AI(인공지능)은 이제 우리 일상에서 빼놓을 수 없는 기술이 됐습니다. 스마트폰, 인터넷, 자동차, 심지어 집안 가전제품까지 AI가 곳곳에 숨어 있죠. 하지만 뉴스나 기사, 각종 서비스에서 자주 등장하는 AI 용어들은 관련한 사람이 아니면 당연히 낯설고 어렵게 느껴질 수 있습니다.
이 글에서는 AI를 처음 접하는 분들도 쉽게 이해할 수 있도록, 꼭 알아야 할 AI 용어들을 친근한 예시와 함께 설명해 드리려고 포스팅을 하게되었습니다! 😊
인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란?
AI는 사람의 지능을 컴퓨터가 흉내 내는 기술입니다. 즉, 컴퓨터가 스스로 데이터를 분석하고, 학습하고, 문제를 해결하거나 결정을 내릴 수 있도록 만든 프로그램이죠.
예를 들어, 스마트폰의 음성인식, 유튜브나 넷플릭스 추천, 사진 속 얼굴 자동 인식, 챗봇 상담 등도 모두 AI가 활용된 사례입니다.
머신러닝(Machine Learning)
머신러닝은 AI의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 배우는 기술입니다.
예를 들어, 이메일 서비스에서 스팸 메일을 걸러내는 기능이 머신러닝의 대표 사례입니다. 컴퓨터가 수많은 이메일을 분석해서, 어떤 메일이 스팸인지 아닌지 스스로 규칙을 찾아내는 것이죠.
머신러닝은 마치 퍼즐을 맞추는 법을 배우는 것과 비슷합니다. 처음에는 선생님(사람)이 퍼즐 맞추는 법을 보여주지만, 점점 컴퓨터가 스스로 새로운 퍼즐도 척척 맞추게 됩니다.
실생활 예시: 유튜브 추천 영상, 스팸 필터, 사진 분류 앱 등
딥러닝(Deep Learning)
딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 사람의 뇌 구조를 닮은 '인공신경망'을 여러 층으로 쌓아 데이터를 학습하는 기술입니다.
딥러닝은 복잡한 문제를 스스로 해결하는 능력이 뛰어나서, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활약합니다.
예를 들어, 스마트폰의 음성 비서(시리, 빅스비, 구글 어시스턴트)나 자율주행 자동차, 얼굴 인식 기능 등이 모두 딥러닝의 힘을 빌린 기술입니다.
실생활 예시: 스마트폰 음성 명령, 사진 속 인물 자동 태깅, 자율주행차
자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)
자연어 처리는 컴퓨터가 사람의 언어(말, 글)를 이해하고 해석하는 기술입니다.
챗봇, 번역기, 음성 인식 서비스, AI 비서 등이 자연어 처리 기술을 활용합니다.
예를 들어, 우리가 "내일 날씨 알려줘"라고 말하면, AI가 이 문장을 이해하고 날씨 정보를 찾아주는 게 바로 자연어 처리 덕분이죠.
실생활 예시: 챗GPT, 네이버 파파고, 구글 번역, 스마트 스피커
생성형 AI(Generative AI)
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 새로운 콘텐츠를 스스로 만들어내는 AI를 말합니다.
대표적으로 챗GPT(글 생성), DALL·E(이미지 생성), Midjourney(이미지 생성), GitHub Copilot(코드 생성) 등이 있습니다.
예를 들어, "고양이가 피자를 먹는 그림 그려줘"라고 하면 AI가 그림을 만들어주거나, "이메일 초안 작성해줘"라고 하면 AI가 글을 써주는 것이 생성형 AI의 대표 사례입니다.
실생활 예시: AI 그림 생성, AI 음악 작곡, AI로 소설·에세이 작성
LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)
LLM은 엄청나게 많은 텍스트 데이터를 학습해서 사람처럼 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델입니다.
챗GPT, Claude, 하이퍼클로바X 등이 대표적인 LLM입니다.
LLM은 인터넷에 있는 수많은 글을 읽고, 우리가 질문하면 그 내용을 바탕으로 답을 해주거나, 긴 글을 요약해주기도 합니다.
실생활 예시: 챗봇, AI 번역, 자동 요약 서비스
멀티모달(Multimodal)
멀티모달은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 AI 기술입니다.
예를 들어, GPT-4는 글뿐만 아니라 이미지를 입력받아 분석할 수 있고, AI가 사진을 보고 설명을 해주거나, 음성과 텍스트를 함께 이해하는 것도 멀티모달 AI의 예입니다.
실생활 예시: 사진+음성 동시 인식, 이미지 설명 AI, 스마트홈 기기
에이전틱 AI(Agentic AI)
에이전틱 AI는 스스로 생각하고 계획하며, 상황에 맞게 행동하는 AI입니다.
기존 AI가 정해진 규칙만 따랐다면, 에이전틱 AI는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 전략을 세우고, 도구를 선택하고, 결과를 평가하면서 일합니다.
예를 들어, 단순히 답변만 하는 챗봇이 아니라, 사용자의 요청을 듣고 여러 작업을 순서대로 처리하는 'AI 비서'가 에이전틱 AI의 대표적인 예입니다.
실생활 예시: AI 비서, 자동화된 업무 처리, 복합적인 문제 해결 AI
알고리즘(Algorithm)
알고리즘은 문제를 해결하기 위한 단계별 절차나 규칙입니다.
AI에서는 데이터를 어떻게 처리할지, 어떤 방식으로 학습할지 등을 정하는 공식이나 레시피라고 생각하면 쉽습니다.
예를 들어, 유튜브가 내 취향에 맞는 영상을 추천해주는 것도 '추천 알고리즘' 덕분입니다.
실생활 예시: 검색 엔진, 추천 시스템, 자동 번역
데이터 마이닝(Data Mining)
데이터 마이닝은 대량의 데이터에서 유용한 정보를 찾아내는 기술입니다.
AI가 학습할 데이터를 뽑아내거나, 숨겨진 패턴을 발견하는 데 활용됩니다.
실생활 예시: 쇼핑몰 구매 패턴 분석, 고객 행동 예측
신경망(Neural Network)
신경망은 인간의 뇌 구조를 본떠 만든 AI의 학습 구조입니다.
입력층-은닉층-출력층으로 구성되어 있고, 데이터를 여러 번 반복해서 학습하면서 점점 더 똑똑해집니다.
딥러닝의 핵심 구조이기도 합니다.
실생활 예시: 이미지 인식, 음성 인식, 자율주행차
GAN(Generative Adversarial Network, 적대적 생성 신경망)
GAN은 두 개의 AI가 서로 경쟁하며 진짜 같은 이미지를 만들어내는 기술입니다.
예를 들어, 한 AI가 이미지를 만들면 다른 AI가 '진짜/가짜'를 판별하며 서로 경쟁해가며 점점 더 정교한 결과물을 만들어냅니다.
실생활 예시: AI 딥페이크, 가짜 이미지 생성, 예술 작품 창작
VAE(Variational Autoencoder, 변이형 오토인코더)
VAE는 데이터를 압축하고, 다시 새로운 데이터를 생성할 수 있는 AI 기술입니다.
이미지 생성, 데이터 복원 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
실생활 예시: 이미지 복원, 노이즈 제거, 사진 변환
Hallucination(할루시네이션, 환각)
AI가 사실과 다른, 엉뚱한 답변이나 결과를 내놓는 현상을 말합니다.
예를 들어, 챗봇이 실제로 존재하지 않는 정보를 만들어내거나, 맥락에 맞지 않는 엉뚱한 답을 할 때 '환각'이라고 부릅니다.
AI가 데이터를 잘못 학습했거나, 정보가 부족할 때 자주 발생합니다.
실생활 예시: 챗GPT가 잘못된 정보로 답변, AI 번역기의 오역
초거대 AI(Foundation Model, 초거대 언어모델)
초거대 AI는 수십억~수조 개의 파라미터(학습 요소)를 가진, 엄청나게 큰 AI 모델입니다.
챗GPT, 하이퍼클로바X, 구글 파운데이션 모델 등이 대표적입니다.
이런 모델은 방대한 데이터를 학습해 다양한 작업(번역, 요약, 질의응답 등)을 동시에 수행할 수 있습니다.
실생활 예시: 챗봇, AI 검색, 자동화 서비스
마무리하며
AI 용어는 처음엔 어렵게 느껴질 수 있지만, 일상 속 예시와 함께 하나씩 익혀가면 생각보다 쉽고 재미있게 외워지실 겁니다.
이번 글에서 소개한 용어만 알아도, AI 뉴스나 기술 트렌드, 새로운 서비스들을 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다.
