현대 AI의 근간을 이루는 챗봇과 글쓰기 도구들은 대부분 트랜스포머 구조에 기반을 두고 있다. 하지만 이 모델들은 근본적으로 문장을 왼쪽에서 오른쪽으로 읽지 않는다는 사실을 간과하기 쉽다. 모델은 모든 입력 데이터를 한꺼번에 처리하기 때문에 속도는 매우 빠르지만, 문장 내 단어의 위치 정보를 파악하지 못한다는 치명적인 한계를 가진다. 즉, '개가 사람을 물었다'와 '사람이 개를 물었다'라는 문장의 차이를 스스로 구분하지 못하는 것이다.

이를 해결하는 핵심 기술이 바로 포지셔널 인코딩이다. 트랜스포머의 근본 메커니즘인 셀프 어텐션은 문장 내 모든 단어를 동시에 바라보기 때문에, 각 단어의 위치를 기록할 수학적 '지도'가 필요하다. 단어마다 특정 좌표를 부여하는 방식의 데이터 표식을 추가함으로써, AI는 흩어진 단어들을 문법적 구조를 갖춘 일관된 논리로 변환한다.

이러한 위치 정보 인식 기술은 현대 AI 모델이 언어의 맥락과 미묘한 논리적 차이를 인간처럼 파악하게 만드는 토대가 된다. 만약 포지셔널 인코딩이 없다면 AI는 언어를 구성하는 구문 체계를 전혀 이해할 수 없을 것이다. 결국 병렬 처리 능력과 위치 인식 기술의 결합이 오늘날 우리가 사용하는 정교한 AI 서비스의 핵심이다.

현대 AI의 근간을 이루는 챗봇과 글쓰기 도구들은 대부분 트랜스포머 구조에 기반을 두고 있다. 하지만 이 모델들은 근본적으로 문장을 왼쪽에서 오른쪽으로 읽지 않는다는 사실을 간과하기 쉽다. 모델은 모든 입력 데이터를 한꺼번에 처리하기 때문에 속도는 매우 빠르지만, 문장 내 단어의 위치 정보를 파악하지 못한다는 치명적인 한계를 가진다. 즉, '개가 사람을 물었다'와 '사람이 개를 물었다'라는 문장의 차이를 스스로 구분하지 못하는 것이다.

이를 해결하는 핵심 기술이 바로 포지셔널 인코딩이다. 트랜스포머의 근본 메커니즘인 셀프 어텐션은 문장 내 모든 단어를 동시에 바라보기 때문에, 각 단어의 위치를 기록할 수학적 '지도'가 필요하다. 단어마다 특정 좌표를 부여하는 방식의 데이터 표식을 추가함으로써, AI는 흩어진 단어들을 문법적 구조를 갖춘 일관된 논리로 변환한다.

이러한 위치 정보 인식 기술은 현대 AI 모델이 언어의 맥락과 미묘한 논리적 차이를 인간처럼 파악하게 만드는 토대가 된다. 만약 포지셔널 인코딩이 없다면 AI는 언어를 구성하는 구문 체계를 전혀 이해할 수 없을 것이다. 결국 병렬 처리 능력과 위치 인식 기술의 결합이 오늘날 우리가 사용하는 정교한 AI 서비스의 핵심이다.