에 있다.

애텐션은 문장을 이해할 때 어떤 단어가 중요한지를 계산하는 방식이다. 예를 들어 “나는 어제 도서관에서 읽은 책이 매우 흥미로웠다”라는 문장에서 “책”과 “흥미로웠다” 같은 단어 사이의 의미적 관계를 동시에 계산하는 방식이다. 기존 RNN은 문장을 단어 순서대로 하나씩 처리해야 했지만, Transformer는 문장 전체를 동시에 분석하며 단어 간 관계를 계산할 수 있다.

이 방식은 인공지능 모델의 구조를 근본적으로 바꾸었다. RNN과 LSTM은 순차적으로 데이터를 처리해야 했기 때문에 병렬 연산에 한계가 있었다. 반면 Transformer는 모든 단어 관계를 동시에 계산할 수 있어 병렬 처리가 가능하며, 대규모 데이터 학습에서도 훨씬 높은 효율을 보여준다. 또한 긴 문맥 관계를 이해하는 능력도 크게 향상되었다.

이러한 특징 덕분에 오늘날 대부분의 생성형 AI 모델은 Transformer 구조를 기반으로 개발되고 있다. 대표적인 예로는 GPT 계열 모델, BERT, Claude, Gemini, LLaMA 등이 있다. 현재의 생성형 AI 혁명은 사실상 Transformer 기술 위에서 이루어지고 있다고 해도 과장이 아니다.

인공지능 기술의 발전 흐름을 보면 하나의 방향성이 드러난다. 초기 CNN은 인공지능에게 세상을 보는 능력을 제공했다. 이후 RNN과 LSTM은 시간의 흐름을 이해하는 능력을 만들어냈다. 그리고 Transformer는 인간의 언어와 지식 구조를 이해하는 능력을 인공지능에게 제공했다.

이러한 발전은 결국 인공지능이 인간의 언어와 지식을 이해하는 방향으로 진화해 왔음을 보여준다. 이미지 인식에서 시작된 딥러닝 연구는 점차 언어와 지식 처리 영역으로 확장되었고, 그 결과 오늘날 대형 언어 모델과 생성형 AI 시스템이 등장하게 되었다.

오늘날 AI 산업은 매우 빠른 속도로 발전하고 있지만, 그 기술적 토대는 비교적 명확하다. CNN은 인공지능이 세상을 시각적으로 인식하는 능력을 제공했고, RNN과 LSTM은 시간적 맥락을 이해하는 능력을 제공했으며, Transformer는 언어와 지식을 이해하는 능력을 가능하게 만들었다.

특히 애텐션 메커니즘을 중심으로 설계된 Transformer 구조는 현재 생성형 AI 모델의 사실상 표준 아키텍처로 자리 잡았다. 이 때문에 많은 연구자들은 현대 인공지능의 핵심 기술을 한 문장으로 설명할 때 다음과 같이 말한다. 현대 AI의 핵심은 결국 애텐션이다.

그리고 바로 이 기술이 오늘날 우리가 사용하는 대형 언어 모델과 AI 에이전트 시대의 기술적 기반이 되고 있다.