[목 차]

AI, ‘언어 수행’까지 이해하다

 

01 자연어 처리와 AI

02 언어 습득과 AI

03 글쓰기와 챗GPT

04 외국어 학습과 AI

05 언어 장애와 AI

06 통·번역과 기계 번역

07 감성 분석과 AI

08 인지 편향과 AI 편향

09 의료 언어와 AI

10 지역어와 AI

 

[본 문]

인간의 언어, 자연 언어는 다양하게 정의될 수 있다. 그중 ‘정교한 규칙들의 집합’, 그리고 ‘유한한 규칙으로 무한한 문장을 생성할 수 있는 규칙’으로 정의될 수 있다. 이들 규칙은 단순한 문법 체계를 넘어선다. 언어는 문맥에 따른 의미 변화, 상황에 따라 상이한 해석이 가능한 체계다. 이러한 복잡성은 기계가 자연 언어를 이해하고 생성하는 과정을 더욱 어렵게 만든다. 자연어 처리는 AI 기술의 발전과 함께 급속히 진화하고 있으나, 언어 복잡성의 충분한 이해와 처리를 위해 많은 과제가 남아 있다.

－01_“자연어 처리와 AI” 중에서

 

글쓰기는 목표 설정, 계획, 생성과 표현, 수정, 성찰이 요구되는 복잡하고 인지적 부담이 큰 활동으로, 자기 조절 행위의 일종이다. 읽기, 말하기, 듣기에 비해 쓰기는 챗GPT의 활용 가능성과 영향력이 훨씬 큰 영역이다. 챗GPT는 아이디어 발굴과 초안 작성에서 강점을 발휘하며, 반복 작업을 줄이고 새로운 사고를 자극할 가능성을 보여 준다. 그러나 기술적 한계와 윤리적 이슈를 해결하지 않고는 그 효과를 온전히 발휘하기 어렵다. 이제 챗GPT를 활용한 글쓰기는 내용 ‘생성’을 넘어, 비판적 검토와 신뢰성 ‘검증’이 관건이다.

－03_“글쓰기와 챗GPT” 중에서

 

언어 장애, 의사소통 장애의 진단·예방·치료를 다루는 언어 병리학은 1861년 폴 브로카(Paul Broca)와 1873년 카를 베르니케(Carl Wernicke)가 두뇌 특정 부위에 언어 중추가 있음을 보고한 이래로 활기를 띠게 되었다. 최근 AI는 언어 장애 치료와 지원에 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 딥러닝과 멀티모달 데이터 분석은 언어 장애의 조기 진단과 추적을 가능케 하며, 음성 인식과 자연어 처리는 실시간 분석으로 맞춤형 치료를 제안한다.

－05_“언어 장애와 AI” 중에서

 

의료 커뮤니케이션은 환자와 의료진 간, 의료진 간, 그리고 의료 기관과 대중 간의 정보 교환을 의미하며, 의료 서비스 효율성 향상, 의료 오류 감소, 환자 만족도 증대, 건강 증진에 필수적 역할을 한다. 상담·심리 치료 분야에 컴퓨터를 활용하고자 했던, 1966년 개발된 일라이자는 이제는 ‘옛 기술’이 되었으나 당시로서는 획기적 시도로, 환자와 의료진 간의 커뮤니케이션을 혁신적으로 접근하고자 한 최초의 사례다.

－09_“의료 언어와 AI” 중에서