AI를 시작하려는데 용어부터 어렵게 느껴지시나요? 오늘은 AI용어에 대해서 알아볼게요
생성형 AI가 빠르게 보급되면서 ChatGPT, Gemini, Claude와 같은 AI 서비스를 사용하는 사람들이 크게 늘고 있습니다. 하지만 처음 AI를 접하는 사람들은 낯선 용어 때문에 어려움을 느끼는 경우가 많습니다.
'프롬프트(Prompt)가 뭐지?', 'LLM은 무엇을 의미할까?', '머신러닝과 딥러닝은 어떻게 다른 걸까?'와 같은 질문은 AI를 배우는 사람들이 가장 먼저 마주하는 고민입니다.
다행히 AI 용어는 기본 개념만 이해하면 생각보다 어렵지 않습니다. 핵심 용어를 알고 나면 AI의 원리를 이해하기 쉬워지고, 원하는 답변을 얻기 위한 질문도 훨씬 효과적으로 작성할 수 있습니다.
이번 글에서는 AI를 처음 시작하는 분들을 위해 반드시 알아야 할 핵심 AI 용어를 쉬운 예시와 함께 정리해 보겠습니다.
생성형 AI(Generative AI)
생성형 AI는 사용자의 요청에 따라 새로운 콘텐츠를 만들어 주는 인공지능을 말합니다.
예를 들어 다음과 같은 작업이 가능합니다.
블로그 글 작성
이메일 작성
이미지 생성
번역
요약
코드 작성
아이디어 제안
기존 AI가 데이터를 분석하는 데 집중했다면, 생성형 AI는 새로운 결과물을 만들어 낸다는 점이 가장 큰 특징입니다.
프롬프트(Prompt)
프롬프트는 AI에게 전달하는 질문이나 지시문을 의미합니다.
쉽게 말해 AI에게 "무엇을 어떻게 해 달라"고 요청하는 문장입니다.
예를 들어,
❌ "다이어트 알려줘."
보다
✅ "30대 직장인을 위한 한 달 다이어트 식단을 표로 작성해 주세요."
처럼 구체적으로 요청할수록 더 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
좋은 프롬프트는 AI 활용 능력을 크게 높여 주는 핵심 요소입니다.
LLM(Large Language Model)
LLM은 '대규모 언어 모델'을 의미합니다.
수많은 문서를 학습하여 사람처럼 자연스러운 문장을 생성하는 AI 기술입니다.
현재 많은 생성형 AI 서비스는 이러한 LLM을 기반으로 작동합니다.
LLM은 질문에 답하거나 글을 작성하고, 번역과 요약, 코드 생성 등 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다.
머신러닝(Machine Learning)
머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 학습하여 규칙을 스스로 찾아내는 기술입니다.
예를 들어 수천 장의 고양이 사진을 학습한 AI는 새로운 사진을 보고 고양이인지 아닌지 판단할 수 있습니다.
오늘날 추천 시스템, 음성 인식, 스팸 메일 분류 등 다양한 분야에서 머신러닝이 활용되고 있습니다.
딥러닝(Deep Learning)
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 사람의 뇌 신경망을 본떠 만든 기술입니다.
복잡한 데이터를 분석하는 능력이 뛰어나며 다음과 같은 분야에서 활용됩니다.
음성 인식
얼굴 인식
자율주행
의료 영상 분석
생성형 AI
현재 대부분의 생성형 AI는 딥러닝 기술을 기반으로 발전하고 있습니다.
토큰(Token)
토큰은 AI가 문장을 이해하고 처리하는 최소 단위입니다.
사람은 문장을 단어 단위로 읽는 것처럼 AI는 문장을 여러 개의 토큰으로 나누어 처리합니다.
토큰 수가 많아질수록 긴 문서를 이해하거나 긴 대화를 이어가는 능력이 향상될 수 있습니다.
환각(Hallucination)
환각은 AI가 사실이 아닌 내용을 마치 사실처럼 답하는 현상을 말합니다.
예를 들어 존재하지 않는 논문이나 잘못된 통계를 제시할 수도 있습니다.
따라서 다음과 같은 내용은 반드시 직접 확인하는 것이 좋습니다.
통계 자료
법률 정보
의료 정보
최신 뉴스
인용문
AI의 답변은 참고 자료로 활용하되, 중요한 정보는 신뢰할 수 있는 출처를 통해 검증하는 습관이 필요합니다.
API(Application Programming Interface)
API는 서로 다른 프로그램이 정보를 주고받을 수 있도록 연결해 주는 통로입니다.
예를 들어 회사의 업무 시스템에 AI 기능을 추가하거나, 웹사이트에서 자동 번역 기능을 제공할 때 API가 사용됩니다.
개발자가 아니더라도 'API를 이용해 AI를 다른 서비스와 연결할 수 있다'는 정도만 이해해도 충분합니다.
멀티모달(Multimodal)
멀티모달은 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상 등 여러 형태의 정보를 함께 이해하고 처리하는 AI 기술입니다.
예를 들어 사진을 업로드해 설명을 요청하거나, 음성을 텍스트로 변환하고 요약하는 기능이 대표적인 멀티모달 활용 사례입니다.
앞으로는 멀티모달 AI가 더욱 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상됩니다.
파인튜닝(Fine-tuning)
파인튜닝은 이미 학습된 AI 모델을 특정 목적에 맞게 추가 학습시키는 과정을 말합니다.
예를 들어 의료 분야나 법률 분야처럼 전문적인 답변이 필요한 경우, 관련 데이터를 추가 학습시켜 성능을 높일 수 있습니다.
기업에서는 자사 업무에 맞는 AI를 만들기 위해 파인튜닝을 활용하는 경우가 많습니다.
AI 에이전트(AI Agent)
AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 여러 작업을 스스로 계획하고 수행하는 AI를 의미합니다.
예를 들어,
일정 관리
이메일 작성 및 발송
자료 조사
보고서 작성
업무 자동화
등을 연속적으로 처리할 수 있는 형태의 AI가 AI 에이전트입니다.
최근 가장 빠르게 발전하는 AI 분야 중 하나로 주목받고 있습니다.
초보자가 꼭 기억해야 할 AI 용어
AI를 처음 시작한다면 다음 용어만 먼저 익혀도 충분합니다.
생성형 AI
프롬프트
LLM
머신러닝
딥러닝
토큰
환각
API
멀티모달
AI 에이전트
이 용어들은 AI 관련 기사나 강의를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.
AI 용어를 쉽게 공부하는 방법
처음부터 모든 개념을 외울 필요는 없습니다.
가장 좋은 방법은 직접 AI를 사용하면서 용어를 익히는 것입니다.
예를 들어 ChatGPT에 다음과 같이 질문해 보세요.
"LLM을 초등학생도 이해할 수 있게 설명해 줘."
"머신러닝과 딥러닝의 차이를 표로 정리해 줘."
"프롬프트를 잘 쓰는 방법을 예시와 함께 알려줘."
이처럼 AI에게 AI를 배우는 방식은 이해도를 높이는 데 매우 효과적입니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
Q. AI를 배우려면 프로그래밍을 알아야 하나요?
아닙니다. 일반적인 AI 활용은 프로그래밍 지식이 없어도 충분히 가능합니다. 좋은 질문을 작성하는 방법과 기본 용어를 익히는 것만으로도 다양한 작업에 AI를 활용할 수 있습니다.
Q. 가장 먼저 익혀야 할 용어는 무엇인가요?
생성형 AI, 프롬프트, LLM, 환각(Hallucination) 이 네 가지를 먼저 이해하면 AI를 사용하는 데 큰 도움이 됩니다.
Q. AI 용어를 쉽게 익히는 방법은 무엇인가요?
용어를 암기하기보다 직접 AI를 사용하면서 예시를 확인하는 것이 가장 효과적입니다. 실제로 질문하고 답변을 받아보는 과정에서 개념을 자연스럽게 익힐 수 있습니다.
AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 기본 용어를 이해하는 것만으로도 활용 능력은 크게 향상됩니다. 생성형 AI, 프롬프트, LLM, 머신러닝, 딥러닝, 토큰, 환각, API와 같은 핵심 개념을 알고 있으면 AI가 어떻게 동작하는지 이해하기 쉬워지고, 원하는 결과를 얻기 위한 질문도 더욱 효과적으로 작성할 수 있습니다.
AI를 잘 활용하는 사람은 복잡한 기술을 모두 아는 사람이 아니라, 기본 개념을 이해하고 자신의 업무와 일상에 적절히 적용하는 사람입니다. 오늘 소개한 용어들을 하나씩 익히며 직접 AI를 활용해 보세요. 작은 이해의 차이가 앞으로의 생산성과 경쟁력을 크게 높여 줄 것입니다.