인공지능(AI)은 더 이상 전문가들만의 영역이 아닙니다. 오늘날 AI는 우리의 일상에서 큰 역할을 하고 있으며, 이를 이해하기 위해서는 기술적인 AI 용어를 알아두는 것이 중요합니다. 하지만 너무 많은 용어가 혼란스럽게 느껴질 수 있는데요. 이 글에서는 실생활에서 사람들이 많이 사용하는 AI 용어 30개를 정리했습니다. 이 용어들을 익히면 최신 AI 트렌드와 기술을 더 잘 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 관련 대화를 나눌 때 자신감도 얻을 수 있습니다. 지금부터 AI 용어를 익히러 출발해 볼까요?
1. 인공지능(AI)
AI는 인간의 지능을 모방해서 컴퓨터가 스스로 생각하고 문제를 해결할 수 있도록 만든 기술입니다.
- 예시: 얼굴 인식 시스템, 음성 비서(Siri, Alexa 등).
2. 머신러닝 (Machine Learning)
AI의 분야로, 데이터를 스스로 학습하여 더 좋은 결과를 만들어내는 AI 기술입니다.
- 예시: 온라인 쇼핑의 추천 시스템, 스팸 이메일 필터링.
3. 딥러닝(Deep Learning)
인간의 뇌 구조를 닮은 인공신경망(Neural Network)을 사용해 대규모 데이터를 학습합니다. 이미지와 음성 처리에서 특히 강력한 성능을 발휘합니다.
- 예시: 자율주행 자동차, 페이스북 사진 자동 태그 기능.
4. AGI (범용 인공지능)
하나의 특정 분야가 아니라 사람과 유사하게 거의 모든 분야에서 자율적으로 사고하고 문제를 해결할 수 있는 인공지능을 말합니다.
- 예시: 영화 속 자비스(JARVIS)와 같은 AI 비서
5. LLM (대규모 언어모델)
매우 방대한 양의 언어 데이터를 미리 학습하여 인간과 비슷한 수준의 언어 이해와 생성을 할 수 있도록 만들어진 초거대 AI 모델을 말합니다.
- 예시: 챗GPT, GPT-4, 네이버 하이퍼클로바 등
6. 자연어 처리(NLP)
인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다. 최근 생성형 AI 기술로 인해 사람들이 더 많이 주목하고 있습니다.
- 예시: ChatGPT, 구글 번역.
7. 토큰화(Tokenization)
컴퓨터가 글을 분석하기 쉽도록 문장을 단어나 더 작은 의미 단위로 나누는 기술입니다.
예시: “오늘 날씨가 맑아요” → [“오늘”, “날씨”, “맑아요”]
8. 감정 분석(Sentiment Analysis)
텍스트 데이터를 분석해 사람의 감정 상태(긍정, 부정, 중립 등)를 파악하는 기술입니다.
예시: 쇼핑몰 리뷰를 분석하여 고객의 만족도를 알아내는 것
9. 임베딩(Embedding)
단어나 문장의 의미를 컴퓨터가 이해하기 쉽도록 숫자 형태로 표현하는 자연어 처리 기술입니다.
예시: 챗GPT가 문장의 의미를 숫자로 변환해 이해하는 방식
10. 생성형 AI(Generative AI)
새로운 텍스트, 이미지, 음악 등을 생성하는 기술로, AI의 가장 흥미로운 최신 트렌드 중 하나입니다.
- 예시: 달리(DALL-E), 미드저니(Midjourney), ChatGPT 등
11. GAN(Generative Adversarial Network)
두 개의 신경망(GAN)이 협력해 새로운 데이터를 생성하는 기술입니다. 예술적 이미지 생성이나 가짜 데이터 생성에 활용됩니다.
- 예시: 가짜 사진 생성, 딥페이크 기술.
12. 멀티모달 AI(Multimodal AI)
텍스트뿐 아니라 이미지, 비디오, 음성 등 서로 다른 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 인공지능 기술입니다.
- 예시: GPT-4의 이미지 인식 기능
13. 지도학습(Supervised Learning)
정답이 정해진 데이터를 AI에게 학습시켜서 새로운 데이터를 분류하거나 예측하게 하는 머신러닝 방법입니다.
예시: 사진에서 강아지와 고양이를 구별하게 훈련시키는 것
14. 비지도학습(Unsupervised Learning)
정답 없이 데이터 자체에서 AI가 스스로 패턴을 찾아내고 분류하는 머신러닝 방식입니다.
예시: 사용자 데이터를 분석해 유사한 사람끼리 묶어 그룹화하는 것(넷플릭스 추천 시스템)
15. 강화 학습(Reinforcement Learning)
보상과 처벌을 통해 적절한 행동을 학습하도록 만드는 기법입니다. 게임 AI와 로봇 제어에서 많이 사용됩니다.
- 예시: 알파고, 자율 주행 로봇.
16. 추천 시스템(Recommendation System)
사용자 데이터를 분석해 개인 맞춤형 콘텐츠를 추천하는 기술입니다. 이는 소비자 경험을 혁신하는 대표적인 AI 응용 사례입니다.
- 예시: 넷플릭스의 영화 추천, 유튜브의 동영상 추천.
17. 자율주행(Autonomous Driving)
AI를 기반으로 차량이 스스로 운전하는 기술입니다. 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술의 결합으로 인해 빠르게 발전하고 있습니다.
- 예시: 테슬라의 자율주행 자동차.
18. 컴퓨터 비전(Computer Vision)
이미지를 분석하고 처리하는 기술입니다. 얼굴 인식, 객체 탐지, 의료 이미지 분석 등 많은 응용 분야가 있습니다.
- 예시: 스마트폰 얼굴 인식, 자율주행 자동차의 객체 탐지.
19. 챗봇(Chatbot)
고객과 대화를 나누는 AI 시스템으로, 고객 서비스 및 소셜 미디어에서 널리 사용됩니다.
- 예시: 은행 문의 자동화, 쇼핑몰의 구매 지원 챗봇.
20. 빅데이터(Big Data)
아주 방대한 양의 데이터를 분석하여 유의미한 정보를 얻는 기술입니다.
- 예시: 네이버 실시간 검색어, 구글 트렌드.
21. 알고리즘(Algorithm)
AI가 데이터를 처리하거나 문제를 해결하기 위해 사용하는 절차와 규칙입니다. 모든 AI 기술의 기반이 되는 중요한 요소입니다.
- 예시: 구글 검색 알고리즘.
22. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)
AI 모델이 중앙 서버가 아닌 장치 자체에서 데이터 처리를 수행하는 기술입니다.
- 예시: 스마트폰에서의 얼굴 인식.
23. API(Application Programming Interface)
AI 모델과 소프트웨어가 데이터를 주고받기 위해 사용하는 인터페이스입니다. 개발자들이 AI를 쉽게 통합할 수 있게 합니다.
- 예시: OpenAI의 GPT API.
24. AI 윤리(AI Ethics)
AI 기술이 공정성과 책임을 유지하며 활용될 수 있도록 하는 연구와 실천입니다. AI의 윤리적 문제는 많은 관심을 받고 있습니다.
- 예시: 편향 문제 해결, 개인정보 보호.
25. 바이어스(편향, Bias)
AI 모델이 데이터의 편향성을 학습하여 특정 그룹에 불공정한 결과를 초래하는 현상입니다. AI 윤리 문제에서 중요한 이슈입니다.
- 예시: AI 채용 시스템에서의 성별 편향.
마치며…
지금까지 살펴본 AI 용어들은 AI 기술을 이해하고 최신 트렌드에 대해 깊이 있는 대화를 나누는 데 도움이 될 것입니다. 특히 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI와 자연어 처리 같은 기술은 현재 많은 사람들의 관심을 받고 있으며, 앞으로도 AI의 중심이 될 가능성이 큽니다. 이제 AI와 관련된 기술적인 대화를 나눌 때 조금 더 자신감을 가지실 수 있을 거예요!
