한 번에 이해하는 AI 기술 핵심 용어 정리

 

요즘 기술 뉴스를 보면 AI 얘기가 빠지지 않습니다. 하지만 문제는, 기사 안에 나오는 기술 용어가 하나둘이 아니라는 겁니다. AGI, LLM, 디퓨전, 체인 오브 쏘트... 대체 이게 다 무슨 말일까요?

어려운 용어 하나 때문에 기사 전체가 무슨 말인지 모르게 되는 일, 누구나 한 번쯤 겪어봤을 겁니다. 이 블로그 글은 그런 혼란을 줄이기 위한 내용입니다.

AI 관련 기사와 기술 블로그를 조금 더 수월하게 읽기 위해, 꼭 알아야 할 핵심 개념과 용어들을 정리해봤습니다. 복잡한 기술을 일상적인 언어로 풀어 설명하고, 어떤 원리인지, 왜 중요한지, 어디에 쓰이는지도 함께 알려드립니다.

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핵심 용어 정리: 헷갈리기 쉬운 AI 개념들

AGI (Artificial General Intelligence)

인간 수준의 전반적인 지능을 가진 AI를 의미합니다. 특정 작업만 잘하는 AI가 아닌, 대부분의 인지 작업에서 인간만큼 또는 그 이상으로 잘할 수 있는 인공지능을 뜻합니다.
기업마다 정의는 조금씩 다르지만, 공통적으로 "대부분의 경제적 가치 있는 작업에서 인간을 능가하는 AI"라는 데 초점을 맞추고 있습니다.

AI Agent

AI Agent는 사용자의 지시를 받아 스스로 작업을 수행하는 지능형 도구입니다. 단순한 챗봇과 달리, 여러 단계의 작업을 자동으로 처리할 수 있으며, 예약, 정산, 코드 작성 등 복잡한 업무를 대신할 수 있는 것이 특징입니다.

LLM (Large Language Model)

LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습해 언어의 패턴과 의미를 이해하는 인공지능 모델입니다. ChatGPT, Claude, Gemini 등 요즘 우리가 자주 접하는 AI 챗봇은 대부분 이 기술을 기반으로 합니다.
LLM은 문장을 예측하고 생성하는 데 최적화되어 있으며, 수십억 개의 매개변수(parameter)를 활용해 문맥을 이해합니다.

Neural Network (신경망)

신경망은 인간 뇌의 구조에서 영감을 받아 만들어진 알고리즘 구조로, AI 학습의 핵심이 되는 기술입니다. 여러 층(layer)으로 구성되어 있고, 데이터 간 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 딥러닝은 이 신경망을 기반으로 발전한 기술입니다.

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기술 개념 상세 설명

Deep Learning vs Neural Network

신경망(Neural Network)은 구조, 딥러닝은 이 구조를 활용한 학습 방식입니다. 딥러닝은 여러 층을 가진 신경망을 활용해 데이터를 스스로 학습하고, 반복적으로 오류를 줄이면서 성능을 높입니다.

딥러닝 모델은 사람이 직접 규칙을 만들지 않아도, 수많은 데이터를 통해 스스로 특성을 찾아냅니다. 다만 많은 데이터를 필요로 하고 학습 시간도 오래 걸린다는 단점이 있습니다.

Diffusion 모델

이미지, 음악, 텍스트 등을 생성하는 AI 모델의 핵심 기술입니다. 이 모델은 데이터를 점점 무작위로 ‘망가뜨린’ 후, 이를 다시 복원하는 과정을 학습합니다.
예를 들어, 사진을 점점 노이즈로 덮은 뒤, 다시 원래 이미지를 복원하는 과정을 반복적으로 학습해, 새로운 이미지를 생성할 수 있게 됩니다.

Chain of Thought (생각의 흐름)

복잡한 문제를 풀 때, 단번에 정답을 내기보다는 중간 단계를 차근차근 밟는 방식입니다. AI 모델도 이 방식을 학습하면 정답률이 높아집니다.
특히 논리적 추론이나 수학 문제처럼 여러 단계를 거쳐야 하는 상황에서 매우 유용합니다.

Fine-tuning과 Transfer Learning

• Fine-tuning: 이미 학습된 AI 모델에 새로운 데이터(특정 분야의 데이터)를 추가로 학습시켜 특정 목적에 맞게 성능을 최적화하는 방법입니다.
• Transfer Learning: 기존 모델이 학습한 지식을 활용해, 다른 유사한 문제를 더 적은 데이터로 빠르게 학습하는 방법입니다.

두 기술 모두 AI를 특정 도메인에 맞춰 커스터마이징할 때 많이 사용됩니다.

GAN (Generative Adversarial Network)

생성 모델 중 하나로, 두 개의 AI가 서로 경쟁하며 데이터를 생성하고 평가합니다. 한쪽은 이미지를 만들고, 다른 쪽은 그것이 진짜인지 판별하며 둘이 계속 경쟁하면서 점점 더 정교한 결과물을 만들어냅니다.
딥페이크 기술, 가상 얼굴 생성 등에 사용됩니다.

Distillation (지식 증류)

큰 AI 모델이 가진 지식을 더 작은 모델로 압축해 전달하는 방법입니다. 속도는 빠르면서도 성능을 유지할 수 있어, 경량화된 AI 모델 개발에 자주 활용됩니다.

Inference (추론)

AI 모델이 실제로 작동하는 단계입니다. 학습이 끝난 모델이 입력을 받아 예측 결과를 도출하는 과정입니다. 스마트폰, 클라우드, AI 전용 칩 등 다양한 환경에서 실행됩니다.

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실생활 예시로 보는 AI 기술 활용

• ChatGPT는 GPT 계열의 LLM을 기반으로 작동합니다. 사용자가 질문을 입력하면, LLM이 가장 가능성 높은 다음 단어를 예측해 문장을 완성하는 방식입니다.
• 이미지 생성 툴인 DALL·E, Midjourney 등은 대부분 디퓨전 모델 기반으로 작동합니다.
• 이메일 자동 완성, 고객센터 챗봇, 추천 알고리즘 등도 LLM이나 신경망 기반 기술이 실제로 활용되는 사례입니다.

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AI 기술이 빠르게 발전하면서, 그에 따른 용어나 개념들도 계속 등장하고 있습니다. 이번 글에서 정리한 개념들은 기술 기사를 읽고, 대화형 AI 서비스를 사용할 때 반드시 알아두면 좋은 핵심 용어들입니다.

앞으로 더 많은 AI 관련 뉴스나 기술 블로그를 접하게 될 텐데, 그때마다 낯설고 복잡한 용어 때문에 흐름이 끊기지 않기를 바랍니다.

기술을 정확히 이해할수록, AI를 더 잘 활용할 수 있습니다. 이번 글이 그 시작점이 되기를 기대합니다.

https://techcrunch.com/2025/05/25/from-llms-to-hallucinations-heres-a-simple-guide-to-common-ai-terms/

From LLMs to hallucinations, here's a simple guide to common AI terms | TechCrunch