230. [조종혁_03] 26.03.02_51

황지원 경희 21

2026년 3월 12일 오후 7:50 31 읽음

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2026년 3월 2일 화요일
○참여인원
17학번: 강세황, 박종현
18학번: 김재준, 손지훈
19학번: 조종혁
20학번: 송치영, 박창현
21학번: 황지원, 나지원
22학번: 성준영, 송명섭, 신재영
23학번: 임하연

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안녕하세요, 오늘은 종혁이 형이 AI에 대한 스터디를 해 주었습니다.

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스터디 전 여러 가지 프로그램을 설치하는 준비를 했고, 경희대학교 학관에서는 21학번과 22학번 위주로 모여 종혁이 형과 함께 직접 실습을 할 수 있었습니다.

종혁이 형은 먼저 컴퓨터를 다루는 기초적인 방법에 대해서 알려주었습니다. 컴퓨터의 언어를 알고 소통하기 위해 기본적으로 IDE에 대한 지식이 필요하다고 했으며, 컴퓨터에게 직접 명령을 내릴 수 있는 창인 터미널을 통해 기본적인 작업을 해보기도 했습니다. 최근에는 AI 및 기술이 굉장히 발전하여 Claude 등을 사용하여 훨씬 쉽게 코딩할 수도 있다고 합니다.
실습에서는 훨씬 더 자세한 내용들을 다루며 하나씩 직접 본인의 노트북에서 실행해보았습니다. 신기하게도 목소리를 듣고 자동으로 차트를 입력해 주는 웹앱을 4-5시간만에 만들 수 있었습니다. 종혁이 형 지도 하에 겨우겨우 만든 것이긴 하지만, 원래는 가르쳐주더라도 하루 안에 절대 만들지 못했을 일입니다.

실습도 재미있었지만 무엇보다 흥미로웠던 것은, AI에 대한 여러가지 특징에 대한 설명들이었습니다. 지금 글을 쓰는 시점 GPT는 5.4가 나왔고 제미나이와 claude 등 다양한 목적과 특성의 AI가 나와 다방면으로 쓰이고 있습니다. 개발하는 속도가 아이디어를 고안하는 속도를 따라잡을 정도로 빠르다는 현직자의 말이 이미 작년에 나왔고, 최근에는 Claude와 같은 대형 AI들의 코드를 AI가 스스로 대부분 작성 및 수정하는 수준에 이르렀다고 합니다.
한의사는 안전하지 않은 것 같습니다. ChatGPT health 등 건강과 의료에 전문적인 AI는 이미 등장했고, 심지어는 면허를 대여하여 서비스를 제공하는 AI 서비스도 있다고 합니다. 그것이 유력한 것인지 시비를 가릴 순 있더라도, 현재의 추세로는 언젠가 의료인에 준하는 혹은 맞먹는 AI가 나오는 것은 시간 문제입니다.

AI가 현재 할 수 있는 정도의 작업이 있고, 현재는 할 수 없더라도 언젠가는 할 수 있을 일들이 있으며, AI가 할 필요가 없기 때문에 하지 않을 작업들이 있습니다. 많은 사람들은 현재 AI의 수준만 생각하고 'AI가 이러이러한 건 못 할 거야~'라고 합니다. 제가 느끼기로는, 그런 분들 중에서는 프롬프트를 고민하며 제대로 AI를 활용하는 분들은 없었던 것 같습니다.

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이건 제가 요즘 잠깐 공부하고 있는 분야인데, 해당하는 자료가 시중에 많이 없어 GPT에게 논문 서칭과 자료 분석을 시켜보았습니다. 결과는.. 제가 적어도 며칠이 걸렸을 서칭과 분석을 6시간만에 해결했습니다! 종혁이 형의 발표 자료처럼, 학습에 AI를 적절히 사용하는 것은 정말 유용하고 효율적인 것 같습니다. 몇 개월 전까지만 해도 AI가 저보다 서칭도 분석도 오래 걸리길래 안 쓰고 있었는데, 벌써 이 정도까지 왔습니다.

종혁이 형의 AI의 발전사를 간단하게 소개해 주었습니다. 컴퓨터의 예측 방식은 처음에는 1, 2, 3, 4 다음에 어떤 숫자가 올지 예측하는, 5를 예측하기 위한 함수를 만드는 방식이었습니다. 또 스팸 메일과 정상 메일을 구분하기 위해, 여러 값들을 이산적으로 분류하는 방법도 있었습니다. 그러나 데이터들을 구분하고 예측하기 위한 기준과 규칙을 사람이 입력해야 했는데, 이 방식에는 한계가 있었고 이에 머신 러닝이 탄생합니다. 머신 러닝은 사람이 컴퓨터에게 데이터와 규칙을 주고 결과를 도출하는 과정이 아닌, 데이터와 결과값을 주고 컴퓨터가 스스로 규칙을 도출하는 것입니다. 그러나 이 또한 데이터의 어떤 특징을 학습할 것인지가 문제가 되었고, 나아가 딥러닝이 탄생합니다. 딥러닝은 직접 특징과 규칙을 파악합니다.
그리고 오늘날의 GPT와 같은 LLM이 탄생합니다. LLM은 Large language model로, 언어를 예측하는 모델입니다. 사람에 뉴런이 있듯이 LLM에는 파라미터가 있는데, 이 파라미터의 규모가 커지면서 추론 능력이 생겼습니다. 또 최근에는 계획, 검증, 도구 사용 등 스스로 단계를 걸쳐 판단하는 수준이 되었습니다.

시중의 LLM에는 특징이 몇 있습니다. 먼저 context window가 존재합니다. AI에 입력할 수 있는 분량이 정해져 있다는 것입니다. 예를 들어 GPT는 한 대화 속에서 대화가 반복되어 길어지면, 처음에 했던 대화는 다음 작업에 잘 반영되지 않을 수 있습니다. 이는 뇌의 작업기억과 비슷합니다.
그리고 파라미터가 변하지 않습니다. 우리는 시중에서 대기업의 AI를 사이트를 이용하거나 비용을 지불하여 일시적으로 사용하는 것이기 때문에, AI와의 대화가 AI 자체를 바꾸고 있는 것은 아닙니다. 즉 GPT가 나와 대화하며 맥락을 이해하고 학습하는 것처럼 보이지만, 크게는 context window 안에서 작동하는 것으로 실제 AI 파라미터 자체가 바뀌는 것은 아닙니다. 파라미터가 바뀌는 것은 곧 업데이트를 말합니다. GPT는 5.4까지 왔습니다.

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스터디가 끝나고 우담에서 다같이 족발보쌈을 먹었습니다~ 스터디는 5-6시간 정도 진행했습니다. 제가 AI literacy에 대해서 많이 썼지만 실제로는 험난한 실습이 있었습니다..

어쩌다 보니 개인적인 감상문이 된 것 같습니다 ㅎㅎ 길우 선배님도 항상 AI에 대한 경고를 해주시고, 개인적으로 혼자 고민만 했는데, 종혁이 형의 스터디가 참 시기가 좋았던 것 같습니다. 이런 고민을 하고 계신 분들에게 조금이나마 도움이 되는 글이었으면 좋겠습니다. 모두 잘 지내세요!