AI 필수 용어 12가지! 딱 1장으로 끝내는 초간단 정리 (모르면 뒤쳐져요)

AI, 똑똑해지는 비결 12가지! (중학생 눈높이 설명)

1. LLM (라지 랭귀지 모델): 똑똑한 뇌

• 이게 뭐냐면? 우리가 맨날 쓰는 챗GPT, 클로드 같은 거 있지? 이게 바로 LLM이야. '엄청 큰 언어 모델'이라는 뜻인데, 엄청나게 많은 글을 읽고 배운 뇌라고 생각하면 돼.
• 근데 조심! 이 뇌는 인터넷을 실시간으로 검색하는 건 아니고, 옛날 챗GPT처럼 우리가 했던 말들을 기억하는 정도야. 인터넷 연결이나 대화 기억 같은 건 나중에 추가되는 기능이지.

2. 멀티모달: 뇌에 눈, 귀 달아주기

• 원래는? LLM은 글자로만 소통할 수 있었어.
• 이제는? 멀티모달은 이 뇌에 눈이랑 귀를 달아준 거야. 사진도 보고, 소리도 듣고, 영상까지도 알아듣는 거지.
• 오해 금지! 멀티모달이 LLM을 더 똑똑하게 만들어주는 건 아니고, 받아들이는 정보의 종류만 늘려주는 거야. 사람이 눈, 귀 있다고 뇌가 똑똑해지는 건 아니잖아?

3. RLHF (사람 피드백 강화 학습): AI 예절 교육

• AI한테 막말해도? AI는 절대 화내지 않아. "이렇게 해보는 건 어때요?" 하고 친절하게 대답해 주지. 이게 바로 RLHF 덕분이야.
• 이게 뭐냐면? '사람이 피드백으로 강화 학습시킨다'는 뜻이야. 이게 없었으면 AI가 우리한테 대들지도 몰라! 사람이 AI 답변에 점수를 매겨서 사람이 좋아하는 방식으로 AI를 발전시키는 거지.
• 쉽게 말하면? AI 예절 교육이라고 생각하면 돼.

4. 파인튜닝: 우리 회사 맞춤 전문가 만들기

• AI가 기본은 잘하는데... 우리 회사 회의에 가면 우리 팀만 쓰는 용어는 모를 때가 있어.
• 그래서? 회사 자료를 잔뜩 주고 다시 가르쳐야 우리 팀에 맞는 전문가가 되는 거지. 이게 바로 파인튜닝이야. 회사 자료를 주고 한 번 더 학습시키는 거야.
• 핵심은? 회사 신입을 우리 회사에 맞는 인재로 키우는 과정이라고 생각하면 돼.

5. 프롬프트 엔지니어링: AI한테 똑똑하게 시키는 기술

• 이건 AI가 아니라 사람 얘기! AI한테 명령할 때 어떻게 말하느냐에 따라 결과가 완전히 달라져.
• 그래서? 결과물이 잘 나오게 AI한테 시키는 기술을 익히고 발전시키는 게 중요해. 이게 프롬프트 엔지니어링이야.

6. 지식 베이스: AI를 위한 회사 자료 창고

• AI가 똑똑해도... 우리 회사 규정을 모르면 없는 말을 지어내기도 해. 옛날 챗GPT가 거짓말 많이 했던 것처럼 말이야.
• 그래서? 일 시키기 전에 규정집, 매뉴얼, 회의록 같은 회사 자료를 모아서 '지식 베이스'를 만들어 줘야 해. 우리 회사 문서 창고라고 생각하면 돼.
• 중요한 건? 이건 AI의 지능과는 상관없는 자료 창고야.

7. RAG (검색 증강 생성): 자료 창고에서 답 찾아오기

• 지식 베이스는 창고, RAG는? AI가 그 창고에서 자료를 찾게 해주는 장치야.
• 어떻게? 우리가 규정에 대해 물어보면, AI가 그냥 대답하는 게 아니라 자료 창고에서 관련 자료를 찾아서 정확한 답을 이야기해 주는 거지.
• 결과적으로? AI가 거짓말하는 걸 많이 줄여줘.

8. MCP (모델 컨텍스트 프로토콜): 만능 플러그 어댑터

• AI를 더 넓은 세상으로! 회사 안에서만 일하게 하는 게 아니라 구글 캘린더도 열고, 이메일도 보내고, 데이터베이스도 찾아보게 하는 거야.
• 근데 문제가... 도구마다 연결하는 방식이 다 다르다는 거지. 나라마다 플러그 모양이 다른 것처럼 말이야.
• 그래서 MCP가? 어디서나 연결할 수 있게 해주는 '만능 플러그 어댑터' 같은 거야. 모델과 도구를 이어주는 연결 표준이지.

9. 에이전트: 스스로 일하는 AI 비서

• AI한테 "경쟁사 조사해 줘"라고 하면? 알아서 검색하고, 비교하고, 표까지 만들어 줘.
• 이게 뭐냐면? 우리가 목표만 설정해주면 AI가 스스로 상황을 판단하고, 계획을 세워서 필요한 도구를 써서 일을 완수하는 거야.
• MCP가 왜 중요할까? 에이전트가 도구를 자유롭게 쓰려면 MCP가 꼭 필요하거든.

10. 워크플로우 자동화: 반복 업무 공장 만들기

• AI 팀이 생긴다면? 매일 아침 반복하던 일, 밤새 온 메일 요약해서 슬랙에 올리는 것들이 자동화될 수 있어.
• 이게 바로? 워크플로우 자동화야. 반복 업무를 공장 컨베이어 벨트처럼 자동으로 처리하는 거지.
• 더 똑똑하게? 에이전트를 끼워 넣어서 똑똑한 직원들이 알아서 일하게 만들 수도 있어.

11. 하네스: AI 길들이기

• AI는 똑똑하지만... 아직 통제할 수 없는 상태일 수 있어. 언제 멋대로 작동할지 모르는 야생마 같다고 할까?
• 그래서 하네스가 필요해! 말이나 소를 원하는 방향으로 끌고 가려고 씌우는 마구처럼, 똑똑한 AI를 우리가 원하는 방향으로 이끌기 위해 하네스가 중요해.
• 결론은? 아무리 똑똑한 AI라도 하네스를 어떻게 잘 짜느냐에 따라 결과물이 달라져.

12. AGI (범용 인공지능): 만능 직원

• 상상해 봐! 영업도 잘하고, 회계도 잘하고, 개발까지 잘하는 직원 한 명. 어떤 일을 맡겨도 다 잘하는 만능 직원! 이게 바로 AGI야.
• 근데 아직은? 현실보다는 목표하는 개념이야. 물론 지금 AI가 그 수준에 도달했다고 말하는 사람도 있지만, 아직은 부족하다는 의견이 많아.
• 더 나아가면? ASI (초인공지능)도 있는데, 이건 모든 면에서 인간 지능을 뛰어넘는 AI야. 영화에서 보던 그런 AI지.

결론적으로, AI는 어려운 용어처럼 보이지만 알고 보면 우리가 이미 사용하고 있는 기술들이야. 앞으로 AI는 더 발전할 거고, 우리는 이렇게 차근차근 공부하면서 따라가면 돼!