[언박싱 AI] 생성형? 범용형? AI 용어 쉽게 풀어드립니다

사진=게티 이미지

'생성형 인공지능(AI)', '대규모언어모델(LLM)', '프롬프트 엔지니어링', '범용인공지능(AGI)' 등 요즘 AI 관련 용어들이 쏟아져 나오고 있습니다. 트렌드도 빨리 바뀌고 있는데요, 어느 자리에 가나 챗GPT, AI 얘기가 나오고 있죠. 모두 단어 개념을 익히고 있고 제대로 쓰고 있는게 맞을까요? AI 핵심 개념을 한번 정리해보겠습니다. 

먼저 AI가 뭔지 짚고 넘어가겠습니다. AI는 사람처럼 생각하고 학습하고 문제를 해결하는 능력, 기술을 포괄하는 개념입니다. 

AI는 자동화 기술과 다르게, 스스로 판단하거나 예측하는 능력인 머신러닝을 갖췄습니다. 챗봇, 자율주행차, 얼굴 인식 시스템, 번역기까지, 우리가 ‘똑똑하다’고 느끼는 기술 대부분이 AI를 기반으로 작동됩니다. 자가 학습을 하는 만큼 AI의 발전 속도는 무한대이며 대신 실수는 계속 줄이며 진화하는 중입니다. 

머신러닝 하위 개념으로는 딥러닝이 자리잡고 있습니다. 딥러닝은 인간의 뇌를 본뜬 인공신경망을 활용해 복잡한 데이터를 처리하는 방식으로 챗GPT와 같은 생성형 AI 모델 대부분이 이 기술을 기반으로 합니다. 

AI가 큰 우산이라면, 머신러닝은 그 안의 핵심 뿌리이고, 딥러닝은 그 중에서도 가장 강력한 엔진 역할을 하는 셈이죠. 

딥러닝 기반 챗GPT, 퍼플렉시티, 그록 등을 쓰려면 LLM이 필요합니다. LLM은 방대한 데이터로 학습한 딥러닝 기반 언어 모델  챗GPT처럼 인간과 자연스러운 대화를 생성하거나 텍스트를 이해하고 처리하는 데 사용됩니다.
 

자료 정리= 챗GPT, 퍼플렉시티

대표적인 LLM 개발 기업으로는 오픈AI(챗GPT), 구글(제미니), 메타(LLaMA), 앤트로픽(클로드), xAI(그록) 등이 있습니다. 특히 메타가 개발한 LLaMA(Large Language Model Meta AI) 시리즈는 연구자와 기업이 자유롭게 활용할 수 있도록 비교적 개방된 형태로 제공되고 있어, 오픈소스 LLM 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다.

챗GPT 같은 생성형 AI가 사람처럼 자연스러운 대화를 주고받을 수 있는 건, 대규모 언어모델(LLM)과 함께 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술이 뒷받침되기 때문입니다. NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 문맥과 뉘앙스를 파악해 적절한 응답을 생성하도록 돕는 기술로, 이메일 작성부터 회의록 요약, 실시간 번역까지 다양한 분야에 활용되고 있습니다.

생성형 AI를 제대로 활용하려면 프롬프트(prompt)를 어떻게 쓰느냐가 중요합니다. 프롬프트는 AI에게 주는 질문이자 명령어인데, 같은 질문도 표현에 따라 결과가 달라지기 때문에 ‘프롬프트 엔지니어링’이 중요한 역량으로 떠오르고 있습니다. 

지금은 우리가 어떻게 질문하느냐에 따라 AI의 성능이 달라지는 시대지만, 기술은 점점 스스로 판단하고 움직이는 방향으로 진화하고 있습니다. 그 중심에 있는 기술이 바로 범용 인공지능(AGI)입니다. AGI는 특정 작업에만 특화된 기존 AI와 달리, 인간처럼 다양한 상황에서 사고하고 학습하며 문제를 해결할 수 있는 능력을 목표로 합니다. 예컨대, 사용자가 “신사업 기획안을 짜줘”라고 하면, AGI는 시장 조사, 경쟁 분석, 수익 모델 설계까지 스스로 수행하는 것을 지향합니다. 단순히 글을 생성하는 수준을 넘어, 상황을 이해하고 복합적인 문제까지 스스로 해결하는 것이죠.

최근 주목받는 AI 에이전트(AI Agent)는 AGI와 종종 혼동되지만, 완전히 같은 개념은 아닙니다. AI 에이전트는 여러 작업을 연속적으로 수행하도록 설계된 실행형 시스템으로, ‘지시하면 스스로 계획하고 실행하는 AI 비서’에 가깝습니다. 반면 AGI는 보다 근본적으로 인간 지능 전체를 재현하려는 기술입니다.

결국 AI를 잘 활용하기 위해선 기술의 원리를 이해하고, 제대로 묻고, 책임 있게 사용할 줄 아는 태도가 필요합니다. 프롬프트 작성법부터 시작해 AI 활용 교육이 필요하며, 동시에 AI 오남용을 막기 위한 윤리 지침과 제도적 가이드라인도 함께 마련돼야 할 때입니다.
 

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