AI의 역사 ③ 생성형 AI 시대의 개막 (2017~2026)

머신러닝과 딥러닝으로 부활한 인공지능은 2017년 이후 완전히 새로운 국면에 접어듭니다. 이제 AI는 무언가를 '인식'하는 것을 넘어, 직접 '만들어내는' 단계로 진입했습니다. 시리즈 마지막 3탄에서는 생성형 AI 시대와 최신 동향을 다룹니다.

2017년, 모든 것을 바꾼 트랜스포머

생성형 AI의 기반은 2017년 등장한 트랜스포머(Transformer) 기술입니다. 문장 속 단어들의 관계와 맥락을 효율적으로 이해하는 이 구조는, 오늘날 대규모 언어모델(LLM)의 핵심 엔진이 됐습니다.

트랜스포머 덕분에 AI는 더 길고 복잡한 문맥을 다룰 수 있게 됐고, 이는 곧 자연스러운 문장 생성으로 이어졌습니다.

2022년, ChatGPT가 연 대중화 시대

2022년 말 출시된 ChatGPT는 생성형 AI를 전 세계 대중에게 각인시킨 결정적 사건이었습니다. 누구나 대화하듯 질문하면 AI가 문장을 만들어 답하는 경험은 큰 반향을 일으켰습니다.

이후 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상까지 만들어내는 생성형 AI가 폭발적으로 확산됐습니다. 마케팅 카피, 코드 작성, 고객 응대, 디자인 등 실무 곳곳에 빠르게 스며들었습니다.

2025~2026년, 기술을 넘어 '인프라'로

가장 최근의 흐름은 AI가 단순한 도구를 넘어 사회 기반 인프라로 자리 잡았다는 점입니다.

스탠퍼드 HAI가 2026년 4월 발표한 'AI 인덱스 2026' 보고서는 인공지능이 기술을 넘어 국가 시스템의 지배적 인프라로 전환되고 있다고 분석했습니다. 특히 생성형 AI는 출시 3년 만에 잠재 사용자 절반에 도달하며 역사상 가장 빠른 기술 확산 속도를 기록했습니다.

2025년은 생성형 AI 중심의 대전환이 본격화된 해로, 기업들이 개념검증(PoC) 단계를 넘어 전사적 확장을 논의하기 시작한 시기로 평가됩니다. 나아가 2026년은 여러 AI가 협업하는 멀티 에이전트 시스템이 실제 상용화 단계로 진입하는 해가 될 것이라는 전망이 나옵니다.

한국의 현주소

한국은 인구당 AI 특허 건수 세계 1위, AI 이용률 증가폭 최고치를 기록했습니다. 다만 투자 규모와 플랫폼 경쟁력에서는 여전히 과제를 안고 있는 것으로 나타났습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 생성형 AI가 이전 AI와 다른 점은 무엇인가요? 기존 AI가 데이터를 '분류·예측'하는 데 집중했다면, 생성형 AI는 새로운 텍스트·이미지·영상을 직접 '만들어낸다'는 점이 다릅니다.

Q. 트랜스포머가 왜 중요한가요? 문맥을 효율적으로 이해하는 구조로, ChatGPT를 비롯한 현재 대부분의 언어모델이 이 기술을 기반으로 합니다.

낙관과 좌절, 두 번의 겨울, 그리고 극적인 부활. AI의 역사 3부작을 관통하는 것은 '포기하지 않은 아이디어'였습니다.

이제 인공지능은 우리 삶과 산업의 기반이 됐습니다. 지나온 길을 이해하는 것이, 곧 AI와 함께할 미래를 준비하는 가장 확실한 방법입니다.