요즘 생성형 AI의 발전 속도가 눈부시게 빨라지면서, 새로운 용어들이 쉴 새 없이 등장하고 있습니다.
이미 알고 있던 개념들이 새롭게 재해석되기도 하고, 이전에는 생소했던 단어들이 이제는 일상 대화 속에 자연스럽게 스며들고 있죠.
AI 기술이 우리의 일상과 업무 방식을 혁신적으로 변화시키는 만큼, 이를 이해하기 위한 다양한 용어들도 함께 발전하고 있습니다.
이번 글에서는 기본 개념부터 고급 용어까지, 생성형 AI를 이해하는 데 필수적인 용어들을 한데 모아 보았습니다. AI 학습에 큰 도움이 되길 바라며, 필요할 때마다 쉽게 참고할 수 있도록 즐겨찾기에 추가해 두시길 추천드립니다😉
📖 생성형 AI 용어 사전
AGI (Artificial General Intelligence) - 일반 인공 지능 또는 범용 AI
AGI는 인간의 개입 없이도 다양한 복잡한 작업을 수행할 수 있는 이론적인 AI 시스템을 의미합니다. 오픈AI는 AGI를 "대부분의 경제적으로 가치 있는 작업에서 인간보다 뛰어난 성능을 보이는 고도로 자율적인 시스템"으로 정의하고 있습니다1.
AI Agent (AI 에이전트)
AI 에이전트는 특정 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 프로그램을 의미합니다. 대표적으로 고객 문의를 처리하는 AI 챗봇이나 자동화된 음성 비서가 이에 해당합니다.
AI Bias (AI 편향)
AI 편향은 AI 모델이 학습 과정에서 고정관념이나 편향된 데이터를 통해 특정 그룹이나 유형에 대해 편견을 가지게 되는 현상을 말합니다. 예를 들어, 채용 AI가 특정 성별이나 인종을 선호하는 결과를 낳는 경우가 대표적입니다2.
AI Diet (AI 다이어트)
AI 다이어트는 AI 모델의 훈련에 사용되는 데이터를 효율적으로 관리하여 모델을 경량화하고 전력 소모를 줄이는 접근 방식입니다. 비슷한 개념으로, 불필요하거나 중복된 데이터를 제거해 효율성을 높이는 데이터 관리 전략을 Data Diet라고도 합니다3.
AI Sovereignty (AI 주권)
AI 주권은 특정 국가나 조직이 자국 내 데이터를 보호하며 독립적으로 AI 기술을 운영하고자 하는 접근 방식을 의미합니다.
Computer Vision (컴퓨터 비전)
컴퓨터 비전은 기계가 이미지, 비디오 등 시각적 데이터를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 AI 분야입니다.
Foundation Model (파운데이션 모델)
파운데이션 모델은 대규모 데이터와 학습을 바탕으로 다양한 작업에 활용 가능한 범용 AI 모델로, AI 연구와 응용에서 중요한 역할을 합니다.
GPT (Generative Pre-training Transformer)
GPT는 생성형 AI 기술을 기반으로 한 언어 모델로, 자연어 처리 작업을 자동화하고 질문에 대한 답변을 생성하거나 글쓰기를 돕는 데 사용됩니다.
Guardrail (가드레일)
가드레일은 AI 모델에 적용된 정책 및 제한으로, 데이터가 책임감 있게 처리되고 모델이 부적절한 콘텐츠를 생성하지 않도록 보장하는 역할을 합니다.
NLP (Natural Language Processing) - 자연어 처리
자연어 처리는 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성하는 기술을 의미합니다. 음성 비서(Alexa, Siri), 번역기(Google Translate), 이메일 스팸 필터링 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다5.
Multi-Modal AI (멀티모달 AI)
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 유형의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 AI로, 생성형 AI의 확장 가능성을 보여주는 중요한 기술입니다.
예시: 텍스트를 기반으로 이미지를 생성하는 OpenAI의 ‘DALL·E’, 다양한 형식의 데이터를 이해하고 생성할 수 있는 Google의 ‘Gemini’ 등이 있습니다.
Orchestration (오케스트레이션)
오케스트레이션은 여러 AI 모델과 시스템이 조화를 이루어 협력하도록 조정하는 기술이나 접근 방식을 의미합니다.
Parameter (매개변수)
매개변수는 AI 모델이 학습 과정에서 조정되는 변수로, 모델의 성능과 결과를 결정하는 핵심 요소입니다.
Red Teaming (레드 팀)
레드 팀은 AI 모델의 결함과 취약점을 발견하는 것을 목표로 하는 구조화된 테스트 시스템입니다.
Temperature
Temperature는 AI 모델의 창의성이나 정확도를 조절하는 매개변수를 의미합니다.
Token (토큰)
토큰은 AI 언어 모델이 처리하는 단위(단어, 글자, 심볼)를 의미합니다. 이는 AI 모델이 문맥을 이해하고 처리하는 데 필수적인 과정입니다.
예시: "AI is Amazing!"이라는 문장은 "AI", "is", "Amazing", "!"의 4개의 토큰으로 구성됩니다.
Deep Learning (딥러닝)
딥러닝은 인공신경망을 기반으로 한 머신러닝의 한 분야로, 대량의 데이터를 통해 학습하여 복잡한 패턴을 인식하고 예측하는 기술입니다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다6.
Reinforcement Learning (강화 학습)
강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 머신러닝의 한 방법입니다. 주로 게임, 로봇 공학, 자율 주행 등에서 사용됩니다.
Transfer Learning (전이 학습)
전이 학습은 기존에 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하여 학습 효율을 높이는 기법입니다. 적은 데이터로도 높은 성능을 낼 수 있어 실무에서 많이 활용됩니다7.
Explainable AI (설명 가능한 AI)
설명 가능한 AI는 AI의 결정 과정이나 예측 결과를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술입니다. 투명성과 신뢰성을 높이기 위해 중요한 연구 분야로 자리잡고 있습니다.
Federated Learning (연합 학습)
연합 학습은 개별 장치나 기관이 데이터를 공유하지 않고 모델을 공동으로 학습하는 방법입니다. 데이터 프라이버시를 보호하면서도 AI 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다8.
GAN (Generative Adversarial Network) - 생성적 적대 신경망
GAN은 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 경쟁하면서 학습하는 구조로, 고품질의 이미지나 데이터를 생성하는 데 사용됩니다.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT는 구글에서 개발한 자연어 처리 모델로, 문맥을 양방향에서 이해하여 다양한 NLP 작업에서 높은 성능을 보입니다9.
Zero-Shot Learning (제로샷 학습)
제로샷 학습은 학습하지 않은 클래스나 태스크에 대해 모델이 예측을 수행할 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 모델의 일반화 능력을 평가하는 중요한 지표입니다.
Meta-Learning (메타 학습)
메타 학습은 모델이 새로운 작업을 빠르게 학습할 수 있도록 하는 학습 방법입니다. '학습을 학습하는' 과정으로, 효율적인 학습 알고리즘 개발에 중점을 둡니다10.
Quantum AI (양자 AI)
양자 AI는 양자 컴퓨팅의 원리를 AI에 적용하여 기존의 컴퓨팅 한계를 극복하고, 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 기술입니다. 현재 연구 단계이지만, 미래 AI 발전에 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.
Embedding (임베딩)
임베딩은 고차원 데이터를 저차원 공간에 매핑하여 의미 있는 벡터 표현을 만드는 기술입니다. 주로 단어, 문장, 이미지 등의 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.
Attention Mechanism (어텐션 메커니즘)
어텐션 메커니즘은 딥러닝 모델에서 특정 입력 부분에 더 많은 '주의'를 기울이는 방법으로, 번역기나 텍스트 생성 모델 등에서 성능 향상에 기여합니다
Self-Supervised Learning (자기 지도 학습)
자기 지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 활용하여 모델을 사전 학습하는 방법으로, 대규모 데이터셋에서 유용한 특징을 추출하는 데 사용됩니다.
Knowledge Graph (지식 그래프)
지식 그래프는 개체와 그 관계를 그래프 구조로 표현한 데이터베이스로, AI가 지식을 구조화하고 추론하는 데 활용됩니다
생성형 AI 용어 사전을 통해 다양한 AI 용어와 개념을 한눈에 정리해 보았습니다.
AI 기술이 빠르게 발전하고 변화함에 따라, 이러한 용어들을 정확히 이해하고 활용하는 것은 매우 중요합니다.
이 사전이 여러분의 AI 학습과 실무에 큰 도움이 되기를 바랍니다.
앞으로도 최신 AI 동향과 용어를 지속적으로 업데이트하여, AI의 변화에 능동적으로 대응할 수 있도록 지원할 예정입니다.
생성형 AI의 복잡한 세계를 함께 탐험하며, 더 나은 이해와 활용을 위해 계속해서 노력하겠습니다.
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요즘 생성형 AI의 발전 속도가 눈부시게 빨라지면서, 새로운 용어들이 쉴 새 없이 등장하고 있습니다.
이미 알고 있던 개념들이 새롭게 재해석되기도 하고, 이전에는 생소했던 단어들이 이제는 일상 대화 속에 자연스럽게 스며들고 있죠.
AI 기술이 우리의 일상과 업무 방식을 혁신적으로 변화시키는 만큼, 이를 이해하기 위한 다양한 용어들도 함께 발전하고 있습니다.
이번 글에서는 기본 개념부터 고급 용어까지, 생성형 AI를 이해하는 데 필수적인 용어들을 한데 모아 보았습니다. AI 학습에 큰 도움이 되길 바라며, 필요할 때마다 쉽게 참고할 수 있도록 즐겨찾기에 추가해 두시길 추천드립니다😉
📖 생성형 AI 용어 사전
AGI (Artificial General Intelligence) - 일반 인공 지능 또는 범용 AI
AGI는 인간의 개입 없이도 다양한 복잡한 작업을 수행할 수 있는 이론적인 AI 시스템을 의미합니다. 오픈AI는 AGI를 "대부분의 경제적으로 가치 있는 작업에서 인간보다 뛰어난 성능을 보이는 고도로 자율적인 시스템"으로 정의하고 있습니다1.
AI Agent (AI 에이전트)
AI 에이전트는 특정 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 프로그램을 의미합니다. 대표적으로 고객 문의를 처리하는 AI 챗봇이나 자동화된 음성 비서가 이에 해당합니다.
AI Bias (AI 편향)
AI 편향은 AI 모델이 학습 과정에서 고정관념이나 편향된 데이터를 통해 특정 그룹이나 유형에 대해 편견을 가지게 되는 현상을 말합니다. 예를 들어, 채용 AI가 특정 성별이나 인종을 선호하는 결과를 낳는 경우가 대표적입니다2.
AI Diet (AI 다이어트)
AI 다이어트는 AI 모델의 훈련에 사용되는 데이터를 효율적으로 관리하여 모델을 경량화하고 전력 소모를 줄이는 접근 방식입니다. 비슷한 개념으로, 불필요하거나 중복된 데이터를 제거해 효율성을 높이는 데이터 관리 전략을 Data Diet라고도 합니다3.
AI Sovereignty (AI 주권)
AI 주권은 특정 국가나 조직이 자국 내 데이터를 보호하며 독립적으로 AI 기술을 운영하고자 하는 접근 방식을 의미합니다.
Computer Vision (컴퓨터 비전)
컴퓨터 비전은 기계가 이미지, 비디오 등 시각적 데이터를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 AI 분야입니다.
Foundation Model (파운데이션 모델)
파운데이션 모델은 대규모 데이터와 학습을 바탕으로 다양한 작업에 활용 가능한 범용 AI 모델로, AI 연구와 응용에서 중요한 역할을 합니다.
GPT (Generative Pre-training Transformer)
GPT는 생성형 AI 기술을 기반으로 한 언어 모델로, 자연어 처리 작업을 자동화하고 질문에 대한 답변을 생성하거나 글쓰기를 돕는 데 사용됩니다.
Guardrail (가드레일)
가드레일은 AI 모델에 적용된 정책 및 제한으로, 데이터가 책임감 있게 처리되고 모델이 부적절한 콘텐츠를 생성하지 않도록 보장하는 역할을 합니다.
NLP (Natural Language Processing) - 자연어 처리
자연어 처리는 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성하는 기술을 의미합니다. 음성 비서(Alexa, Siri), 번역기(Google Translate), 이메일 스팸 필터링 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다5.
Multi-Modal AI (멀티모달 AI)
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 유형의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 AI로, 생성형 AI의 확장 가능성을 보여주는 중요한 기술입니다.
예시: 텍스트를 기반으로 이미지를 생성하는 OpenAI의 ‘DALL·E’, 다양한 형식의 데이터를 이해하고 생성할 수 있는 Google의 ‘Gemini’ 등이 있습니다.
Orchestration (오케스트레이션)
오케스트레이션은 여러 AI 모델과 시스템이 조화를 이루어 협력하도록 조정하는 기술이나 접근 방식을 의미합니다.
Parameter (매개변수)
매개변수는 AI 모델이 학습 과정에서 조정되는 변수로, 모델의 성능과 결과를 결정하는 핵심 요소입니다.
Red Teaming (레드 팀)
레드 팀은 AI 모델의 결함과 취약점을 발견하는 것을 목표로 하는 구조화된 테스트 시스템입니다.
Temperature
Temperature는 AI 모델의 창의성이나 정확도를 조절하는 매개변수를 의미합니다.
Token (토큰)
토큰은 AI 언어 모델이 처리하는 단위(단어, 글자, 심볼)를 의미합니다. 이는 AI 모델이 문맥을 이해하고 처리하는 데 필수적인 과정입니다.
예시: "AI is Amazing!"이라는 문장은 "AI", "is", "Amazing", "!"의 4개의 토큰으로 구성됩니다.
Deep Learning (딥러닝)
딥러닝은 인공신경망을 기반으로 한 머신러닝의 한 분야로, 대량의 데이터를 통해 학습하여 복잡한 패턴을 인식하고 예측하는 기술입니다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다6.
Reinforcement Learning (강화 학습)
강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 머신러닝의 한 방법입니다. 주로 게임, 로봇 공학, 자율 주행 등에서 사용됩니다.
Transfer Learning (전이 학습)
전이 학습은 기존에 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하여 학습 효율을 높이는 기법입니다. 적은 데이터로도 높은 성능을 낼 수 있어 실무에서 많이 활용됩니다7.
Explainable AI (설명 가능한 AI)
설명 가능한 AI는 AI의 결정 과정이나 예측 결과를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술입니다. 투명성과 신뢰성을 높이기 위해 중요한 연구 분야로 자리잡고 있습니다.
Federated Learning (연합 학습)
연합 학습은 개별 장치나 기관이 데이터를 공유하지 않고 모델을 공동으로 학습하는 방법입니다. 데이터 프라이버시를 보호하면서도 AI 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다8.
GAN (Generative Adversarial Network) - 생성적 적대 신경망
GAN은 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 경쟁하면서 학습하는 구조로, 고품질의 이미지나 데이터를 생성하는 데 사용됩니다.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT는 구글에서 개발한 자연어 처리 모델로, 문맥을 양방향에서 이해하여 다양한 NLP 작업에서 높은 성능을 보입니다9.
Zero-Shot Learning (제로샷 학습)
제로샷 학습은 학습하지 않은 클래스나 태스크에 대해 모델이 예측을 수행할 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 모델의 일반화 능력을 평가하는 중요한 지표입니다.
Meta-Learning (메타 학습)
메타 학습은 모델이 새로운 작업을 빠르게 학습할 수 있도록 하는 학습 방법입니다. '학습을 학습하는' 과정으로, 효율적인 학습 알고리즘 개발에 중점을 둡니다10.
Quantum AI (양자 AI)
양자 AI는 양자 컴퓨팅의 원리를 AI에 적용하여 기존의 컴퓨팅 한계를 극복하고, 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 기술입니다. 현재 연구 단계이지만, 미래 AI 발전에 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.
Embedding (임베딩)
임베딩은 고차원 데이터를 저차원 공간에 매핑하여 의미 있는 벡터 표현을 만드는 기술입니다. 주로 단어, 문장, 이미지 등의 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.
Attention Mechanism (어텐션 메커니즘)
어텐션 메커니즘은 딥러닝 모델에서 특정 입력 부분에 더 많은 '주의'를 기울이는 방법으로, 번역기나 텍스트 생성 모델 등에서 성능 향상에 기여합니다
Self-Supervised Learning (자기 지도 학습)
자기 지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 활용하여 모델을 사전 학습하는 방법으로, 대규모 데이터셋에서 유용한 특징을 추출하는 데 사용됩니다.
Knowledge Graph (지식 그래프)
지식 그래프는 개체와 그 관계를 그래프 구조로 표현한 데이터베이스로, AI가 지식을 구조화하고 추론하는 데 활용됩니다
생성형 AI 용어 사전을 통해 다양한 AI 용어와 개념을 한눈에 정리해 보았습니다.
AI 기술이 빠르게 발전하고 변화함에 따라, 이러한 용어들을 정확히 이해하고 활용하는 것은 매우 중요합니다.
이 사전이 여러분의 AI 학습과 실무에 큰 도움이 되기를 바랍니다.
앞으로도 최신 AI 동향과 용어를 지속적으로 업데이트하여, AI의 변화에 능동적으로 대응할 수 있도록 지원할 예정입니다.
생성형 AI의 복잡한 세계를 함께 탐험하며, 더 나은 이해와 활용을 위해 계속해서 노력하겠습니다.
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