2024년 12월 ver. AI 용어 사전: ✏️입문편부터 🎓심화편까지 총정리!

안녕하세요, 베스픽 구독자 여러분. 생성형 AI의 혁신이 빠르게 확산되며, 매일같이 익숙하지 않은 단어들이 등장하고 있습니다. 새롭게 만들어지거나 이미 존재하던 개념이었지만 최근 주목받기 시작한 용어들이 아주 많은데요. AI 기술이 일상과 업무를 혁신하고 있는 만큼 이를 둘러싼 용어도 점점 더 다양해지고 있는 것이겠죠.

오늘의 베스픽은 꼭 알아야 하는 기본 개념과 함께, 한번쯤 들어보았지만 그 의미는 잘 모르겠는 ‘입문편’과 보다 전문적인 기술 용어 및 최신 트렌드를 포함한 ‘심화편’으로 이루어진 ‘생성형 AI 용어 사전 by 베스픽’을 준비했습니다. 구독자 분들의 AI 이해에 보탬이 되길 바라며, 오늘의 베스픽은 즐겨찾기 후 필요할 때마다 열어 보시는 것을 추천합니다

🔎Must-Know: ‘AI 용어 사전’ 입문편

AGI(Artificial General Intelligence) 일반 인공 지능 or 범용 AI : 인간의 개입이 거의 없이 광범위한 복잡한 작업을 완료할 수 있는 가상의 AI 시스템을 의미. 오픈 AI는 AGI를 “대부분의 경제적으로 가치 있는 작업에서 인간보다 성능이 뛰어난 고도로 자율적인 시스템”이라고 정의.

AI Agent AI 에이전트 : 특정 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 AI 프로그램. 고객 문의를 처리하는 AI 챗봇이나 자동화된 음성 비서 등이 대표적.

AI Bias AI 편향 : AI 모델이 고정관념에 따른 데이터 편향으로 인해 특정 유형이나 그룹에 대해 편견을 갖는 결과를 생성하는 일이나 이로 인한 부정적 영향을 가리킴. 채용 AI가 특정 성별이나 인종을 선호하는 결과를 초래하는 등의 사례가 대표적.

AI Diet AI 다이어트 : AI 모델의 훈련에 사용되는 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 접근 방식으로 모델의 경량화와 전력 소모 절감을 목표로 함 → 비슷한 개념으로, 불필요하거나 중복된 데이터를 제거해 효율성을 높이는 데이터 관리 전략을 Data Diet라고 지칭함.

AI Sovereignty AI 주권 : 특정 국가나 조직이 자국 내 데이터를 보호하며 AI 기술을 독립적으로 운영하고자 하는 접근 방식.

Computer Vision 컴퓨터 비전 : 기계가 시각적 세계(이미지, 비디오, 기타 시각적 입력)를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 AI 분야.

Foundation Model 파운데이션 모델 : 대규모 데이터와 학습을 기반으로 다양한 작업에 활용 가능한 범용 AI 모델로 AI 연구와 응용에서 중요한 개념.

GPT(Generative Pre-training Transformer) : 생성형 AI 기술을 기반으로 한 언어 모델로 자연어 처리 작업을 자동화하고, 질문에 대한 답변을 생성하거나 글쓰기를 돕는 데 사용 → Pre-Trained: AI 모델이 특정 작업에 대해 미리 학습된 상태를 의미.

여기서 잠깐! GPT가 왜 중요한가요?

이제 익숙한 개념이 되어버린 ‘GPT’는 생성형 AI 기술의 핵심으로 ChatGPT, Gemini 등 우리가 일상에서 사용하는 대화형 AI 서비스의 기반이라고 할 수 있습니다. 텍스트 생성부터 프로그래밍 코드 작성, 복잡한 문제 해결까지 활용 범위가 매우 넓어, AI 기술 발전의 중심에 있다고 평가됩니다.

Guardrail 가드레일 : AI 모델에 적용된 정책 및 제한으로 데이터가 책임감 있게 처리되고 모델이 불쾌한 콘텐츠를 생성하지 않도록 보장하는 것을 의미.

NLP(Natural Language Processing) 자연어 처리 : 인간의 언어를 이해, 해석, 생성하는 기술을 의미. 음성 비서(Alexa, Siri), 번역기(Google Translate), 이메일 스팸 필터링 등 다양한 응용 분야에서 사용.

Multi-Modal AI 멀티모달 AI : 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 유형의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 AI. 생성형 AI의 확장 가능성을 보여주는 핵심 기술로 평가됨. → 예시) 텍스트를 기반으로 이미지를 생성하는 OpenAI의 ‘DALL·E’, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형식의 데이터를 이해하고 생성할 수 있는 Google의 ‘Gemini’ 등

Orchestration 오케스트레이션 : 여러 AI 모델과 시스템이 조화를 이루어 협력하도록 조정하는 기술이나 접근 방식.

Parameter 매개변수 : AI 모델이 학습하는 과정에서 조정되는 변수를 의미하며, 성능과 결과를 결정짓는 핵심 요소.

Red Teaming 레드 팀 : AI 모델의 결함과 취약점을 찾는 것을 목표로 하는 구조화된 테스트 시스템.

Temperature : AI 모델의 창의성이나 정확도를 조절하는 것을 의미.

Token 토큰 : AI 언어 모델이 처리하는 단위(단어, 글자, 심볼). AI 모델이 문맥을 이해하고 처리하는 데 필수적인 과정. → 예시) AI is Amazing! 이라는 문장은 AI / is / Amazing /!의 4개의 토큰으로 구성.

💪Next Level: ‘AI 용어 사전’ 심화편

AI Legacy AI 레거시 : 기존 시스템과 AI 기술의 통합 과정에서 발생하는 호환성 문제, 기술적 부채, 또는 AI 도입으로 인해 기존 인프라가 비효율적으로 작동하는 현상을 의미.

AI TRiSM(Artificial Intelligence Trust, Risk, and Security Management) AI 트리즘 혹은 AI 신뢰 리스크 보안 관리 : AI 모델의 신뢰성, 위험 관리, 보안을 강화하기 위한 접근 방식.

Bio-Inspired AI 생체 모방 AI : 실제 자연계의 생물체나 현상에서 영감을 받아 설계된 AI 기술. → 예시) 인간의 신경망 구조를 모방한 딥러닝 기술이나 개미 군집의 행동을 기반으로 설계된 알고리즘 등.

Blue-Collar AI 블루칼라 AI : 제조업과 같은 노동집약적 산업에서 활용되는 AI를 의미. → 예시) AI 기반의 자동화 제조 로봇, 물류 센터의 상품 분류 시스템 등

Edge AI Farm 엣지 AI 팜 : 엣지 디바이스에서 AI 모델을 학습시키고 실행하는 분산 시스템을 의미. → 예시) 스마트 팩토리에서 각 기계가 독립적으로 데이터를 처리하며 네트워크 연결이나 중앙 서버에 의존하지 않고 운영되는 시스템을 구축했을 때, 이를 Edge AI Farm이라 할 수 있음.

Embodied AI 임바디드 AI 혹은 체화된 AI : AI와 물리적 세계와 상호작용하는 것을 의미. AI와 로봇과의 결합이 대표적이며 가상현실, 자율주행차 등에 적용되는 기술.

Federated Learning 연합 학습 : 데이터를 로컬 장치에서 처리, 중앙 서버에 업로드되지 않아도 AI 모델을 학습시킬 수 있는 기술. → 개인정보 보호와 데이터 분산 환경에서의 AI 학습을 동시에 가능하게 하여 의료, 금융 등의 산업에서 활발히 적용됨.

GPU Poor GPU 푸어 : AI 기술의 급격한 수요 증가로 인해 GPU가 부족한 상태를 가리킴.

PromptOps 프롬프트옵스 : AI 시스템에 정확한 프롬프트를 관리하고 최적화하는 기술. 생성형 AI의 효율성을 극대화하는 데 쓰임.

여기서 잠깐! PromptOps가 왜 중요한가요?

생성형 AI 도입이 확대됨에 따라 PromptOps는 기업의 AI 운영 효율성을 높이는 핵심 전략으로 자리잡고 있는데요. 생성형 AI의 성능은 프롬프트 설계에 따라 크게 좌우되기 때문이죠. PromptOps는 이러한 프롬프트를 체계적으로 관리하고 최적화하는 기술로, 효율적이고 일관된 AI 결과를 보장합니다.

Prompt Chaining 프롬프트 체이닝 : 여러 개의 프롬프트를 연결해 복잡한 작업을 수행하도록 AI 모델을 설계하는 기법. → 첫 번째 프롬프트로 문서를 요약하고, 두 번째 프롬프트로 요약 기반의 질문을 생성하는 등 연속적인 작업을 수행하기 위한 설계 방식.

Reinforcement Learning 강화 학습 : AI가 시뮬레이션 환경에서 상호작용하며 보상과 처벌을 통해 학습하는 방식. 자율주행 차량이나 게임 개발 시 주로 사용됨.

Sentient AI 센티언트 AI : 자율적으로 사고하고 감정을 느낄 수 있는 AI를 의미. 현재는 이론적 개념으로만 논의되고 있으며 영화 ‘Her’에 등장하는 AI가 이와 가까운 사례.

Shadow AI 섀도우 AI : 기업 내에서 공식적으로 승인받지 않은 상태로 사용되는 AI 시스템이나 애플리케이션을 의미.

Slop 슬롭: AI가 생성한 결과물 중 부실하거나 품질이 낮은 결과물을 의미. → 예시) AI로 작성된 스팸 게시물이나 부정확한 답변, 질이 낮은 디지털 아트 등.

X-risk : AI가 통제 불가능하게 급속히 발전하거나 잘못된 의사결정을 내릴 경우에 인간에게 발생할 수 있는 실존적 위험을 가리키는 말.

Zero-shot Learning 제로샷 러닝: 학습된 데이터와 유사성이 없는 새로운 작업이나 범주를 처리할 수 있는 능력. 명확하게 사전 훈련된 작업이 아니어도 유사성을 기반으로 처리할 때 사용됨. → 예시) 학습한 적 없는 언어를 다른 언어의 구조와 규칙을 기반으로 번역하거나 알지 못하는 동물을 텍스트 설명을 기준으로 분류.

오늘 베스픽에서 소개된 AI 용어들 중 가장 인상깊거나, 더 알고 싶은 개념은 무엇인가요? 피드백으로 의견을 남겨주시면, 향후 더 발전된 콘텐츠로 찾아뵙겠습니다. 오늘의 베스픽은 여기까지입니다. 다음에 만나요

⛅ 안쓰면 클나우

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