AI가 글을 쓰는 구조 - 자연어 생성 모델(NLG) 원리

자연어 생성모델 NLG

요즘은 AI가 블로그 글도 써주고, 이메일도 대신 작성해주는 시대예요. 그 중심에는 NLG(Natural Language Generation), 즉 자연어 생성 기술이 있습니다. 그렇다면 AI는 어떻게 사람처럼 말을 만들고, 문장을 이어가며, 글을 완성할 수 있을까요? 이 글에서는 자연어 생성 모델의 작동 원리와 글쓰기 과정을 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 정리해드릴게요.

✅ 자연어 생성(NLG)이란?

자연어 생성은 AI가 숫자 기반 데이터를 사람이 이해할 수 있는 문장으로 바꾸는 기술입니다. 즉, AI가 스스로 문장을 만들어 “말을 하는 것”과 같은 능력을 말해요.

GPT, Claude, Bing AI 등 많은 대화형 인공지능이 이 기술을 기반으로 작동하고 있어요.

✅ NLG의 작동 과정

1. 입력 받기: 사용자의 요청(프롬프트)을 이해
2. 의도 파악: 어떤 주제, 어떤 톤, 어떤 목적의 글인지 판단
3. 문맥 생성: 이전 문장과 연결되는 다음 문장 예측
4. 출력 완성: 자연스럽게 이어지는 문장으로 마무리

✅ 구조를 구성하는 핵심 기술

구성 요소	역할
Transformer	전체 문맥을 고려해 문장 구조를 예측
Attention Mechanism	문장에서 중요한 단어에 집중
Language Model (LLM)	학습된 언어 패턴 기반으로 다음 단어 예측
Sampling/Decoding	다음에 나올 단어 선택 (예: top-k, temperature)

✅ 쉽게 이해하는 비유

자연어 생성은 AI가 글을 쓰는 작가가 되는 거예요.

• 사용자가 주제를 던지면,
• AI는 과거에 읽은 수많은 글을 바탕으로,
• 가장 자연스럽고 그럴듯한 글을 써내려가는 구조입니다.

✅ NLG가 활용되는 분야

• 블로그 글 생성: SEO 최적화 글 자동 작성
• 뉴스 요약: 기사 요약 및 헤드라인 생성
• 챗봇 응답: 자연스러운 고객 대응
• 비즈니스 보고서: 표 기반 요약 보고서 자동 작성
• 코딩 설명: 코드의 역할을 사람 말로 풀어 설명

✅ 주의할 점

• 사실과 다른 내용이 포함될 수 있음
• AI가 쓴 글도 검토가 필요함
• 과거 데이터에 기반하므로 편향 위험 존재

✅ 요약

• NLG는 AI가 자연스럽게 글을 생성하는 핵심 기술
• Transformer와 Attention 구조를 기반으로 작동
• 입력 → 문맥 분석 → 단어 예측 → 문장 완성의 구조
• 블로그, 뉴스, 이메일, 챗봇 등 다양한 분야에 활용됨