2024 직장인이 놓치면 안 될 쉬운 AI 용어.zip
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최근, 인공지능(AI)의 일자리 대체와 직종에 관한 다양한 의견들이 나오고 있습니다. 미국 기업의 경영진 750명을 대상으로 설문한 결과에 따르면, AI가 일자리를 대체했다고 답한 기업인은 37%에 달했습니다. 또한 AI 기술을 사용 중이거나 사용 계획이 있다고 답한 기업 중 신규 채용 계획이 있는 기업 중 96%가 AI 기술을 가지고 있는 지원자를 채용한다고 답했습니다. 설문 결과를 보면, 기업이 향후 선호하는 인재상은 AI 기술을 얼마나 적극적으로 활용할 수 있느냐에 중점을 두고 있다고 해도 과언이 아닙니다.
국내에서도 이미 *마케팅 업무에서 50% 이상의 사람들이 AI를 마케팅 업무에 사용해 본 경험이 있다고 답했습니다. (*세일즈포스, 2023) 그뿐만 아니라 개발, 기획 등 대부분의 분야에서 많은 사람들이 AI를 사용하고 있고, AI 툴을 활용한 덕분에 더욱 빠르고, 간편하게 업무를 진행할 수 있게 되었습니다. 이제 AI는 회사 업무를 넘어 생활에서도 뗄 수 없는 부분이 되어버렸습니다. 이미 늦었다고 생각하시나요? 아닙니다. AI 용어부터 차근차근 알아가면, 아직 한 번도 AI를 사용해 보신 적이 없는 분들도 AI를 실전 업무에 적용하실 수 있을 겁니다. 오늘은 AI 활용 마스터가 되는 첫걸음! 2024년 놓치면 안 될 인공지능 트렌드 용어들을 쉽게 소개해 드리겠습니다.
1. 생성형 AI (Generative AI)
2022년 혁신적으로 등장한 챗GPT를 아시나요? 챗GPT를 시작으로 생성형 AI의 열풍이 불어왔다고 해도 과언이 아닌데요. AI 5대 핵심 기능 중 하나인 생성 기능, 이를 바탕으로 만들어진 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 영상 등의 기존 콘텐츠를 학습하여 추론한 결과를 통해 새로운 콘텐츠를 만들어내는 데 중점을 둔 AI 모델입니다. 대량의 데이터를 기반으로 정보를 생성하여 새로운 해결책을 제시하거나 아이디어를 제공합니다. 또한 줄여서 Gen AI라고 불리기도 합니다. 예를 들어, 70대 어르신의 현재 사진을 찍어 20대 모습으로 바꿔주는 리아인 봉사단에서는 20대, 30대, 40대 다양한 연령대 사람들의 얼굴 사진을 AI 모델에 학습시키고, 연령대별 예상되는 표정 변화 등을 반영하는 방법으로 젊은 시절의 모습을 구현합니다.
생성형 AI는 업무 생산성 향상에도 크게 기여합니다. 가장 다루기 쉬우면서 일상 업무에 도움이 되는 생성형 AI 툴은 다음과 같습니다.
· Midjourney(미드저니) - 이미지 생성
· wrtn(뤼튼) - 한국어 최적화, 글 및 이미지 등 콘텐츠 생성
· Gamma(감마) - PPT 생성
· Vrew(브루) - 영상 제작
2. 대형 언어 모델 (LLM, Large Language Model)
LM(Language Model, 언어 모델)은 훈련받은 언어 내에서 패턴, 구조, 관계 학습을 통해 문법 오류 교정, 번역 등의 언어 작업을 수하는 일반적인 언어 모델입니다. 언어 모델에 '대형(Large)'을 덧붙인 용어인 LLM은 대형 언어 모델을 의미하는데요. 단어 뜻 그대로 광범위한 양의 인간 언어를 학습하여 생성할 수 있도록 훈련된 모델을 말합니다. 그로 인해 훨씬 복잡한 문맥을 이해하는 데 우수하여, 문맥에 알맞은 단어를 생성할 수 있습니다.
챗GPT 등의 외국 서비스를 한국어로 이용할 때, 답변이 어색했던 경험 있으신가요? LLM은 거대한 양의 텍스트 데이터를 바탕으로 학습되지만, 한국어는 영어와 비교했을 때 온라인 텍스트 데이터양이 부족합니다. 또한 문화적·언어적 특성의 차이로 모델이 충분한 학습을 못 하기에 한국어 답변 제공 능력이 부족한 것입니다. 이에 국내에서는 한국어에 특화된 서비스 개발이 이루어지고 있는데요, 네이버의 하이퍼클로바X, 카카오 자회사 카카오브레인의 코GPT, 업스테이지의 솔라가 있습니다. 업스테이지의 경우에는 ‘대한민국 LLM 독립선언’에 나서며 새로운 생태계를 구축하고 있습니다.
3. 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)
먼저 프롬프트 엔지니어링은 생성형 AI가 최적의 결과를 출력할 수 있도록 가장 효과적인 프롬프트를 만들고 최적화하는 것을 말합니다. 프롬프트는 AI에 명령, 질문하기 위해 입력하는 텍스트인데요. 유저가 입력한 프롬프트는 AI 모델을 통해 해석되어 응답이 이루어집니다 따라서 프롬프트를 얼마나 정교하게 쓰느냐에 따라 결괏값이 크게 차이 날 수 있습니다. 이렇듯 프롬프트 엔지니어링의 중요성이 커지면서 ‘프롬프트 엔지니어’라는 새로운 직업이 등장했고, 프롬프트 작성에 관련된 서적과 강의들도 많이 생겨났습니다.
4. 머신러닝과 딥러닝 (Machine Learning, Deep learning)
‘인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝’
인공지능을 구현하는 방법 중 하나가 머신러닝이고, 딥러닝은 머신러닝을 구현하는 여러 방법론 중 하나입니다. 인공지능이 가장 범위가 넓고, 머신러닝이 중간, 딥러닝이 가장 작은 개념이라고 보시면 됩니다.
머신러닝은 컴퓨터 시스템이 규칙을 프로그래밍하지 않아도 데이터에서 규칙을 학습하고, 패턴을 발견하여 작업을 수행하는 알고리즘을 연구하는 분야입니다. 예를 들어, 머신러닝은 수많은 이메일 데이터를 분석해 스팸 메일과 일반 메일의 특징을 학습합니다. 그리고 학습된 패턴을 바탕으로 새로운 메일이 스팸 메일인지 아닌지 예측할 수 있습니다.
딥러닝은 머신러닝 알고리즘 중 인공 신경망 기반의 방법을 말합니다. 쉽게 말해서 컴퓨터가 인간의 뇌처럼 스스로 생각하고, 학습하여 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 딥러닝은 대규모 데이터와 깊은 신경망을 사용합니다. 그렇기에 복잡하고 추상적인 문제 해결에 효과적이며, 이미지 인식 및 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 딥러닝은 현재 자율주행 자동차 개발을 비롯한 다양한 분야에 활용되고 있는데요. 2016년 이세돌 9단과 바둑 경기를 펼쳤던 ‘알파고’ 역시 딥러닝 기반의 프로그램입니다.
5. 멀티모달 AI (Multi-Modal AI)
멀티모달은 간단히 말하면 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 입출력해 제한 없이 활용하는 방법을 말합니다. 모달은 모달리티에 해당하고, AI에서 모달리티는 텍스트, 이미지, 음성 등 데이터의 종류 및 형태를 부르는 말입니다. 그리고 다양한 모달리티들을 모두 활용하여 작업할 수 있는 양방향 통신 환경이 멀티 모달리티입니다. 멀티모달 AI 덕분에, 챗GPT 사용자는 자신이 보낸 사진 속 음식에 대한 상세한 레시피를 제공받을 수 있게 되었습니다. 이는 단일 모달리티로는 제공하기 어려웠던 풍부한 정보를 제공합니다.
6. 알고리즘 (Algorithm)
SNS에서 ‘알고리즘에 떴다’라는 말 들어보신 적 있으신가요? 알고리즘은 간단히 말하면 ‘어떤 문제를 해결하는 방법’을 뜻합니다. 정확한 계산 또는 문제 해결을 위해 컴퓨터에 특정 작업을 수행하도록 정의한 일련의 명령으로 구성됩니다. 알고리즘은 문제 복잡성, 특성에 따라 다양한 유형으로 나뉩니다. 효율적인 알고리즘은 프로그램 실행 시간을 단축하고, 효율적으로 자원을 활용할 수 있습니다.
SNS에서 추천 알고리즘은 유저에게 보여줄 콘텐츠를 결정하는 데 사용됩니다. 주로 유저의 관심사, 활동, 친구 목록 등을 분석하여 각 유저에게 가장 흥미로운 콘텐츠를 제공하는 역할을 합니다. 또한 알고리즘은 트렌드에 민감하게 반응하여 특정 주제나 콘텐츠의 인기에 따라 사용자에게 인기 있는 최신 콘텐츠를 제공합니다. 그러나, 이러한 개인화된 추천 서비스는 사용자들을 알고리즘이 만든 틀 안에 가둘 수 있다는 우려를 낳고 있습니다. 실제로 최근에는 원치 않는 추천 알고리즘으로 인해 다양한 분야의 콘텐츠를 접하기 어려워 불편하다는 의견이 나오기도 했습니다.
7. 환각(Hallucination)
AI 환각 현상은 요청 질문에 인공지능 모델이 잘못된 정보를 사실인 것처럼 답변하는 현상을 말합니다. 환각 현상의 종류는 두 가지로 나뉩니다. 첫 번째는 틀린 답변을 출력하는 오류, 두 번째는 입력한 정보와 무관한 결과를 출력하는 오류입니다. AI가 환각 현상으로 인해 잘못된 뉴스를 생성하는 경우, 해당 정보를 유저가 그대로 받아들인다면 문제가 될 가능성이 큽니다. 생성형 AI의 치명적인 결함이라고 불리는 환각 현상. 기업과 연구 기관에서는 AI에서 발생하는 환각 현상을 줄이기 위해 더 좋은 데이터를 활용하거나 모델 구조를 개선하는 방법 등을 시도하고 있습니다.
AI 활용이 필수 역량이 된 2024년, 알아두어야 할 필수 AI 용어를 살펴봤습니다. 생각보다 어렵지 않죠? 이 글을 시작으로 AI를 실전 업무에 적용해 보시는 건 어떨까요?
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