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AI가 듣고 말하고 번역하는 시대, 그 기반에는 언어의 구조와 의미를 설명하는 언어학이 있다. 자연어 처리, 음성 인식, 기계 번역, LLM 등 기술 뒤에 숨은 언어학의 역할을 쉽고 명확하게 풀어낸다. AI 시대의 언어를 새롭게 이해하게 하는 안내서다.
언어학이 AI 기술의 발전에 기여한 것과 더불어 AI 기술의 발전 역시 언어학 연구 방법론에 큰 변화를 불러왔다. 소규모 자료나 직관에 의존하던 언어 연구는 대용량 데이터를 활용하고, 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)로 언어 패턴을 분석하는 방식으로 전환되고 있다. 연구 방법의 전환은 실제 언어 사용 양상을 객관적으로 파악하고 가설을 검증하기 쉽게 만들었다. 과거에는 사람이 직접 수작업으로 수행했던 형태소 분석, 품사 태깅 등의 작업도 이제는 컴퓨터가 자동으로 처리하면서 연구 시간을 획기적으로 단축했다.
－01_“AI와 언어학의 만남” 중에서
자연어 처리 기술은 일상 곳곳에 널리 활용되고 있다. 자연어를 읽어 내는 ‘읽기’ 기능은 텍스트에서 사람, 장소 등 고유한 명칭을 자동으로 추출하는 ‘개체명 인식’에 사용되며, 영화 후기나 댓글의 감정을 긍정과 부정으로 판단하는 ‘감정 분석’에도 활용된다. 기존의 자연어 처리 기술로 수행되던 텍스트 요약이나 질의응답과 같은 ‘쓰기’ 기능은 LLM의 등장으로 그 성능이 크게 향상되었다. 이제는 컴퓨터가 문장 단위 그 이상의 장문 텍스트도 더 자연스럽게 작성할 수 있다. 언어 모델은 매개 변수를 급격하게 늘리면서 성능을 개선해 왔으며, 그 결과 매우 뛰어난 글쓰기 능력을 갖춘 생성형 AI(Generative AI)가 되었다. 그리고 언어 모델은 사용자의 질문에 자연스럽게 답하는 수준을 넘어서 인간의 고민을 분석하고 조언을 제공하는 수준에 이르렀다.
－03_“AI 기술의 진화와 언어학의 적응” 중에서
AI와 언어학의 만남은 이미 교육 현장에서 현실이 되었다. 발음, 문법, 작문을 아우르는 개인화된 커리큘럼 생성과 대화 연습에 기존 교육 환경과는 다른 변화가 일어나고 있다. 언어 학습자들은 AI 기술을 통해 언제 어디서든 맞춤형 피드백과 무한한 연습의 기회를 얻는다. 더불어 학습 과정에 게임 요소가 더해져 학습 경험의 폭과 만족도도 증가하고 있다.
－06_“AI와 언어 교육” 중에서
일상에서 사용하는 많은 서비스와 제품에는 AI와 언어학이 녹아 있다. 우리는 스마트폰 어시스턴트(Assistant)에게 “오늘 날씨 어때?”라고 물어보고 은행 애플리케이션 속 챗봇의 도움을 받아 금융 거래를 완료하며 번역 서비스로 해외 논문의 내용을 확인한다. (…) 언어학의 이론적 기반 위에 AI의 계산력이 더해지면서 그 가치는 환산하기 어려울 만큼 커지고 있으며, 고객 응대, 의료, 미디어 등 다양한 산업 현장에서 언어학이 융합된 AI 기술이 널리 활용되고 있다.
－09_“산업 현장에 적용된 융합 사례” 중에서