최신 인공지능(AI) 핵심 용어 및 작동 원리 정리
Opaque recurrence, and other AI terms that you should probably know
TechCrunch AIAI 기술이 급격히 발전하면서 'LLM', '에이전트' 등 복잡하고 빠르게 변화하는 전문 용어들이 등장했습니다. 이 글은 최신 AI 개념들을 명확하게 정리하여 이해를 돕는 가이드입니다.
- AI는 단순한 대화를 넘어 스스로 여러 단계를 계획하고 외부 도구와 연동해 작업을 수행하는 '자율 에이전트' 형태로 진화하며 활용 범위가 넓어지고 있습니다.
- 기술의 작동 원리(예: 추론 과정)와 잠재적 위험(환각)을 이해하는 것이 AI를 정확히 판단하고 일상생활에서 안전하게 활용하는 핵심입니다.
- 고성능 구현에는 막대한 컴퓨팅 자원과 데이터가 필수적이며, 모델이 거짓 정보를 생성하는 '환각' 위험 관리가 중요한 과제로 남아있습니다.
(LLM)은 챗GPT나 Gemini와 같은 AI 비서에 사용되는 모델로, 수십억 개의 로 구성된 딥 신경망입니다. 이 모델들은 방대한 양의 데이터를 학습하여 단어 간의 관계를 파악하고 요청에 가장 적합한 패턴을 생성합니다. 한편, 인공 일반 지능()은 아직 명확히 정의되지 않은 개념이지만, 일반적으로 평균적인 인간보다 많은 작업에서 더 뛰어난 능력을 가진 AI를 의미하며, 오픈AI는 이를 '경제적으로 가치 있는 대부분의 업무에서 인간을 능가하는 고도로 자율적인 시스템'으로 정의합니다.
는 단순한 챗봇 기능을 넘어 사용자를 대신하여 비용 청구서 작성이나 티켓 예약 등 여러 단계를 거치는 작업을 수행할 수 있는 도구를 말합니다. 이러한 에이전트의 작동에는 엔드포인트와 같은 외부 시스템과의 연동(통합) 능력이 필수적입니다. AI가 예측이나 결론을 도출하는 과정 자체를 '추론(Inference)'이라고 하며, 이는 모델이 사전에 학습한 패턴으로부터 효과적으로 외삽할 수 있을 때 발생합니다.
모델의 성능 향상을 위한 기술로는 복잡한 문제를 작은 중간 단계로 나누어 해결책을 찾는 '사고의 연쇄()' 추론 방식이 있습니다. 또한, 대규모 모델에서 지식을 추출하여 더 작고 효율적인 모델을 만드는 것이 '지식 증류(Distillation)'입니다. 다만, AI가 사실이 아닌 정보를 생성하는 현상인 '환각(Hallucination)'은 데이터 학습의 공백으로 인해 발생하며, 이는 AI 품질 관리의 주요 과제로 남아있습니다.
용어 풀이
- 대규모 언어 모델
- 방대한 글을 학습해 문장을 이해하고 만들어 내는 AI 모델. ChatGPT, Claude, Gemini가 여기에 속해요.
- 매개변수
- 모델이 학습하면서 조정한 내부 숫자. 개수가 많을수록 대체로 모델이 크고 무거워요.
- AGI
- 사람처럼 거의 모든 지적 작업을 해낼 수 있는 수준의 AI. 아직 합의된 정의는 없어요.
- AI 에이전트
- 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 도구를 써서 여러 단계의 작업을 해내는 AI.
- API
- 프로그램끼리 기능을 주고받는 약속된 창구. AI 모델은 보통 API로 불러 써요.
- Chain-of-Thought
- 답에 이르는 생각 과정을 단계별로 적게 해서 정확도를 높이는 방법.