2025년에 꼭 알아야 할 AI 용어 30가지

AI 혁명이 가속화되면서 이를 정의하는 언어도 빠르게 발전하고 있습니다. 미래를 형성하는 대화에서 앞서 나가기 위해선 이 핵심 용어들을 숙지하는 것이 필수입니다. 이 확장된 가이드는 현재 AI 분야를 지배하는 가장 영향력 있는 유행어들을 최신 중요도 순으로 정리했습니다.

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1. 생성형 AI (GenAI)

여전히 정상에 위치한 생성형 AI는 창조에 관한 모든 것입니다. 이 모델들은 기존 데이터를 분석하는 대신 텍스트, 이미지, 코드 또는 오디오와 같은 완전히 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 현재 AI 분야에서 창의성 붐을 이끄는 기술입니다.

2. 대규모 언어 모델 (LLMs)

GenAI의 많은 부분을 뒷받침하는 LLMs은 방대한 양의 텍스트 데이터로 훈련된 AI 모델입니다. 주요 기능은 인간의 언어를 이해, 생성 및 처리하는 것으로, 대화형 AI와 정교한 글쓰기 도구의 두뇌 역할을 합니다.

3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT는 OpenAI가 개발한 대규모 언어 모델 계열입니다. 이 모델들은 방대한 데이터셋으로 사전 훈련되며 Transformer 아키텍처를 사용해 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성합니다. GPT-3 및 GPT-4와 같은 GPT 모델들은 자연어 처리 분야에서 새로운 기준을 세우며 챗봇, 콘텐츠 생성 도구 등을 구동하고 있습니다.

4. AI 에이전트

단순한 명령을 넘어서, AI 에이전트는 환경을 인지하고, 결정을 내리며, 특정 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하도록 설계된 AI 시스템입니다. AI 세계의 독립적인 문제 해결자로 생각하면 됩니다.

5. 프롬프트 엔지니어링

이는 AI와 효과적으로 대화하는 기술입니다. 프롬프트 엔지니어링은 특히 LLMs와 같은 AI 모델에 완벽한 입력(“프롬프트”)을 구성하여 원하는 결과를 정확히 얻어내는 기술입니다. AI의 전체 잠재력을 끌어내는 데 중요합니다.

6. AI 환각 현상

AI가 “환각(hallucination)“을 일으킬 때, 그것은 완벽하게 그럴듯하게 들리지만 실제로는 잘못되었거나, 무의미하거나, 만들어낸 정보를 생성합니다. 이는 특히 LLM(Large Language Models)과 관련하여 중요한 과제이며, AI 신뢰성을 향상시키기 위한 주요 초점입니다.

7. 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)

AI 환각 현상을 방지하기 위해 RAG는 LLM과 검색 시스템을 결합합니다. AI는 응답을 생성하기 전에 특정 지식 기반에서 관련성 있고 사실적인 정보를 가져와 답변을 더 정확하고 검증 가능하게 만듭니다.

8. 멀티모달 AI(Multimodal AI)

이 강력한 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 여러 유형의 데이터를 동시에 이해하고 처리할 수 있습니다. 멀티모달 AI는 더 풍부하고 인간과 유사한 상호작용을 가능하게 하며 다양한 응용 프로그램을 가능하게 합니다.

9. 미세 조정(Fine-tuning)

특정 작업을 위해 AI 모델을 맞춤화하고 싶으신가요? 미세 조정은 사전 훈련된 AI 모델(예: 일반적인 LLM)을 가져와 더 작고 전문적인 데이터셋으로 추가 훈련할 수 있게 합니다. 이를 통해 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 조정하여 매우 효과적으로 만들 수 있습니다.

10. 책임 있는 AI(Responsible AI)

AI가 우리 삶에 더 통합될수록, 그 윤리적인 개발과 사용을 보장하는 것이 가장 중요합니다. 책임 있는 AI는 공정성, 투명성, 책임성 및 AI 시스템의 전반적인 유익한 배포를 포괄하는 용어입니다.

11. AI 안전성(AI Safety)

이 분야는 고급 AI 시스템으로 인한 잠재적 재앙적 결과를 방지하는 데 초점을 맞춥니다. AI 안전성 연구는 의도하지 않은 결과, 오용 및 고성능 AI에 대한 통제 유지와 같은 중요한 문제를 다룹니다.

12. AI 거버넌스(AI Governance)

누가 AI에 대한 규칙을 정할까요? AI 거버넌스는 사회적 가치와 법적 요구 사항에 부합하는 방식으로 AI의 개발과 사용을 안내하기 위해 마련된 프레임워크, 정책 및 규정을 의미합니다.

13. 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)

AI가 특정 결정을 내린 _이유_가 궁금한 적이 있나요? **설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)**는 AI 시스템의 출력과 추론 과정을 인간이 이해하고 해석할 수 있도록 만드는 기술을 포함합니다. 이는 신뢰를 구축하고 책임성을 보장하는 데 핵심적입니다.

14. 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)

AI의 성배와 같은 존재: AGI는 오늘날 우리가 가진 특화된 AI와 달리, 다양한 작업에서 인간 수준의 인지 능력을 갖춘 가상의 AI 유형을 말합니다. 이는 AI의 궁극적인 잠재력에 대한 많은 논의를 불러일으키는 개념입니다.

15. 디퓨전 모델(Diffusion Models)

이들은 많은 놀라운 AI 생성 이미지 뒤에 있는 마법사들입니다. 디퓨전 모델은 무작위 노이즈로 시작하여 점차적으로 “노이즈 제거”를 수행하여 선명하고 고품질의 이미지나 다른 출력물을 만들어냅니다.

16. AI 코파일럿(AI Copilot)

AI 코파일럿을 당신의 지능형 조수라고 생각해보세요. 이는 인간과 함께 작업하도록 설계된 AI 시스템으로, 코딩이나 글쓰기와 같은 다양한 분야에서 인간의 능력을 증강시키고, 일상적인 작업을 자동화하며, 해결책을 제안하고 생산성을 높입니다.

17. 토큰(Tokens)

LLM이 처리하는 텍스트의 기본 단위를 토큰이라고 합니다. 토큰은 전체 단어, 단어의 일부, 구두점 또는 단일 문자일 수 있습니다. 토큰을 이해하는 것은 LLM의 입력/출력 제한과 비용을 관리하는 데 필수적입니다.

18. 컨텍스트 윈도우(Context Window)

컨텍스트 윈도우는 기본적으로 LLM의 단기 기억입니다. 이는 AI가 응답을 생성할 때 “기억”하거나 고려할 수 있는 최대 텍스트 양(토큰 기준)을 정의하며, 더 길고 일관성 있는 대화를 가능하게 합니다.

19. 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE)

전문가 혼합(MoE) 신경망에서는 다양한 “전문가” 서브 네트워크가 데이터의 다른 측면을 전문적으로 처리합니다. 그런 다음 “게이트” 네트워크가 특정 입력을 처리할 전문가를 결정하여 매우 큰 AI 모델을 더 효율적으로 만듭니다.

20. 합성 데이터(Synthetic Data)

**합성 데이터(Synthetic data)**는 실제 개인 정보를 포함하지 않으면서도 현실 세계 데이터의 통계적 특성을 모방한 인공적으로 생성된 데이터입니다. 실제 데이터가 부족하거나 민감하거나 비용이 너무 많이 드는 경우 AI 모델을 훈련하는 데 매우 유용합니다.

21. 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)

이것은 AI가 시행착오를 통해 학습하는 방법입니다. 강화 학습에서는 AI 에이전트가 환경에서 행동을 수행하고 보상 또는 패널티를 받아 복잡한 행동을 학습하고 목표를 달성할 수 있습니다. 게임 플레이나 로봇 공학에서 사용됩니다.

22. 머신 러닝(Machine Learning, ML)

AI의 핵심 분야인 머신 러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 데이터로부터 학습할 수 있는 알고리즘 개발에 중점을 둡니다. 많은 AI 애플리케이션의 기반이 됩니다.

23. 딥 러닝(Deep Learning, DL)

머신 러닝의 하위 집합인 딥 러닝은 다층 신경망(종종 “딥” 신경망이라고 함)을 사용하여 방대한 양의 데이터에서 복잡한 패턴을 학습합니다. 이는 고급 이미지 인식 및 자연어 처리를 가능하게 합니다.

24. 신경망(Neural Network)

인간의 뇌에서 영감을 받은 신경망은 정보를 처리하는 상호 연결된 “노드” 또는 “뉴런”으로 구성된 컴퓨팅 시스템입니다. 딥 러닝 모델의 기본 구성 요소입니다.

25. 과적합(Overfitting)

AI 모델 훈련에서 과적합은 모델이 훈련 데이터를 너무 잘 학습하여 노이즈와 무작위 변동까지 포함하게 될 때 발생합니다. 이로 인해 모델은 새로운, 보지 못한 데이터에서 성능이 떨어지며 일반화하는 데 어려움을 겪습니다.

26. 전이 학습(Transfer Learning)

전이 학습은 사전 훈련된 모델(일반적인 작업을 위해 대규모 데이터셋으로 이미 훈련된 모델)을 가져와 다른 관련 작업에 재사용하는 것을 포함합니다. 이는 상당한 시간과 계산 자원을 절약합니다.

27. 임베딩(Embeddings)

Embeddings are numerical representations (vectors) of text, images, or other data that capture their meaning and relationships. AI models use these to understand and process data efficiently.

28. Vector Database

A Vector Database is optimized for storing, managing, and searching vector embeddings. They are crucial for applications like RAG and recommendation systems, enabling fast similarity searches.

29. Data Augmentation

To increase the amount and diversity of training data, data augmentation involves creating new data from existing data by making small, strategic modifications (e.g., rotating images, synonym replacement in text).

30. Automated Decision-Making (ADM)

Automated Decision-Making refers to systems that make decisions with minimal human intervention, based on algorithms and data. This is increasingly common in areas like loan approvals or content moderation.

That’s a lot of cutting-edge concepts! With this vocabulary, you’re now better equipped to navigate the fast-evolving world of AI. The more familiar you are with these terms, the more clearly you’ll see both the incredible opportunities and the critical challenges AI brings.

Which of these terms are you most curious about? Let us know in the comments!