인공지능은 어디까지 가능할까?
인공지능은 어디까지 가능할까?
— 한계에 부딪힌 LLM의 현실과 미래
최근 ChatGPT나 Gemini 같은 생성형 AI(Generative AI)의 활약은 상상을 초월합니다.
마케팅, 코딩, 기획, 심지어 영상 콘텐츠 제작까지 자동화가 가능한 시대죠.
하지만 이 열광의 한가운데서, ‘한계’를 실감하는 사람들이 생겨나고 있습니다.
🤖 AI가 “생각한다”는 착각
많은 사람들이 ChatGPT와 대화하면서 “이 AI는 생각하고 있다”고 느낍니다.
하지만 실제로는 전혀 그렇지 않습니다.
LLM(Large Language Model)은 단지
“이 단어 뒤에 가장 그럴듯한 단어는 무엇일까?”
를 계산하는 확률 모델일 뿐입니다.
인간처럼 사고하거나 이해하는 게 아니라,
패턴과 확률을 기반으로 진짜처럼 보이도록 흉내 내는 거죠.
🧠 LLM이 절대 넘을 수 없는 구조적 한계
- 기억이 없다
지금 이 글을 쓰는 동안에도, AI는
“내가 이전에 뭐라고 썼는지” 정확히 기억하지 못합니다.
짧은 대화 맥락은 따라가지만, 장기적으로 기억하고 맥락을 쌓는 능력은 없습니다. - 이해가 없다
AI는 “왜 그렇게 해야 하는가?”라는 개념을 이해하지 못합니다.
사고력 없이, 학습된 예시를 조합해서 새로운 듯한 출력을 만드는 것뿐입니다. - 피드백을 받을 수 없다
AI는 자신이 낸 결과가 실제로 어떻게 사용되는지
학습하거나 반영할 수 없습니다.
지금 이 글이 몇 명에게 읽혔는지, 어떤 반응을 일으켰는지조차
AI는 알 수 없습니다.
🔍 실무에서 느껴지는 한계
실제로 AI를 웹사이트 운영이나 콘텐츠 제작에 활용하고 있는 사람들은 압니다.
“도움이 되긴 하지만, 아직은 완벽하게 믿을 수는 없다.”
작성해준 문장들이 종종 엉뚱하거나
구조는 훌륭하지만 세부는 틀리고
표면적인 것만 정리되어 있을 뿐
진짜 맥락이나 전략, 의도는 인간이 짜야 합니다.
🚀 그렇다면 AI는 쓸모없는가?
절대 아닙니다.
AI는
3일 걸릴 기획서를 30분 만에 정리해주고
안 써본 프로그래밍 언어로도 결과물을 만들어줍니다.
번역, 요약, 아이디어 도출 등에서 폭발적인 효율을 줍니다.
하지만 우리는 그 한계를 알고 써야 합니다.
🔮 앞으로의 AI는 어떻게 될까?
AI는 곧
멀티모달 (영상/오디오/텍스트) 처리
지속적 메모리 기반 컨텍스트 유지
실시간 피드백 학습
같은 방향으로 진화할 것입니다.
“생각하는 AI”는 아닐지라도
“진짜로 사용할 수 있는 AI”는 계속 발전 중입니다.
🧭 요약하며
지금은 AI의 황금기처럼 보입니다.
하지만 열광이 식은 자리에는 ‘실제로 써본 사람들’만이 남습니다.
그들이 말하는 한계는, 우리가 이 도구를 어디까지 활용할 수 있을지를 결정짓는 중요한 기준입니다.
LLM의 한계를 이해한 사람만이
그 안에서 새로운 기회를 만들 수 있습니다.
📌 참고자료
OpenAI technical documentation: https://platform.openai.com/docs
Apple WWDC 2024 Developer Talk (요약 영상 참고)
“AI는 아직 생각하지 않는다” – Gary Marcus (AI 비판자)
사용자 실사례 기반 대화에서 직접 분석
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