AI와 언어학

AI 시대, 언어학 패러다임의 전환

01 AI와 언어학의 만남
02 읽고 쓰는 AI: 자연어 처리
03 AI 기술의 진화와 언어학의 적응
04 듣고 말하는 AI: 음성 언어 처리
05 언어의 벽을 넘은 AI: 기계 번역
06 AI와 언어 교육
07 언어 데이터의 구축과 윤리적 쟁점
08 대규모 언어 모델과 언어학의 융합
09 산업 현장에 적용된 융합 사례
10 초고도 AI를 위한 언어학

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