▤ 핵심 요약
- ✓ 용어를 알면 서비스 설명을 읽을 때 무엇이 다른지 구분이 됩니다.
- ✓ 비슷해 보이지만 층위가 다른 말들이 섞여 쓰이는 경우가 많습니다.
- ✓ 정확한 정의는 분야마다 조금씩 다르게 쓰이기도 합니다.
큰 갈래
- 인공지능 — 사람이 하던 판단이나 인식을 기계가 수행하도록 만드는 분야 전체를 가리키는 넓은 말입니다.
- 머신러닝 — 규칙을 사람이 일일이 적는 대신, 데이터에서 규칙을 찾아내게 하는 방식입니다.
- 딥러닝 — 머신러닝 중에서 여러 층으로 쌓은 신경망을 쓰는 방식입니다.
- 생성형 AI — 새로운 글·그림·소리를 만들어 내는 쪽에 초점을 둔 표현입니다.
서비스 설명에서 자주 보이는 말
- 모델 — 학습을 마친 결과물 자체를 가리킵니다. 같은 서비스라도 여러 모델을 골라 쓸 수 있는 경우가 많습니다.
- 파라미터 — 모델이 학습으로 얻은 값의 개수로, 규모를 나타낼 때 쓰입니다. 크다고 항상 좋은 것은 아닙니다.
- 토큰 — 글을 잘게 쪼갠 단위입니다. 사용량과 길이 제한이 이 단위로 계산됩니다.
- 프롬프트 — 모델에게 주는 지시나 질문입니다.
- 환각(할루시네이션) — 사실이 아닌 내용을 사실처럼 말하는 현상을 가리킵니다.
- 파인튜닝 — 이미 학습된 모델을 특정 목적에 맞게 추가로 학습시키는 것입니다.
- 온디바이스 — 서버가 아니라 기기 안에서 처리하는 방식입니다.
읽을 때의 요령
홍보 문구에서는 이 말들이 느슨하게 섞여 쓰입니다. '인공지능 기술 적용'이라는 표현만으로는 무엇을 하는지 알 수 없으므로, 어떤 입력을 받아 무엇을 내놓는지로 확인하는 편이 정확합니다.