인공지능과 자연어 변주

AI와 자연어의 경계: 변주의 언어, 패턴의 기계

01 맥락 이해와 AI
02 언어 사용역과 AI
03 신조어와 AI
04 코드 스위칭과 AI
05 말실수와 AI
06 개인어와 AI
07 법 언어와 AI
08 자기조절 글쓰기와 AI
09 목적 지향 말하기와 AI
10 언어적 불평등과 AI

이러한 학습을 통해 AI는 문장 간 통계적 연관성의 한계를 넘어서, 사물의 형상·소리·동작 등 실세계와 연결된 경험 기반의 의미 구성 능력을 획득할 수 있다. 가령 “컵을 들었다”가 실제로 어떤 동작과 사물을 뜻하는지를 시각·동작 정보와 함께 학습함으로써, AI의 언어 해석이 보다 실제적 의미와 연결될 수 있다.

－01_“맥락 이해와 AI” 중에서

‘킹받다’, ‘스불재’, ‘갓생’과 같은 표현은 기존 어휘 체계 ‘밖’에서 생성된 새로운 언어다. 신조어는 문화, 세대 감각, 정체성 등이 집약된 언어적 실험이며, 종종 은어나 은유의 경계에서 탄생한다. AI 언어 모델은 훈련 데이터에 없는 이러한 어휘나 표현, 급변하는 의미 변화 처리에 취약하다. AI는 문맥과 통계적 유사성을 바탕으로 신조어를 처리하지만, 사회·문화적 맥락을 반영하는 데에 한계가 있다. 결과적으로 AI에게 신조어는 ‘낯선’ 단어가 아니라, 종종 해독 불가능한 문화 코드로 남기도 한다.

－03_“신조어와 AI” 중에서

AI의 실언, 중복 발화, 단어 선택 오류 등은 인간 말실수와 유사하게 인식될 수도 있지만 그 원인은 근본적으로 다르다. 인간의 말실수가 인지적 병목, 계획 충돌, 발화 모니터링 실패 등 심리언어학적 원인에 기인한다면 AI의 오류는 전적으로 확률 기반 예측 실패, 훈련 데이터 편향, 문맥 추론 능력 부족 등으로 발생한다.

－05_“말실수와 AI” 중에서