AI 기술의 진화는 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 재구성하고 있으며, AI 관련 용어 이해가 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 특히 기술과 인공지능(AI)에 대해 이해하려면 점점 더 복잡해지는 용어들을 익히는 것이 중요합니다. 아래는 AI와 관련된 최신 용어와 개념들을 정리한 내용입니다.
AI의 현재와 미래
최근 구글, 마이크로소프트, 애플 등 주요 IT 기업들의 AI 기술 발전이 휴대폰과 컴퓨터에 새로운 기능을 더하고 있습니다. 이러한 변화는 사람과 기기 간의 상호작용 방식을 크게 바꾸고 있습니다. 사람들은 이제 AI 챗봇과 자연어로 대화할 수 있으며, 이는 마치 인간과 소통하는 것과 유사한 경험을 제공합니다.
AI 용어의 중요성
AI 분야는 매우 빠르게 확장되고 있으며, 구글의 Gemini, 마이크로소프트의 Copilot, Anthropic의 Claude 같은 다양한 제품에 AI 기술이 적용되고 있습니다. 이러한 환경에서는 AI 용어에 대한 이해가 매우 중요합니다. 예를 들어, ‘인공지능(AI)’과 더 혁신적인 ‘AGI(Artificial General Intelligence)’의 차이를 아는 것은 필수적입니다. AGI는 현재의 AI보다 발전된 형태로, 인간보다 뛰어나게 다양한 작업을 수행할 수 있는 가능성을 지닌 개념입니다.
AI가 가져올 경제적 가치
AI 기술, 특히 생성 AI(generative AI)의 발전은 글로벌 경제에 연간 4.4조 달러의 가치를 창출할 수 있다고 McKinsey Global Institute는 추정하고 있습니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 경제 전반에 걸쳐 새로운 기회를 창출할 가능성을 보여줍니다.
AI 용어집
용어집에는 ‘AI 윤리’, ‘AI 안전’, ‘알고리즘’ 등을 포함하여 여러 AI 관련 용어가 수록되어 있습니다. 예를 들어, ‘AI 윤리’는 AI가 인간에게 해를 끼치지 않도록 하는 원칙들을 의미합니다. 이 밖에도 ‘생성적 적대 신경망(GANs)’이나 ‘자동화 에이전트(Autonomous Agents)’ 등 다양한 용어들이 기술되어 있으며, 이를 통해 AI가 어떤 방식으로 우리의 삶을 바꾸고 있는지를 알 수 있습니다.
AI의 기본 개념
- Artificial Intelligence (AI): 인간의 지능을 모방한 기술. 컴퓨터 프로그램이나 로봇에서 인간처럼 사고하거나 행동하는 시스템을 말합니다.
- Machine Learning (ML): AI의 하위 분야로, 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 데이터를 통해 학습하고 더 나은 예측을 내릴 수 있는 기술.
- Deep Learning: ML의 한 방법으로, 인간 두뇌를 모방한 인공 신경망을 사용해 이미지, 텍스트, 소리의 복잡한 패턴을 학습합니다.
진화된 AI 개념
- Artificial General Intelligence (AGI): 인간 수준을 넘어서는 범용 지능으로, 스스로 학습하고 개선하며 인간보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘할 수 있는 AI.
- Large Language Model (LLM): 방대한 텍스트 데이터를 학습해 자연어를 이해하고 생성하는 AI 모델. 대표적으로 GPT 계열 모델이 있습니다.
- Multimodal AI: 텍스트, 이미지, 비디오, 음성 등 다양한 입력 데이터를 동시에 처리할 수 있는 AI.
AI의 활용 및 작동 원리
- Chatbot: 인간과 대화할 수 있는 프로그램. 대표적으로 ChatGPT가 있으며, 인간의 언어를 흉내내는 방식으로 작동합니다.
- Autonomous Agents: 특정 작업을 스스로 수행할 수 있는 AI 모델. 자율주행차가 그 예입니다.
- Generative AI: 텍스트, 이미지, 코드 등을 생성할 수 있는 AI 기술. 생성적 적대 신경망(GANs)이나 텍스트-이미지 생성 모델이 이에 포함됩니다.
AI의 한계와 도전 과제
- Bias: AI가 학습한 데이터의 편향성으로 인해 발생하는 오류. 특정 인종이나 집단에 대해 고정관념을 강화할 위험이 있습니다.
- Hallucination: AI가 자신 있게 틀린 답을 생성하는 문제. 예를 들어, 역사적 사실을 잘못 진술할 수 있습니다.
- Overfitting: 모델이 학습 데이터에 지나치게 맞춰져, 새로운 데이터를 제대로 처리하지 못하는 문제.
AI 안전 및 윤리
- AI Ethics: AI가 인간에게 해를 끼치지 않도록 하는 윤리적 원칙. 데이터 수집, 편향성 제거 등에서 고려됩니다.
- AI Safety: 장기적인 AI의 위험을 탐구하는 학문으로, AI가 인간을 위협하지 않도록 설계하는 방법을 연구합니다.
- Alignment: AI를 원하는 결과를 생성하도록 조정하는 과정. 예를 들어, 콘텐츠 중재나 인간 친화적 상호작용을 위해 사용됩니다.
기술적 개념과 모델
- Transformer Model: 문장이나 이미지 같은 데이터에서 관계를 학습하는 딥러닝 모델. GPT와 같은 AI의 근간이 되는 기술입니다.
- Diffusion: 데이터를 노이즈로 변환한 후 이를 복구하며 학습하는 기법. 이미지 생성 모델에 자주 사용됩니다.
- Zero-shot Learning: 학습된 적 없는 작업을 AI가 처리하도록 하는 기법. 예를 들어, AI가 호랑이만 학습했더라도 사자를 인식하도록 하는 방식입니다.
AI의 상호작용
- Prompt: AI와 상호작용할 때 입력하는 질문이나 명령.
- Prompt Chaining: 이전 대화 내용을 바탕으로 AI가 후속 응답을 개선하는 능력.
- Temperature: AI 모델의 출력에서 무작위성을 조절하는 매개변수. 값이 높을수록 더 창의적인 응답이 나옵니다.
흥미로운 개념과 이론
- Anthropomorphism: AI에게 인간적인 특성을 부여하려는 경향. 예를 들어, 챗봇을 감정이 있는 존재로 오해하는 경우.
- Paperclips: AI가 특정 목표에 지나치게 집착하다가 인류에게 위협이 될 수 있다는 가설적 시나리오.
- FOOM: AI가 갑자기 초지능으로 도약할 가능성을 의미하며, 이를 막는 것이 불가능할 수도 있다는 개념.
기사의 각종 용어 정의 및 더 많은 정보는 다음의 원래 기사에서 확인할 수 있습니다. [기사원문보기](https://www.cnet.com/tech/services-and-software/chatgpt-glossary-48-ai-terms-that-everyone-should-know/)
