AI 뉴스가 쉬워지는 핵심 용어 10개

AI 기사에는 낯선 용어가 쉴 새 없이 나오지만, 자주 쓰이는 단어는 생각보다 많지 않아요. 아래 10개만 알아 두면 처음 보는 AI 뉴스도 무슨 이야기인지 감을 잡을 수 있어요. 앞에서부터 순서대로 읽으면 개념이 자연스럽게 이어지도록 구성했어요.

1. 생성형 AI란 무엇일까요?

글, 이미지, 음성처럼 새로운 콘텐츠를 만들어 내는 인공지능 기술이에요. 정해진 답을 찾아 주던 기존 AI와 달리, 학습한 패턴을 바탕으로 세상에 없던 결과물을 만들어요.

쉽게 비유하면

기존 자료를 찾아 보여 주는 검색 도구와 달리, 학습한 패턴을 바탕으로 새로운 답변이나 결과물을 만드는 도구예요.

예를 들면 보고서 초안을 써 주는 챗봇, 문장만으로 그림을 그려 주는 이미지 생성 서비스가 모두 생성형 AI예요.

2. LLM이란 무엇일까요?

대규모 언어 모델(Large Language Model)의 줄임말로, 엄청난 양의 글을 학습해 사람처럼 글을 읽고 쓰는 AI예요. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 서비스의 '두뇌'가 바로 LLM이에요.

쉽게 비유하면

세상의 책을 아주 많이 읽어서, 어떤 문장이 와도 자연스럽게 다음 말을 이어 쓸 수 있게 된 사람과 같아요.

예를 들면 "새 모델을 공개했다"는 기사는 대부분 새로운 LLM이 나왔다는 뜻이에요.

3. 토큰이란 무엇일까요?

AI가 글을 처리할 때 쓰는 가장 작은 단위예요. 단어 하나가 토큰 하나일 때도 있고, 여러 토큰으로 쪼개질 때도 있어요. AI 서비스의 요금과 한 번에 읽을 수 있는 글의 길이가 모두 토큰 수로 정해져요.

쉽게 비유하면

택시 요금이 거리로 계산되듯, AI 사용료는 주고받은 토큰 수로 계산돼요.

예를 들면 "한 번에 10만 토큰을 처리한다"는 말은 아주 긴 문서도 통째로 읽을 수 있다는 뜻이에요.

4. 프롬프트란 무엇일까요?

AI에게 입력하는 질문이나 지시문이에요. 같은 AI라도 무엇을, 누구에게, 어떤 형식으로 원하는지 구체적으로 적을수록 원하는 답에 가까워져요.

쉽게 비유하면

식당에서 "아무거나요"보다 "맵지 않게, 양은 적게"라고 주문할 때 원하는 음식이 나오는 것과 같아요.

예를 들면 "설명해 줘"보다 "초등학생도 이해하게 세 문장으로 설명해 줘"가 훨씬 좋은 프롬프트예요.

5. 멀티모달이란 무엇일까요?

글뿐 아니라 이미지, 음성, 영상처럼 여러 형태의 정보를 함께 이해하고 만들어 내는 AI를 말해요. 최근 나오는 AI 모델은 대부분 멀티모달 기능을 갖추고 있어요.

쉽게 비유하면

귀로 듣고, 눈으로 보고, 말로 대답할 수 있는 사람처럼 여러 감각을 함께 쓰는 AI예요.

예를 들면 냉장고 사진을 보여 주며 "이 재료로 뭘 만들 수 있어?"라고 물으면 요리법을 알려 주는 기능이에요.

6. RAG란 무엇일까요?

AI가 답하기 전에 관련 자료를 먼저 찾아보고, 그 내용을 바탕으로 답하게 하는 방식이에요. AI가 학습하지 못한 최신 정보나 회사 내부 문서를 다룰 때 많이 써요.

쉽게 비유하면

기억에만 의존하지 않고 교과서를 펴 놓고 답을 쓰는 오픈북 시험과 같아요.

예를 들면 사내 규정을 찾아서 답해 주는 회사 챗봇이 대표적인 RAG 서비스예요.

7. 환각이란 무엇일까요?

AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 지어내는 현상이에요. 존재하지 않는 논문을 인용하거나, 틀린 숫자를 자신 있게 말하는 식이죠.

쉽게 비유하면

모르는 질문을 받은 사람이 "모르겠어요" 대신 아는 척 그럴듯하게 둘러대는 것과 같아요.

예를 들면 "AI 답변은 반드시 사실 확인이 필요하다"는 기사 속 경고가 바로 환각 때문이에요.

8. 파인튜닝이란 무엇일까요?

이미 학습된 AI에 특정 분야의 자료를 더 학습시켜, 그 분야에 맞게 다듬는 작업이에요. 전문 용어가 많은 분야나 회사만의 말투를 익히게 할 때 써요.

쉽게 비유하면

일반 의사가 특정 분야를 더 공부해 전문의가 되는 것과 같아요.

예를 들면 법률 문서를 많이 학습시켜 계약서 검토를 잘하게 만든 AI가 있어요.

9. AI 에이전트란 무엇일까요?

목표만 알려 주면 스스로 계획을 세우고, 검색이나 프로그램 같은 도구를 사용해 여러 단계의 일을 처리하는 AI예요. 질문에 답만 하던 챗봇에서 한 걸음 더 나아간 형태예요.

쉽게 비유하면

하나하나 지시해야 하는 도우미가 아니라, "출장 준비해 줘" 한마디에 항공권 검색부터 일정 정리까지 알아서 하는 비서예요.

예를 들면 웹을 직접 돌아다니며 정보를 모아 보고서로 정리해 주는 서비스가 AI 에이전트예요.

10. 추론이란 무엇일까요?

뉴스에서 '추론'은 두 가지 뜻으로 쓰여요. 하나는 학습을 마친 AI가 실제로 질문을 받아 답을 만들어 내는 단계(inference)이고, 다른 하나는 AI가 단계별로 생각하며 문제를 푸는 능력(reasoning)이에요.

쉽게 비유하면

공부(학습)를 마친 학생이 시험(추론)을 보는 것과 같고, 어려운 문제는 풀이 과정을 적어 가며 생각하는 것과 같아요.

예를 들면 "추론 비용이 줄었다"는 AI를 사용할 때 드는 비용이 줄었다는 뜻이고, "추론 모델"은 깊이 생각하고 답하는 AI를 말해요.

한 문장으로 정리하면

LLM 기반의 생성형 AI에게 프롬프트로 요청하면 토큰 단위로 답을 만들어요. 가끔 환각을 일으키기 때문에 RAG나 파인튜닝으로 보완하고, 요즘은 스스로 일하는 AI 에이전트와 깊이 생각하는 추론 모델로 발전하고 있어요.