요즘 LLM, 그러니까 대형 언어 모델이 단순히 글을 만들어내는 도구를 넘어서 다양한 영역에 쓰이고 있는데요. 감정 분석이나 요약 같은 작업에서도 꽤 유용하게 활용되고 있어요. 단지 “말을 잘 만드는 AI”가 아니라, “텍스트 안에 숨어 있는 맥락을 잘 파악하는 AI”로 진화하고 있다고 보면 됩니다
감정 분석 쪽부터 얘기해볼게요. LLM은 문장의 어조나 표현 방식, 단어의 강도 같은 걸 기반으로 그 안에 담긴 감정을 추론할 수 있어요. 예를 들어 “오늘은 정말 지치고 아무것도 하기 싫다” 같은 문장이 들어오면 이걸 부정적인 감정, 우울이나 무기력함 쪽으로 분류할 수 있죠. 더 흥미로운 건, 감정이 한 가지로 딱 떨어지지 않는 복합적인 경우도 꽤 정확하게 잡아낼 수 있다는 점이에요. “기뻤는데도 왠지 모르게 슬펐어” 같은 문장도 어느 한 쪽으로 단순하게 몰아가지 않고, 양가적 감정 상태로 이해해주는 게 가능하다는 거예요
기업에서는 이걸 고객 피드백 분석에 많이 활용해요. 콜센터 상담 내용, 앱 리뷰, 설문 응답 같은 텍스트를 모아서 긍정인지 부정인지, 화가 났는지 실망했는지 등등을 LLM이 빠르게 분류해주면, 거기에 맞춰서 고객 대응이나 정책 조정이 쉬워지거든요
요약 기능도 많이 쓰이죠. 요즘 뉴스 서비스나 문서 관리 툴, 회의록 자동 정리 도구에서 “한 줄 요약”이나 “핵심만 보기” 기능이 다 LLM 기반이에요. 기존 요약 기술은 단순히 문장에서 중요한 문장을 뽑는 ‘추출 요약’ 위주였다면, LLM은 문장 전체를 이해한 뒤 요약을 ‘다시 써주는’ 방식이에요. 그래서 더 자연스럽고 문맥에 잘 맞는 결과를 줘요. 긴 리포트를 읽을 시간이 없을 때, 회의 내용이 너무 길 때, 정말 유용하게 쓸 수 있어요
또 요즘은 한발 더 나아가서 “의도 파악”이나 “논리 구조 분석”까지도 가능해지고 있어요. 예를 들어 한 블로그 글이 누군가를 설득하려고 쓴 글인지, 정보를 전달하려는 글인지, 그 톤과 구조를 파악해서 분류해주는 것도 가능해요. 이런 기능은 마케팅, 교육, 심리 분석 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 열려 있고요
정리하면, LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 걸 넘어서, 텍스트를 ‘이해하고 해석하는 능력’까지 갖춘 도구로 쓰이고 있어요. 감정 분석은 말의 기분을 읽고, 요약은 맥락을 간추려주고, 그 외에도 의도 파악이나 문맥 기반 분류 같은 일까지 해내니까요. 그냥 글 잘 쓰는 AI가 아니라, 읽고, 정리하고, 해석까지 되는 조용한 일꾼 같은 느낌이에요