[블록미디어] 인공지능(AI) 기술과 서비스는 매일 매일 발전하고 있습니다. AI 관련 뉴스를 제대로 이해하기 위해서는 쏟아지는 관련 용어를 먼저 배워야 할 판입니다.

블룸버그가 정리한 AI 용어 33 개를 챗GPT 번역으로 요약 정리했습니다. 알파벳 순으로 배열했습니다.

1. AGI (Artificial General Intelligence) : 범용 인공지능
AGI는 현재의 인공지능 시스템과는 달리 특정 작업에만 국한되지 않고, 인간과 같이 다양한 복잡한 문제를 해결할 수 있는 인공지능입니다. 오늘날 AI는 특정 작업에서 인간을 능가할 수 있지만, AGI는 다양한 분야에서 인간과 동등하거나 그 이상으로 작업을 수행할 수 있는 능력을 목표로 합니다. AGI의 구현은 철학적, 윤리적 논쟁을 불러일으키며, 인간의 존재와 역할에 대해 중요한 질문을 던지게 될 것입니다.

2. Agents : 에이전트
에이전트는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어서, 사용자의 대리인 역할을 할 수 있는 AI 시스템입니다. 예를 들어, 챗봇이 단순히 정보를 제공하는 대신, 실제로 사용자의 요청을 처리하고 작업을 수행할 수 있습니다. 에이전트 기술의 발전은 개인 비서, 금융 거래, 일정 관리 등에서 큰 변화를 불러일으킬 수 있습니다.

3. Algorithm : 알고리즘
알고리즘은 문제 해결을 위한 일련의 규칙이나 절차를 말합니다. 수학적 또는 논리적 과정을 따라 특정 입력을 처리해 결과를 도출합니다. AI 분야에서 알고리즘은 데이터를 기반으로 학습하고, 패턴을 인식하며, 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 특히 기계 학습에서 사용되는 알고리즘은 데이터에서 자동으로 학습하며, 사람의 개입 없이도 성능을 개선할 수 있습니다.

4. Alignment : 정렬, 조정
AI가 인간의 가치와 일치하도록 조정하는 과정입니다. AI가 자율성을 가질수록, 그 행동이 인간의 도덕적 기준이나 사회적 규범을 따르는지 확인하는 것이 중요해집니다. 문제는 “핵심 인간 가치”가 무엇인지에 대해 다양한 견해가 존재하며, AI가 어떤 행동을 해도 되는지에 대한 합의가 없다는 점입니다.

5. Artificial Intelligence : 인공지능
AI는 인간의 지적 능력을 모방하는 시스템으로, 인식, 학습, 추론, 문제 해결, 언어 이해 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 현대 AI는 기계 학습, 신경망, 자연어 처리 등의 기술을 사용하여 인간과 유사한 작업을 수행하지만, “이해” 자체는 하지 않으며 데이터를 기반으로 한 패턴 인식을 통해 결정을 내립니다.

6. Benchmarks : 벤치마크
벤치마크는 AI 성능을 평가하기 위한 기준으로, 여러 가지 작업을 통해 시스템의 능력을 측정합니다. 벤치마크는 AI 모델 간의 성능 비교를 가능하게 하며, 특히 학습 속도, 정확도, 문제 해결 능력 등을 측정하는 데 사용됩니다. 독립적이고 표준화된 벤치마크가 아직 부족하다는 것이 문제로, 현재는 각 기업이 자체적으로 벤치마크를 설계하여 경쟁하고 있습니다.

7. Chatbots : 챗봇
챗봇은 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 프로그램입니다. 초창기 챗봇은 간단한 대화만 가능했으나, 오늘날의 챗봇은 자연어 처리를 사용하여 복잡한 대화를 나누고, 더욱 인간과 유사한 상호작용을 제공합니다. 챗봇은 고객 지원, 정보 검색, 예약 시스템 등에 널리 사용됩니다.

8. Claude : 클로드
Anthropic에서 개발한 AI 챗봇으로, OpenAI의 ChatGPT와 경쟁합니다. Anthropic은 안전한 AI 개발을 중점적으로 다루며, 클로드는 이를 바탕으로 설계되었습니다. 클로드는 주로 기업 고객을 대상으로 하며, 이미지 생성과 같은 기능은 제공하지 않지만, 다양한 질문에 신속하고 정확하게 답변할 수 있습니다.

9. Computer Vision : 컴퓨터 비전
컴퓨터 비전은 AI가 이미지를 분석하고, 패턴을 인식하며, 특정 물체를 인식하도록 하는 기술입니다. 자율 주행 자동차, 안면 인식, 의료 이미지 분석 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 특히 객체를 탐지하고 분류하는 능력은 안전 및 보안 분야에서 큰 역할을 하고 있지만, 인종 차별 및 편향 문제 등도 논의되고 있습니다.

10. Emergent Behaviors : 자발적 행동
AI 모델이 매우 복잡해질 때, 의도하지 않은 새로운 행동이 나타나는 현상을 말합니다. 예를 들어, 대규모 언어 모델이 훈련되지 않은 상태에서도 코드를 생성하거나 특정 지식을 응용할 수 있는 능력을 보일 때가 있습니다. 이는 AI의 복잡성에 따라 예측할 수 없는 결과가 나타날 수 있다는 점에서 주목됩니다.

11. Fine-Tuning : 미세 조정
AI 모델이 특정한 데이터나 작업에 대해 더 나은 성능을 보이도록 추가 학습시키는 과정입니다. 이를 통해 기업들은 자신들의 요구에 맞게 AI를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 산업의 데이터를 사용하여 AI가 해당 분야에서 더 유능하게 작동하도록 미세 조정할 수 있습니다.

12. Frontier Models : 최첨단 모델
AI 기술의 최전선에 있는 가장 혁신적인 모델들을 지칭합니다. OpenAI, Google, Meta와 같은 대형 기업들이 개발한 최신 AI 모델들이 대표적입니다. 이러한 모델들은 기술적 성능 면에서 최고 수준에 도달해 있으며, 복잡한 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

13. Gemini : 제미니
Google이 개발한 AI 모델 계열로, 다중 모드 기능을 갖추고 있습니다. 텍스트뿐만 아니라 이미지에 대한 응답도 가능하며, 음식 이미지에 대한 레시피를 제공하는 것과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

14. Generative AI : 생성형 인공지능
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI입니다. 이 AI는 기존의 데이터를 학습하여 새로운 창작물을 만들 수 있으며, 창작, 예술, 교육 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 하지만 저작권 문제와 같은 법적 이슈도 발생하고 있습니다.

15. GPT (Generative Pretrained Transformer) : 생성형 사전 학습 변환기
GPT는 대형 언어 모델의 한 종류로, 입력된 텍스트를 기반으로 문맥과 의미를 이해하고 적절한 응답을 생성합니다. 이 모델은 자연어 처리에서 중요한 역할을 하며, 번역, 텍스트 생성, 문서 요약 등에 사용됩니다.

16. Grok : 그록
Elon Musk의 AI 스타트업인 xAI에서 개발한 챗봇으로, X 플랫폼에서 제공됩니다. Grok은 재치 있는 응답과 함께 매우 빠른 학습 능력을 자랑하며, 짧은 시간 안에 경쟁력 있는 AI 제품으로 떠오르고 있습니다.

17. Hallucination : 환각
AI가 실제로 존재하지 않는 정보를 사실처럼 생성하는 현상을 말합니다. AI가 데이터 부족이나 잘못된 학습으로 인해 없는 내용을 만들어낼 때 발생하며, 이는 AI의 신뢰성 문제로 이어질 수 있습니다.

18. Large Language Models : 대형 언어 모델
대형 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 AI입니다. LLM은 번역, 문서 생성, 요약 등에서 중요한 역할을 하며, 학습된 데이터의 양과 질에 따라 성능이 크게 좌우됩니다.

19. Llama : 라마
Meta에서 개발한 AI 모델로, 개발자들에게 자유롭게 제공되는 오픈 소스 모델입니다. Llama는 다양한 제품의 기반으로 사용되며, AI 생태계에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다.

20. Machine Learning : 기계 학습
기계 학습은 데이터를 기반으로 스스로 학습하여 성능을 향상시키는 AI 기술입니다. 기계 학습 알고리즘은 데이터에서 패턴을 찾아내어 이를 바탕으로 예측하거나 결정을 내리며, 사람의 개입 없이 스스로 개선할 수 있습니다.

21. Model Collapse : 모델 붕괴
AI 모델이 AI 생성 데이터를 학습함으로써 성능이 저하되는 현상입니다. AI가 스스로 생성한 콘텐츠를 학습할 때, 그 품질이 점차 떨어지고, 결과적으로 성능이 저하될 위험이 있습니다.

22. Multimodal : 다중 모드
텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 입력을 처리하고, 이에 대한 응답을 제공할 수 있는 AI 시스템입니다. 예를 들어, 사용자가 AI에게 이미지를 보여주며 그에 대한 설명을 요청하거나, 음성 명령을 내리고 이를 텍스트로 변환하는 작업이 가능합니다.

23. Natural Language Processing (NLP) : 자연어 처리
NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 해석하며, 생성하는 기술입니다. 음성 인식, 번역, 텍스트 생성 등에서 중요한 역할을 하며, 음성 비서와 같은 제품에 적용되어 있습니다. NLP는 특히 감정 분석, 문맥 이해, 자동 완성 등의 작업에도 사용됩니다.

24. Neural Networks : 신경망
신경망은 인간의 뇌에서 뉴런이 서로 연결되는 방식과 유사한 구조를 가진 AI 시스템입니다. 신경망은 데이터에서 학습하며, 많은 반복 시도를 통해 문제 해결 능력을 향상시킵니다. 이러한 시스템은 자율 학습, 패턴 인식, 예측 등의 분야에서 중요한 역할을 합니다.

25. Open Source : 오픈 소스
AI 소프트웨어의 소스 코드를 공개하여 누구나 이를 사용하고 수정할 수 있도록 허용하는 접근 방식입니다. 오픈 소스는 개발자들이 서로 협력해 AI 기술을 발전시키는 데 중요한 역할을 합니다.

26. Parameters : 매개변수
AI 모델이 학습 과정에서 얻는 변수들로, 모델의 성능과 크기를 나타냅니다. 매개변수의 수가 많을수록 모델은 더 복잡하고 성능이 우수할 수 있지만, 처리 비용과 시간도 증가합니다.

27. Prompt : 프롬프트
AI에게 주어지는 명령이나 질문을 말합니다. 사용자가 AI에게 특정 작업을 지시할 때 이 프롬프트를 사용하며, AI가 이 입력에 따라 적절한 응답을 생성하게 됩니다.

28. Prompt Engineering : 프롬프트 엔지니어링
AI의 응답을 개선하기 위해 프롬프트를 최적화하는 기술입니다. 잘 설계된 프롬프트는 AI가 더 나은 결과를 생성하게 하며, 특히 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 합니다.

29. Reasoning : 추론
AI가 복잡한 문제를 해결하기 위해 논리적 과정을 거치는 능력입니다. AI는 여러 단계의 문제를 계산하고, 그 결과를 기반으로 결론을 도출하는 과정을 수행할 수 있습니다.

30. Small Models : 소형 모델
대형 모델과 달리 크기가 작고 처리 요구 사항이 낮은 AI 모델을 말합니다. 소형 모델은 특정 작업에서 대형 모델만큼의 성능을 제공하지 못할 수 있지만, 비용 효율적이고 빠른 처리 속도를 제공합니다.

31. Sentient AI : 감각 인공지능
스스로 인식하고 의식적 경험을 가질 수 있는 AI를 의미합니다. 현재 AI는 복잡한 작업을 수행할 수 있지만, 인간처럼 감정을 느끼거나 의식을 가진 것은 아닙니다. 감각 AI는 여전히 먼 미래의 기술로 여겨집니다.

32. Synthetic Data : 합성 데이터
AI 시스템이 자체적으로 생성한 데이터를 말합니다. 실제 데이터를 대신하여 사용되며, 데이터 수집에 따른 법적, 윤리적 문제를 피할 수 있는 장점이 있지만, 성능 저하의 우려가 존재합니다.

33. Training Data : 학습 데이터
AI가 학습하는 데 사용되는 데이터를 말합니다. 텍스트, 이미지, 소셜 미디어 게시물 등 다양한 소스에서 수집되며, AI 모델이 새로운 작업을 수행할 수 있도록 훈련됩니다.

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