생성형 AI의 지도

LLM은 어떻게 글을 만들고 왜 틀리는가, ChatGPT·Claude·Gemini는 무엇이 다른가, 이미지·영상 생성 AI는 각각 어디에 쓰는가 — 도구를 역할로 외우는 날.

들어가며 — 도구는 바뀌고, 역할은 남는다

이 수업이 시작된 2026년 11월과 여러분이 취업하는 2027년 봄 사이에도 도구는 몇 번 바뀔 것이다. 그래서 오늘은 도구의 메뉴를 외우는 날이 아니라 도구를 역할로 분류하는 눈을 만드는 날이다. 어떤 신제품이 나와도 "이건 생각하는 자리인가, 그리는 자리인가, 움직이는 자리인가"로 자리를 찾을 수 있으면 된다.

오늘의 구조는 세 겹이다. 먼저 생성형 AI가 어떻게 만들고 왜 틀리는지를 안다. 그다음 텍스트 모델 셋(ChatGPT·Claude·Gemini)에 같은 과제를 던져 차이를 몸으로 느낀다. 마지막으로 이미지·영상 생성 AI를 마케팅 제작 공정 위에 놓는다.

1. 생성형 AI는 어떻게 만들고, 왜 틀리는가

LLM은 다음 단어를 예측하는 기계다. 수조 개의 문장을 읽고 "이 단어 다음에 올 가능성이 가장 높은 단어"를 고르는 일을 반복한다. 이 한 문장에서 마케터가 알아야 할 네 가지가 따라 나온다.

그럴듯함이 기본값이다. 모델은 '맞는 말'이 아니라 '그럴듯한 말'을 만든다. 사실 확인은 사람 몫이다. 숫자·날짜·인용은 반드시 출처를 요구한다.
맥락이 품질이다. 앞에 넣어 준 정보(브랜드, 타깃, 예시)가 많을수록 다음 단어의 예측이 좁아진다. 1일차의 네 칸 프롬프트가 작동하는 이유다.
같은 질문에 다른 답이 나온다. 확률적 생성이기 때문이다. 좋은 결과를 얻는 방법은 '한 번에 맞히기'가 아니라 '세 번 뽑고 고르기'다.
최신 정보는 모른다. 학습 시점 이후는 검색 도구가 붙어 있어야 안다. "검색해서"라고 말하지 않으면 기억으로 답한다.

환각(Hallucination)을 다루는 세 가지 습관

출처 요구 — "각 주장 옆에 URL을 붙이고, 없으면 '확인 필요'라고 써."
반대 질문 — "이 답에서 틀렸을 가능성이 가장 높은 부분은 어디야?"
교차 확인 — 같은 질문을 두 번째 모델에 던진다. 두 답이 다르면 그 지점이 확인 대상이다.

이 세 습관은 오늘 실습의 채점 기준이기도 하다.