AI(인공지능) 관련 뉴스를 읽거나 대화를 나누다 보면, 낯선 용어 때문에 내용을 이해하기 어려울 때가 많습니다. 이번 글에서는 AI 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 자주 등장하는 핵심 용어를 하나씩 풀어 설명합니다. 일상 속 비유와 사례를 함께 들어, 기술적인 배경지식이 없어도 쉽게 이해할 수 있게 구성했습니다.
1. 인공지능(AI, Artificial Intelligence)
사람처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결하는 컴퓨터 기술입니다. 예: 스마트폰 음성 비서(시리, 빅스비), 자율주행차, 자동 번역기.
쉽게 말해, AI는 '스스로 생각하는 컴퓨터'라고 할 수 있습니다.
2. 머신러닝(Machine Learning)
AI의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 학습하여 스스로 규칙을 찾아내고 결과를 예측하는 기술입니다. 예: 유튜브 추천 알고리즘, 스팸 메일 필터.
비유: 학생이 문제집을 많이 풀어보고 시험에서 새로운 문제를 맞히는 것과 비슷합니다.
3. 딥러닝(Deep Learning)
머신러닝의 한 종류로, 사람의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망(Neural Network)을 사용합니다. 이미지·음성 인식, 자율주행, 자연어 처리에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
예: 얼굴 인식 잠금 해제, 음성 명령 실행.
4. 생성형 AI(Generative AI)
기존 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 오디오, 영상)를 생성하는 AI입니다. ChatGPT, Midjourney, DALL·E가 대표적입니다.
활용 예시: 보고서 초안 작성, 제품 광고 이미지 생성, 소설 줄거리 구성.
5. 뉴럴 네트워크(Neural Network)
수많은 '노드(뉴런)'가 연결되어 정보를 처리하는 구조입니다. 복잡한 문제를 단계별로 학습하고 해결합니다.
비유: 수많은 전구가 연결되어 하나의 큰 그림을 만드는 전등판.
6. 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)
사람이 사용하는 언어를 이해하고 해석하는 기술입니다. 예: 번역 서비스, 챗봇, 음성 비서.
ChatGPT의 핵심 기술 중 하나이기도 합니다.
7. 강화학습(Reinforcement Learning)
AI가 시행착오를 반복하며 '보상'을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식입니다. 알파고가 바둑을 두며 실력을 높인 방식이 여기에 해당합니다.
비유: 게임에서 점수를 더 많이 얻기 위해 전략을 바꾸며 플레이하는 것.
8. 파인튜닝(Fine-tuning)
이미 학습된 AI 모델을 특정 목적에 맞게 추가 학습시키는 방법입니다. 예: 일반 언어 모델을 법률 문서 작성에 특화시키는 작업.
9. 클라우드 AI
AI 기능을 클라우드 서버에서 제공하여, 사용자는 별도의 하드웨어 없이도 AI를 활용할 수 있습니다. 구글 클라우드 AI, AWS AI 서비스가 대표적입니다.
10. AI 편향(Bias)
AI가 학습한 데이터의 불균형이나 오류로 인해 특정 결과에 치우친 판단을 내리는 현상입니다. 윤리적 AI 개발의 가장 큰 과제 중 하나입니다.
11. AI 거버넌스(Governance)
AI를 안전하고 공정하게 개발·운영하기 위해 필요한 규칙, 정책, 절차를 말합니다. 개인정보 보호, 저작권 준수, 투명성 확보 등이 포함됩니다.
12. 인공지능의 미래
앞으로 AI는 더 정교하고 맞춤형으로 발전할 것입니다. 업무 자동화, 개인화 서비스, 과학 연구, 예술 창작까지 활용 범위가 계속 확대됩니다. 이러한 흐름 속에서 기본 용어를 이해하는 것은 필수입니다.