인공지능(AI)은 더 이상 기술 전문가들만의 영역이 아닙니다. 챗봇, 이미지 생성, 음성 인식, 자동 번역 등 일상 속에서도 AI 기술이 광범위하게 활용되고 있습니다. 하지만 AI에 대한 관심이 높아지는 만큼, 전문 용어에 대한 혼란도 함께 커지고 있는 것이 현실입니다.
이번 글에서는 2025년 현재 기준으로 자주 사용되는 AI 관련 용어들을 누구나 이해하기 쉬운 형태로 정리해 드립니다.
AI에 관심은 있지만 용어가 어렵게 느껴졌던 분들, 또는 AI 기술을 소개하거나 활용하고 싶은 분들께 실질적인 도움이 될 것입니다.
✅ 1. 인공지능(AI, Artificial Intelligence)
AI는 인간처럼 사고하고, 학습하고, 판단할 수 있는 기술을 의미합니다.
즉, 인간의 지능 활동을 컴퓨터가 수행하도록 만든 시스템입니다.
AI는 매우 넓은 개념이며, 그 안에는 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 기술이 포함됩니다.
✅ 2. 머신러닝(Machine Learning)
AI의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고, 규칙을 찾아내는 기술입니다.
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프로그래머가 일일이 명령어를 지정하지 않아도, 데이터 기반으로 예측/분류/판단 가능
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예시: 이메일 스팸 분류, 날씨 예측, 추천 알고리즘 등
핵심 키워드: 학습(Training), 예측(Prediction), 모델(Model)
✅ 3. 딥러닝(Deep Learning)
머신러닝의 하위 개념으로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망(Neural Network)을 활용해 복잡한 문제를 처리하는 기술입니다.
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이미지 인식, 음성 인식, 번역 등 고난이도 작업에 특화
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많은 양의 데이터를 통해 스스로 피처(특징)를 추출함
예: 자율주행차, 얼굴 인식, 이미지 생성 AI(미드저니 등)
✅ 4. 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)
자연어 처리(NLP)는 사람이 사용하는 언어(자연어)를 컴퓨터가 이해하고 해석하게 만드는 기술입니다.
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예시: 챗봇, 음성 비서, 번역기, 문서 요약 등
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최근 GPT와 같은 언어 모델이 NLP 기술을 빠르게 발전시킴
자주 쓰이는 NLP 활용 예시:
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ChatGPT
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네이버 파파고
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AI 고객센터 상담
✅ 5. LLM (Large Language Model, 대규모 언어 모델)
LLM은 수십억 개 이상의 문장 데이터를 학습하여, 사람처럼 문장을 생성하거나 요약하는 AI 모델입니다.
GPT, Claude, Gemini, LLaMA 등 대부분의 최신 챗봇 기술은 LLM 기반입니다.
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자연어의 문맥 이해, 요약, 번역, 생성 등 고도화된 언어 처리 가능
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파인튜닝을 통해 특정 분야에 특화된 모델로 개선 가능
✅ 6. 챗봇(Chatbot)
사람처럼 대화를 주고받을 수 있는 프로그램으로, 최근에는 대부분 LLM을 기반으로 동작합니다.
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고객 상담, 정보 안내, AI 도우미 등에 사용
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텍스트, 음성, 이미지 기반으로 다양하게 발전 중
예시: ChatGPT, 네이버 톡톡, 삼성 Bixby, 카카오 i 등
✅ 7. 파인튜닝(Fine-Tuning)
LLM 등 기존 모델에 추가 데이터를 학습시켜 특정 목적에 맞게 성능을 최적화하는 기술입니다.
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기존 모델을 처음부터 다시 학습시키지 않고, 일부만 미세 조정
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예시: 의학 상담 특화 GPT, 법률 자문 GPT 등
✅ 기업에서는 파인튜닝을 통해 자사에 맞는 AI 챗봇을 제작하기도 합니다.
✅ 8. 프롬프트(Prompt) & 프롬프트 엔지니어링
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Prompt(프롬프트): AI에게 원하는 작업을 지시하는 입력 명령어
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Prompt Engineering(프롬프트 엔지니어링): 더 정확한 응답을 얻기 위한 프롬프트 작성 기술
예시:
“다음 문장을 3줄로 요약해줘”
“마케팅 전문가처럼 이 제품을 소개하는 문장을 써줘”
2025년 현재, 프롬프트 기술은 AI를 잘 활용하는 핵심 능력으로 여겨지고 있습니다.
✅ 9. 생성형 AI (Generative AI)
단순히 정보를 검색하거나 응답하는 수준을 넘어서, 새로운 콘텐츠(문장, 이미지, 코드 등)를 생성하는 AI 기술입니다.
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예시: ChatGPT (문장 생성), Midjourney (이미지 생성), Suno (음악 생성)
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콘텐츠 산업, 교육, 마케팅, 개발 분야 등에서 빠르게 확산 중
대표 플랫폼:
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OpenAI ChatGPT
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Google Gemini
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Meta LLaMA
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Microsoft Copilot
✅ 10. 컴퓨터 비전(Computer Vision)
이미지나 영상에서 의미 있는 정보를 분석하고 해석하는 기술입니다.
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예시: 자율주행차의 도로 인식, 얼굴 인식 출입 시스템, 의료 영상 분석
주요 기술:
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이미지 분류 (고양이 vs 강아지)
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객체 인식 (자동차, 신호등 등 인식)
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영상 분석 (CCTV, 보안 시스템)
✅ 보너스: AI 관련 최신 트렌드 (2025년 기준)
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멀티모달 AI: 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리
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온디바이스 AI: 기기 자체에서 AI 처리 (스마트폰, 노트북 등)
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AGI(인공지능 일반화): 인간처럼 사고하고 판단하는 범용 인공지능 개발 논의 활발
마무리: 이제 AI는 모두의 기술입니다
AI는 더 이상 개발자나 연구자만의 도구가 아닙니다. 누구나 AI 툴을 활용하고, 그 가능성을 체감할 수 있는 시대입니다.
하지만 AI를 제대로 활용하려면, 기본 용어와 개념을 정확히 이해하는 것이 무엇보다 중요합니다.
이번 글에서 소개한 AI 용어들을 바탕으로, 여러분의 디지털 역량과 정보 해석력이 한층 높아지기를 바랍니다.
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