초보도 이해하는 AI 핵심 용어 가이드

   생성형 인공지능(AI)이 우리 생활 곳곳에서 빠르게 확산되고 발전하고 있다. 하지만 제대로 활용하려면 먼저 AI와 관련된 기본 개념부터 이해할 필요가 있습니다. 결국 AI를 얼마나 잘 이해하느냐가 활용의 성패를 가른다. 그 시작은 바로 용어를 아는 것에서 출발한다. 중요한 개념을 정확히 알아야 실제로 어떻게 활용할지도 떠올릴 수 있다. 이번 글에서는 최근 가장 많이 회자되는 AI 핵심 용어들을 쉽게 정리해 소개한다.

 

 

대규모 언어 모델(LLM)과 소규모 언어 모델(SLM)

 

   LLM은 수십 억에서 수천 억 개 이상의 파라미터를 가진 파운데이션 모델로, 복잡한 텍스트 생성과 분석에 활용된다. 대표적인 예시로 메타의 라마(Liama)와 오픈 AI(Open AI)의 GPT-4가 있다. 라마 3.1은 4,050억 개의 파라미터를, 오픈AI(Open AI)의 GPT-4는 1조 개 이상의 파라미터를 탑재한 것으로 알려져 있다. LLM은 고객 상담 챗봇, 자동 번역, 법률 문서 분석 등 방대한 지식을 필요로 하는 분야에 활용된다. 예컨대, 금융권에서는 내부 규제 문서를 분석해 준법감시 효율성을 높이는 데 적용되고 있다.

 

• 파라미터(Parameter): AI 모델이 학습 과정에서 최적의 결과를 내기 위해 조정하는 내부 변수로, 입력 데이터를 출력으로 변환하는 데 핵심적인 역할을 한다.

 

   이에 비해 소규모 언어 모델(Small Language Model)은 약 70억~80억 개의 파라미터를 갖는다. 정확도나 범용성은 대형 모델보다 다소 떨어질 수 있지만, 특정 작업에서는 비용 효율성과 처리 속도에서 강점을 보인다. 예를 들어, 의료 현장의 음성 기록 정리나 IoT 기기의 음성 명령 처리처럼 특정 목적에 최적화된 환경에서는 비용 절감 효과까지 기대할 수 있어 널리 활용된다.

 

CoT와 CoD

 

   AI 추론 기법에는 Chain of Thought(CoT)와 Chain of Draft(CoD)가 있다.

 

   CoT는 문제 해결 과정에서 단계별 논리 전개를 포함해 LLM의 정밀성과 일관성을 높이는 방법이다. 수학 문제 풀이, 법률 추론, 복잡한 의료 진단 지원 등 정밀한 사고를 필요로 하는 영역에 주로 활용된다.

 

   반면, CoD는 핵심적인 응답을 빠르게 생성한 뒤 필요한 경우 보완하는 방식으로, 속도와 비용 효율성에 강점이 있다. 정밀성은 CoT보다 낮을 수 있으며, 고객 응대에 특화된 챗봇처럼 즉각적인 반응이 중요한 환경에 유리하다.

 

에이전틱 AI와 AI 정렬

 

   에이전틱 시스템(Agentic AI)은 자율적으로 판단하고 행동하는 여러 AI 에이전트가 협력해 특정 목표를 달성하는 구조다. 아직 안전성과 보안성 측면에서 해결해야 할 과제가 많지만, 이미 소프트웨어 개발 분야에서는 코드 생성·테스트·배포 등 일련의 과정을 여러 에이전트가 역할을 나눠 수행하는 실험적 적요이 시도되고 있다.

 

   AI 정렬(AI Alignment)은 모델이 일정한 가치와 윤리를 지키도록 설계하고 훈련하는 과정이다. 다만, 기업과 개발사마다 가치 기준이 다르기 때문에 신뢰성 논란이 발생하기도 한다. AI 정렬은 금융·의료와 같은 고위험 산업군에서 특히 주목된다. 실제로 글로벌 은행들은 ‘윤리적 AI’ 가이드라인을 적용해 모델 정렬을 강화하고 있다.

 

블랙박스와 컨텍스트 창

 

   AI 모델의 내부 동작 원리를 파악하기 어려운 상태를 흔히 블랙박스(Black Box)라고 부른다. 이는 투명성과 책임성 논의로 이어진다. 특히 블랙박스 문제는 AI 채용 시스템에서 지원자 차별 의혹을 낳으며 사회적으로 논란이 되기도 했다. 이에 따라 설명 가능한 AI(XAI)에 대한 연구가 확대되고 있다.

 

   또한, 컨텍스트 창(Context Windows)은 모델이 한 번에 처리할 수 있는 텍스트 입력량을 의미한다. GPT-4는 최대 12만8,000토큰을, 구글 제미나이 1.5 프로(Gemini 1.5 Pro)는 200만 토큰까지 지원한다. 컨텍스트 창이 클수록 더 긴 문맥을 이해할 수 있고, 그만큼 세밀하고 일관된 응답을 생성할 수 있다. 이런 확장 기능은 법률·특허 분석처럼 수천 페이지에 달하는 대규모 문서를 다루는 분야에서 특히 유용하다.

 

• 토큰(Token): AI 모델이 텍스트를 이해하고 처리하기 위해 분할한 기본 단위로, 짧은 단어의 일부, 단어 전체, 문장 부호를 의미한다.

 

증류와 미세 조정

 

   모델 최적화 기법은 증류와 미세 조정으로 구분된다.

 

   증류(Distillation)는 대형 모델을 압축해 효율성을 높이는 방식이다. 메모리 사용과 비용을 줄이면서도 유사한 성능을 유지할 수 있다. 증류 모델은 스마트폰에서 동작하는 번역기, 음성비서 서비스 등에 쓰이며, 적은 연산 자원으로도 충분히 성능을 발휘한다.

 

   미세 조정(Fine-tuning)은 사전 학습된 모델을 특정 데이터셋에 맞춰 재학습시키는 과정이다. 정확도를 높이는 효과가 크지만, 상당한 비용과 시간이 요구된다. 미세 조정은 e커머스 기업들이 상품 데이터에 맞춰 챗봇을 훈련시켜 맞춤형 고객 지원을 구현하는 데 활용되고 있다. 클라우드 기업들이 미세 조정 서비스를 상품화하면서, 중소기업도 손쉽게 자사 특화 모델을 구축할 수 있게 될 전망이다.

 

임베딩·벡터 데이터베이스·RAG

 

   임베딩(Embeddings)은 데이터를 벡터 형태로 변환해 유사성을 수치로 표현하는 기술이다. 이렇게 생성된 벡터를 저장하고 검색하는 공간이 벡터 데이터베이스(Vector DB)이며, 이를 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)과 결합하면 응답의 정확도를 한층 높일 수 있다.

 

   임베딩과 벡터 DB는 이미 글로벌 검색 서비스, 음악 추천, 이미지 검색 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 RAG는 최신 법령이나 내부 매뉴얼을 연결해 정확한 답변을 제공하는 ‘기업용 챗봇’에 적용되고 있으며, 향후 법률·의료·금융처럼 정밀성이 요구되는 산업에서 핵심 기술로 자리 잡을 가능성이 크다.

 

그라운딩과 환각

 

   AI는 학습한 패턴을 기반으로 답변하기 때문에 사실과 다른 내용을 제시하는 환각(Hallucination)이 발생할 수 있다. 이를 줄이기 위해 필요한 것이 그라운딩(Grounding)이다. 즉, 제품 설명서와 같은 정확한 자료를 함께 제공함으로써 응답의 신뢰도를 높이는 방식이다.

 

   대기업은 사내 지식베이스를 그라운딩 데이터로 제공해 AI 상담 시스템의 신뢰성을 높이고 있다. 환각 문제는 언론·의료 콘텐츠 제작에서 실제 피해 사례가 보고되고 있으며, ‘사람 검증 단계’를 의무화하려는 움직임이 일고 있다.

 

인간의 개입과 추론 비용

 

   휴먼 인 더 루프(HITL)는 사람이 AI 결과물을 검증하는 접근법으로, 안전성이 중요한 분야에서 널리 쓰인다. 콘텐츠 제작, 의료 영상 판독 등에서는 최종 결과물을 반드시 사림이 검토하는 HITL 방식이 채택되고 있다.

 

   추론(Reasoning)은 모델이 실제로 답을 도출하는 과정으로, 이때는 보통 토큰 단위로 비용이 책정되기 때문에 상황에 맞는 최적화된 모델을 선택하는 것이 중요하다. 특히 광고 업계에서는 추론 비용 절감이 핵심 과제로 떠오르면서, 많은 기업이 오픈소스 모델이나 소규모 모델을 활용해 비용을 낮추려는 시도를 하고 있다.

 

   앞으로 AI 자동화가 더 심화되더라도 사람의 개입은 여전히 필수적인 안전장치로 남을 것이다. 동시에 비용 효율성을 높이기 위해 여러 크기와 성능의 모델을 단계적으로 조합하는 다계층 모델 전략이 점차 확산될 것으로 전망된다.

 

탈옥

 

   탈옥(Jailbreaking)은 AI의 안전장치를 우회해 부적절한 답변이나 민감한 정보에 접근하도록 유도하는 공격 기법이다. 이는 프롬프트 인젝션의 대표적인 형태로, 기업 보안 측면에서 가장 큰 위협으로 꼽힌다.

 

   일부 해커들은 AI 탈옥을 통해 부적절한 답변을 유도하거나, 내부 데이터에 접근하려는 공격을 시도하고 있다. 이에 글로벌 기업들은 보안팀을 신설해 프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 공격에 대한 방어 체계를 강화하고 있다. 프롬프트 인젝션은 악성 명령어를 프롬프트에 삽입해 기존 지시를 무력화하고, AI의 동작을 왜곡하는 공격 방식이다. 앞으로 AI 보안은 명령어를 무시하고 AI의 동작을 변경하는 특정 공격이다. AI 보안은 곧 규제 이슈와 직결될 것이며, 보안 친화적 모델 설계가 경쟁력의 핵심으로 부상할 것이다.

 

멀티모달과 프롬프트 기술

 

   멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 서로 다른 형태의 데이터를 동시에 처리하는 기술이다. 아직 초기 단계지만, 인간과 유사한 다중 감각적 이해 능력을 구현하는 것을 목표로 발전하고 있다. 멀티모달 AI는 현재 의료 영상 분석, 자율주행 차량의 센서 데이터 통합, 다국어 회의 통역 등 다양한 분야에서 활용이 시도되고 있다.

 

   프롬프트(Prompt)는 AI 모델에 입력되는 질문이나 지시를 의미하며, 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 이런 입력을 설계해 원하는 출력을 이끌어내는 기법이다. 예를 들어, 제로샷 프롬프트(Zero-shot Prompting)는 별도의 예시 없이 바로 질문하는 방식이고, 퓨 샷(Few-shot)은 예시를 함께 제공해 모델의 응답을 유도하는 방식이다. 프롬프트 엔지니어링은 교육 분야에서는 학습자의 수준에 맞춘 해설을 제공하는 데, 마케팅 분야에서는 브랜드 톤에 맞는 광고 문구를 만들어내는 데 활용되고 있다.

 

합성 데이터와 파운데이션 모델

 

   합성 데이터(Synthetic Data)는 인위적으로 생성된 데이터를 활용하는 것으로, 데이터 부족 문제를 보완할 수 있다. 하지만 과도한 사용은 편향이나 모델 붕괴의 위험을 낳는다. 합성 데이터는 자율주행차의 가상 도로 주행 시뮬레이션, 개인정보 보호가 필요한 의료 데이터 대체에 활용된다.

 

   파운데이션 모델(Foundation Model)은 범용 데이터로 학습된 대규모 AI 모델을 뜻한다. 챗GPT와 같은 생성형 AI가 대표적이며, 기업은 이를 직접 학습하기보다는 오픈소스나 상용 모델을 기반으로 사용자 정의와 미세 조정을 거쳐 활용한다. 파운데이션 모델은 글로벌 IT 기업들이 범용 서비스의 기반으로 채택하고 있으며, 스타트업들은 이를 기반으로 특화 서비스 구축에 나서고 있다.

 

   생성형 AI를 둘러싼 기술과 개념은 빠르게 확산되고 있으며, 그만큼 올바른 이해가 무엇보다 중요해지고 있다. 대규모 모델부터 추론 기법, 보안 위협과 대응책, 프롬프트 설계와 데이터 활용에 이르기까지 기본 개념을 정확히 짚어야만 AI를 안전하고 효과적으로 활용할 수 있다.

 

   앞으로 AI는 기업과 개인의 경쟁력을 가르는 핵심 기술로 자리 잡을 것이며, 기술적 혁신과 함께 윤리적·보안적 균형을 유지하는 노력이 병행돼야 한다. 결국 AI 시대를 선도하는 힘은 최신 툴을 얼마나 잘 이해하고, 현명하게 적용하느냐에 달려있다.

 

 

자료출처: AhnLab