AI 용어 사전

인공지능의 개발·활용·규제를 포괄적으로 다루는 한국 법률입니다. 2026년 1월 시행되었으며, 고위험 AI 시스템의 안전 기준, AI 생성물 표시 의무, AI 위원회 설치 등을 규정합니다. 기업이 AI를 서비스에 활용할 때 반드시 지켜야 할 법적 기준입니다.

AI를 올바르게 이해하고 활용하는 능력입니다. AI가 무엇인지 알고, 어떤 상황에 쓸 수 있는지 판단하며, 결과물을 비판적으로 검토하는 역량을 포함합니다. 디지털 리터러시가 컴퓨터 시대의 기본 역량이었다면, AI 리터러시는 AI 시대의 필수 역량입니다.

AI가 생성한 저품질·무분별한 콘텐츠를 비판적으로 부르는 신조어입니다. 사실 확인 없이 대량 생산된 글, 어색한 AI 그림, AI 목소리 광고 등이 해당합니다. 인터넷과 SNS에 AI 슬롭이 넘쳐나면서 진짜 정보를 찾기 어려워진다는 우려가 있습니다.

목표를 주면 스스로 계획을 세우고, 필요한 도구를 사용하며, 여러 단계를 자율적으로 수행하는 AI입니다. 단순 질답을 넘어 복잡한 업무를 자동화합니다.

두 프로그램이 서로 소통하는 연결 창구입니다. AI API를 이용하면 ChatGPT 같은 AI 기능을 내 앱이나 서비스에 직접 연결해 사용할 수 있습니다.

미국 OpenAI가 만든 대화형 AI 서비스입니다. 질문에 답하고, 글쓰기·번역·요약·코딩 등 다양한 작업을 도와주는 AI 어시스턴트로, 전 세계에서 가장 많이 사용됩니다.

미국 Anthropic이 만든 대화형 AI 어시스턴트입니다. 긴 문서를 잘 처리하고, 윤리적·안전한 응답에 초점을 맞춘 것이 특징입니다. 한국어도 지원합니다.

마이크로소프트가 개발한 AI 보조 도구입니다. 윈도우·MS 365(워드·엑셀·팀즈)에 내장되어 문서 작성·데이터 분석·회의 요약 등을 자동으로 도와줍니다. 깃허브 코파일럿은 프로그래머의 코드 작성을 보조합니다.

OpenAI가 만든 이미지 생성 AI입니다. 텍스트로 설명하면 그에 맞는 이미지를 생성해줍니다. ChatGPT Plus에서 바로 사용할 수 있습니다.

AI 학습과 추론에 특화된 고성능 연산 장치입니다. 범용 연산을 하는 CPU가 "만능 일꾼"이라면, GPU는 "AI 전용 초고속 계산기"입니다. NPU는 스마트폰 등 저전력 기기에 내장된 AI 전용 칩입니다.

구글이 개발한 멀티모달 AI 모델입니다. 텍스트·이미지·음성·영상을 모두 이해하고 생성할 수 있으며, ChatGPT·Claude와 함께 세계 3대 AI 모델로 꼽힙니다. 구글 검색·Gmail·구글 문서에 통합되어 있습니다.

일론 머스크가 설립한 xAI가 개발한 AI 모델입니다. SNS 플랫폼 X(구 트위터)에 통합되어 있으며, X의 실시간 게시물을 검색해 답변하는 기능을 갖추고 있습니다.

메타(Meta, 페이스북 모회사)가 개발해 무료로 공개한 대규모 언어 모델입니다. 소스코드가 공개되어 있어 누구나 자신의 서버나 컴퓨터에 설치해 무료로 사용하거나 자체 목적에 맞게 개조할 수 있습니다.

Anthropic(Claude 제조사)이 2024년 발표한 AI 도구 연결 표준입니다. AI 에이전트가 웹 검색·파일·데이터베이스·외부 앱 등 다양한 도구를 공통된 방식으로 연결해 사용하게 해주는 규격으로, USB처럼 "무엇이든 꽂으면 작동"하는 AI 생태계를 목표로 합니다.

텍스트 설명으로 예술적인 이미지를 생성하는 AI 서비스입니다. 특히 감성적이고 아름다운 이미지 생성에 강점이 있어 디자이너들에게 인기가 높습니다.

AI가 인터넷을 실시간 검색하고 결과를 종합해 답변하는 AI 검색 엔진입니다. 기존 구글처럼 링크 목록을 주는 게 아니라 여러 출처를 바탕으로 바로 읽을 수 있는 답변과 출처를 함께 제공합니다.

AI가 답변할 때 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색해 참조하는 방식입니다. 할루시네이션을 줄이고 최신·전문 정보를 정확하게 제공할 수 있습니다.

인간 피드백 기반 강화학습입니다. 인간 평가자가 AI 답변에 점수를 매기면 AI가 더 안전하고 유용한 답변을 하도록 스스로 개선하는 훈련 방법입니다. ChatGPT가 단순 단어 예측을 넘어 "사람이 좋아하는 답"을 하게 만드는 핵심 기술입니다.

대규모 언어 모델(LLM)보다 훨씬 작고 가볍게 만들어진 언어 모델입니다. 스마트폰이나 일반 노트북에서도 실행 가능하며, 특정 분야에 집중 학습시켜 그 분야에서는 대형 모델 못지않은 성능을 낼 수 있습니다.

OpenAI가 개발한 텍스트→영상 생성 AI입니다. 글로 묘사한 장면을 고품질 영상으로 만들어냅니다. DALL-E가 이미지를 생성하는 것처럼 Sora는 움직이는 영상을 생성합니다.

오픈소스 이미지 생성 AI입니다. 내 컴퓨터에 직접 설치해서 무료로 사용할 수 있으며, 다양하게 커스터마이징이 가능해 전문 사용자에게 인기입니다.

AI가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방향으로 스스로 학습하는 방법입니다. 시행착오를 통해 최선의 행동을 찾아갑니다.

방대한 양의 텍스트 데이터로 학습해 인간처럼 글을 읽고 쓰는 AI 모델입니다. "대규모"는 수십억~수천억 개의 파라미터를 가진다는 뜻입니다.

AI를 학습시키기 위해 모은 데이터의 집합입니다. 사람이 공부할 때 교과서가 필요하듯, AI도 학습하려면 많은 양의 데이터가 필요합니다.

인간의 뇌 신경망 구조를 모방한 머신러닝 방법입니다. 여러 층의 신경망을 쌓아 매우 복잡한 패턴도 학습할 수 있어, 이미지 인식·음성 인식·번역에서 뛰어난 성능을 보입니다.

AI를 활용해 특정 인물의 얼굴이나 목소리를 다른 영상·음성에 합성하는 기술입니다. 영화 특수효과·교육 등 창작 분야에 쓰이기도 하지만, 허위 정보 유포나 사기에 악용될 수 있어 주의가 필요합니다.

AI의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 보고 스스로 규칙을 찾아 학습하는 방법입니다. 경험을 통해 실력이 늘어가는 방식입니다.

텍스트만이 아니라 이미지, 음성, 영상 등 여러 형태의 정보를 함께 이해하고 처리할 수 있는 AI입니다.

코딩 지식 없이도 AI에게 자연어로 원하는 것을 설명해 프로그램을 만드는 새로운 개발 방식입니다. "분위기(Vibe)로 코딩한다"는 의미입니다.

데이터를 숫자 배열(벡터·임베딩)로 변환해 저장하는 특수 데이터베이스입니다. 의미가 비슷한 정보를 빠르게 찾아주므로, RAG 시스템에서 AI가 관련 문서를 검색할 때 핵심적으로 사용됩니다.

정답 없이 AI가 스스로 데이터의 패턴과 구조를 찾아내는 학습 방법입니다. 라벨이 없는 대량의 데이터에서 숨겨진 규칙을 발견합니다.

텍스트, 이미지, 음악, 영상 등 새로운 콘텐츠를 스스로 만들어내는 AI입니다. 기존 데이터의 패턴을 학습해 완전히 새로운 결과물을 생성합니다.

AI가 특정 결론을 내린 이유를 사람이 이해할 수 있도록 설명해주는 기술입니다. AI의 "블랙박스" 문제를 해결하기 위해 등장했으며, 의료·금융·법률처럼 의사결정 근거가 중요한 분야에서 특히 강조됩니다.

AI에게 역할·성격·규칙을 미리 지정하는 보이지 않는 지시문입니다. 사용자 질문보다 먼저 AI에게 전달되어 대화의 틀을 잡아줍니다. 기업이 AI 챗봇을 자사 서비스에 맞게 설정할 때 사용합니다.

인간 뇌의 뉴런(신경세포) 연결 구조를 모방한 AI의 기본 구조입니다. 수천~수백억 개의 인공 뉴런이 서로 연결되어 복잡한 계산을 수행합니다.

문제를 해결하기 위한 단계별 절차나 규칙의 집합입니다. 컴퓨터가 어떤 작업을 수행할 때 따르는 순서도와 같습니다.

AI 답변의 창의성과 무작위성을 조절하는 설정값(0~2)입니다. 낮으면 정확하고 일관된 답을, 높으면 더 다양하고 창의적인 답을 냅니다.

인터넷 연결 없이 스마트폰·PC 등 기기 안에서 직접 AI를 실행하는 방식입니다. 클라우드 서버로 데이터를 보내지 않아 개인정보 보호에 유리하고, 오프라인에서도 작동합니다.

텍스트 설명을 입력하면 그에 맞는 이미지를 자동으로 생성하는 AI입니다. 전문 디자인 기술 없이도 누구나 원하는 이미지를 만들 수 있습니다.

사람처럼 생각하고 학습하며 문제를 해결할 수 있도록 만들어진 컴퓨터 시스템입니다. 체스를 두거나, 사진 속 얼굴을 알아보거나, 대화를 나누는 것처럼 인간의 지적 활동을 모방합니다.

단어, 문장, 이미지 같은 데이터를 AI가 계산할 수 있는 숫자 벡터로 변환하는 기법입니다. 의미가 비슷한 것들은 숫자 공간에서도 가까이 위치합니다.

사람이 직접 하던 반복적인 작업을 컴퓨터나 기계가 대신 처리하도록 만드는 것입니다. AI와 결합하면 더 복잡한 작업도 자동으로 처리할 수 있습니다.

컴퓨터가 사람의 말과 글을 이해하고 생성할 수 있도록 하는 AI 기술 분야입니다. 번역, 요약, 감정 분석, 질문 답변 등에 활용됩니다.

한 분야에서 학습한 지식을 다른 분야에 활용하는 방법입니다. 인간이 영어를 잘 알면 스페인어를 더 쉽게 배우는 것과 비슷합니다.

정답이 있는 데이터로 AI를 학습시키는 방법입니다. 선생님이 문제와 답을 알려주면서 가르치는 방식과 같습니다.

자동으로 대화할 수 있도록 만들어진 프로그램입니다. 예전에는 단순한 질문·답변만 가능했지만, 이제는 AI 기술로 사람처럼 자연스러운 대화가 가능합니다.

AI가 한 번의 대화에서 기억하고 처리할 수 있는 정보의 최대 양입니다. 이 한계를 넘으면 AI는 앞에서 나눈 내용을 잊어버립니다. 크면 클수록 긴 문서도 한 번에 처리할 수 있습니다.

컴퓨터가 이미지나 영상을 보고 내용을 이해하는 AI 기술 분야입니다. 사물 인식, 얼굴 인식, 의료 영상 분석 등에 활용됩니다.

AI의 안전 가이드라인과 윤리 필터를 우회해 금지된 내용을 답하도록 유도하는 행위입니다. AI 개발사들은 이를 막기 위해 지속적으로 모델을 개선하고 있습니다.

AI가 텍스트를 처리하는 최소 단위입니다. 영어는 보통 단어, 한국어는 몇 글자 단위로 나뉩니다. AI 서비스 이용 비용은 주로 사용한 토큰 수로 계산됩니다.

ChatGPT의 "T"에 해당하는 기술로, 문장 속 단어 간의 관계를 동시에 파악해 맥락을 이해하는 현대 AI의 핵심 구조입니다. 2017년 구글이 발표한 이후 AI 분야를 완전히 바꿔놓았습니다.

AI 모델이 학습을 통해 조정하는 수많은 숫자(가중치)입니다. 파라미터 수가 많을수록 더 복잡한 것을 학습할 수 있지만, 학습에 더 많은 자원이 필요합니다.

이미 잘 학습된 AI 모델을 특정 목적에 맞게 추가 학습시키는 방법입니다. 처음부터 다시 만들지 않고 기존 지식을 활용해 더 빠르게 전문화합니다.

AI가 특정 집단이나 상황에 대해 불공정하게 치우친 결과를 내놓는 현상입니다. 주로 학습 데이터에 불균형이 있을 때 발생합니다.

AI에게 전달하는 질문이나 명령어입니다. 어떻게 묻느냐에 따라 AI의 답변 품질이 크게 달라지므로, 좋은 프롬프트를 작성하는 것이 중요합니다.

AI에서 원하는 결과를 얻기 위해 프롬프트(질문/명령)를 체계적으로 설계하는 기술입니다. AI를 더 잘 활용하기 위한 핵심 역량입니다.

AI 모델이 데이터를 보고 파라미터를 반복적으로 조정하면서 실력을 키우는 과정입니다. 사람이 공부하는 것처럼 많은 시간과 계산 자원이 필요합니다.

AI가 사실이 아닌 내용을 마치 사실인 것처럼 자신 있게 답변하는 현상입니다. AI의 가장 큰 한계 중 하나로, 중요한 정보는 반드시 별도로 확인해야 합니다.

실제 데이터 대신 AI나 알고리즘이 만들어낸 인공 데이터입니다. 개인정보가 포함된 실제 데이터를 쓸 수 없거나, 특정 상황의 데이터가 부족할 때 AI 학습에 사용합니다.