인공지능(AI) 관련 용어들이 넘쳐나는 요즘, 실제로 우리가 이해해야 할 개념들은 무엇일까요? 모든 기술을 깊이 알 필요는 없지만 AI가 어떻게 동작하는지 그리고 어떤 도구들이 활용되는지 정도는 알아두는 것이 중요합니다.
AI는 이미 우리의 일상에 자리 잡고 있으며 이에 적응하기 위해 반드시 알아야 할 핵심 개념과 용어들을 정리해 보겠습니다.
⚫ 생성형 AI (Generative AI)
생성형 AI는 텍스트, 오디오, 이미지, 동영상, 프로그래밍 코드 등 새로운 콘텐츠를 만들어내는 인공지능 기술입니다. 예를 들어, ChatGPT의 GPT-4o는 텍스트, 음성, 이미지를 동시에 처리할 수 있는 실시간 멀티모달 모델로, 2025년 5월 기준 가장 안정적으로 활용할 수 있는 모델 중 하나입니다. 텍스트 생성뿐만 아니라 시각적 표현이나 음성 응답도 가능하며, 캐릭터 일관성 유지 같은 정교한 표현 능력을 갖추고 있어 창의적이고 시각적인 콘텐츠 제작에 유리합니다.
Midjourney는 고해상도 예술 이미지 생성에 특화되어 있으며, Sora는 동영상 생성, Suno는 음악과 음성 기반 콘텐츠 제작을 지원합니다. 이러한 기술들은 마케팅, 디자인, 교육, 엔터테인먼트, 연구 등 다양한 창작 활동의 가능성을 넓혀주고 있습니다.
⚫ 대규모 언어 모델 (Large Language Model)
대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어 이해 및 생성 능력을 갖춘 AI입니다. GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.0 Flash, Copilot 등의 모델이 이에 해당합니다.
이러한 모델은 요약, 번역, 코드 생성, 데이터 분석, 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 하지만 항상 정확한 정보를 제공하는 것은 아니며, 실제로 존재하지 않는 정보를 마치 사실처럼 만들어내는 오류를 범하기도 합니다. 이를 '환각(Hallucination)'이라고 부르며, LLM을 활용할 때 반드시 주의해야 할 특성 중 하나입니다.
💡 환각(Hallucination)이란?
인공지능이 실제로 존재하지 않는 정보를 사실처럼 생성하는 현상입니다.
(예를 들어, 존재하지 않는 논문을 인용하거나 잘못된 통계를 제시하는 경우 등)
이를 줄이기 위해서는 다음과 같은 전략이 효과적입니다.
⚫ 멀티모달 AI (Multimodal AI)
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하고 생성할 수 있는 기술입니다. GPT-4o는 텍스트, 이미지, 음성을 입력받고, 텍스트, 음성, 이미지를 출력할 수 있는 대표적인 멀티모달 모델입니다. 모델명에 붙는 'o'는 omni(옴니)에서 유래된 것으로, 모든 입력 형태를 다룰 수 있다는 의미입니다.
Gemini 2.0 Flash는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 더 확장된 입력과 출력을 지원하며, 다양한 실시간 작업에 활용됩니다. 멀티모달 AI는 의료 영상 진단, 보조공학, 콘텐츠 편집, 고객 응대 등에서 폭넓게 사용되고 있으며, AI의 적용 범위를 크게 넓히는 핵심 기술 중 하나입니다.
⚫ 프롬프트 (Prompt)
프롬프트는 AI에게 원하는 작업을 요청하는 입력 문장입니다. 단순한 질문을 넘어, 어떤 작업을 어떤 맥락에서 어떤 형태로 요청할지를 구조화하는 방식입니다. 질문의 구조가 곧 결과의 품질을 좌우하기 때문에, AI 활용에서 프롬프트는 가장 중요한 입력값 중 하나로 여겨집니다.
프롬프트를 구성할 때는 다음의 네 가지 요소를 참고할 수 있습니다: 지시(Instruction), 맥락(Context), 사용자 입력(User’s Input), 출력 형식(Output Format).
이러한 구성은 AI가 사용자의 의도를 보다 정확히 이해하고, 보다 명확한 응답을 생성하는 데 실질적인 도움이 됩니다.
⚫ 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)
프롬프트 엔지니어링은 AI의 응답 품질을 높이기 위한 전략적 질문 설계 기법입니다. 단어 하나를 바꾸거나, 질문을 여러 단계로 나누는 방식만으로도 응답 결과가 달라질 수 있습니다.
이 분야에서는 다양한 프롬프트 패턴(예: 페르소나 패턴, 청중 페르소나 패턴)과 프롬프트 기법(예: 프롬프트 체이닝, 생각의 사슬)이 연구되고 있으며, 최근에는 실제 업무나 콘텐츠 제작, 리서치 분야에서 실용적으로 활용되고 있습니다.
프롬프트를 ‘설계’한다는 관점이 중요한 이유는, AI가 사용자의 의도를 제대로 파악하게 돕고, 환각을 줄이며, 원하는 형식의 응답을 유도할 수 있기 때문입니다.
⚫ RAG (Retrieval-Augmented Generation)
기존 LLM은 사전 학습된 데이터만을 바탕으로 응답을 생성하기 때문에 최신 정보나 개인화된 문서에 대한 대응에는 한계가 있었습니다. 이를 보완하는 기술이 RAG입니다.
RAG는 외부 정보(문서, 웹 검색 결과 등)를 실시간으로 참조하여, 보다 정확하고 시의성 있는 응답을 생성하는 방식입니다. 예를 들어, Perplexity AI는 검색 기반 질문 응답에 RAG를 활용하고 있으며, ChatGPT의 '검색(Search)', '심층 리서치(Deep Research)' 기능도 RAG 방식으로 동작합니다.
인공지능 관련 필수 개념을 이해하는 것은 AI를 효과적으로 활용하는 첫걸음입니다. 생성형 AI, 대규모 언어 모델, 멀티모달 AI, 프롬프트, 프롬프트 엔지니어링, RAG와 같은 핵심 개념을 숙지하면 AI 도구의 가능성과 한계를 구분할 수 있으며, 실무나 일상 속에서도 보다 전략적으로 활용할 수 있게 됩니다.
