1회차: [입문 가이드] 인공지능(AI)이란 무엇인가? 기초 개념 정리
2025년, 사람들은 왜 갑자기 모두가 AI를 이야기할까? , 인공지능(AI)이란 무엇인가?
요즘 주변을 보면 AI 이야기가 정말 많습니다. 회사 동료는 ChatGPT로 기획서를 작성한다고 하고, 친구는 AI 그림 도구로 SNS 프로필을 만들었다고 자랑합니다. 저도 처음에는 '또 한때 유행이겠지' 싶었는데, 막상 써보니 생각이 완전히 바뀌었습니다.
6개월 전쯤 업무에서 긴 회의록을 요약해야 하는 일이 있었습니다. 평소 같았으면 2시간은 걸렸을 작업인데, AI 도구를 사용하니 10분 만에 핵심만 쏙쏙 뽑아냈습니다. 그때 깨달았습니다. AI는 선택이 아니라 필수구나. 이제 AI를 모르면 업무 효율에서 뒤처질 수밖에 없겠구나.
하지만 막상 공부하려니 어디서부터 시작해야 할지 막막했습니다. 검색해도 전문 용어 투성이 글만 나오고, 유튜브 강의는 너무 길거나 너무 어렵거나 둘 중 하나였습니다. 그래서 제가 직접 이 블로그를 만들었습니다. 저처럼 AI를 처음 접하는 분들이 쉽게 이해하고 바로 실전에 적용할 수 있도록 돕기 위해서입니다.
이번 글에서는 AI의 가장 기본적인 개념부터 실생활에서 어떻게 사용되는지까지 차근차근 정리해보겠습니다. 전문가가 아니어도 괜찮습니다. 저도 비전공자입니다. 함께 하나씩 배워나가면 됩니다.
인공지능, 머신러닝, 딥러닝... 대체 뭐가 다른 걸까?
AI 공부를 시작하면 가장 먼저 만나는 벽이 바로 이 용어들입니다. 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)이 뭐가 어떻게 다른지 헷갈리셨다면 이번 설명으로 확실히 정리하고 가시기 바랍니다.
제가 이해한 가장 쉬운 비유는 '러시아 인형'입니다. 큰 인형 안에 중간 크기 인형이 들어있고, 그 안에 또 작은 인형이 들어있는 구조와 똑같습니다.
머신러닝(Machine Learning)은 2000년대 들어 본격화된 기술로, AI의 한 분야입니다. 가장 큰 차이점은 '스스로 학습한다'는 점입니다. 개발자가 일일이 규칙을 정해주지 않아도 컴퓨터가 데이터를 보고 알아서 패턴을 찾아냅니다.
실제 제가 경험한 예시를 들어보겠습니다. 제 메일함에는 하루에도 수십 통의 광고 메일이 들어옵니다. 처음에는 수동으로 '스팸' 버튼을 눌러야 했지만, 몇 주 지나니까 시스템이 알아서 걸러주기 시작했습니다. 제가 어떤 메일을 스팸으로 분류하는지 패턴을 학습한 겁니다. 제목에 '할인', '이벤트' 같은 단어가 많으면 스팸일 확률이 높다는 식으로 말입니다. 이게 바로 머신러닝입니다.
딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 세부 기법 중 하나로, 2010년대 중반부터 폭발적으로 발전했습니다. 사람의 뇌 신경망 구조를 본떠서 만든 '인공신경망'을 여러 층으로 쌓아 올린 기술입니다. 그래서 'Deep(깊은)'이라는 이름이 붙었습니다.
딥러닝이 왜 대단한지는 이미지 인식 사례를 보면 명확합니다. 예전 머신러닝 방식으로는 "귀가 뾰족하면 고양이, 축 처지면 개"처럼 사람이 특징을 하나하나 알려줘야 했습니다. 하지만 딥러닝은 고양이 사진 수만 장만 보여주면 알아서 고양이의 특징을 찾아냅니다. 털 질감, 눈 모양, 수염 각도까지 사람이 생각하지 못한 미세한 차이까지 스스로 학습합니다.
요즘 유행하는 ChatGPT나 미드저니 같은 생성형 AI도 모두 딥러닝 기술의 결과물입니다. 특히 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)이라는 기술이 핵심인데, 이는 인터넷에 있는 엄청난 양의 텍스트를 학습해서 사람처럼 자연스러운 대화를 생성하는 모델입니다.
정리하자면, AI > 머신러닝 > 딥러닝 순서로 포함 관계가 형성되며, 오른쪽으로 갈수록 더 최신 기술이고 더 복잡하지만 성능도 훨씬 뛰어납니다.
우리가 매일 쓰는 AI, 알고 보니 이렇게 많았다
"AI는 먼 미래 이야기 아니야?"라고 생각하시는 분들이 많습니다. 하지만 여러분은 이미 하루에도 수십 번 AI를 사용하고 있습니다. 제가 어제 하루 동안 접한 AI만 세어봐도 열 가지가 넘습니다. 몇 가지만 소개해보겠습니다.
아침에 눈 뜨자마자: 유튜브 추천 알고리즘
저는 아침마다 출근 준비하면서 유튜브를 켭니다. 그런데 신기하게도 제가 딱 보고 싶은 영상들이 첫 화면에 떠 있습니다. 어제는 운동 영상을 많이 봤더니 오늘은 홈트 관련 영상이 가득하고, 주말에는 요리 영상을 봤더니 월요일 아침에는 간단한 도시락 레시피가 추천되더군요.
이건 단순한 우연이 아닙니다. 유튜브 AI는 제 시청 기록, 좋아요 누른 영상, 끝까지 본 영상, 건너뛴 영상, 심지어 영상을 클릭했다가 3초 만에 나간 기록까지 전부 분석합니다. 그래서 저보다 제 취향을 더 잘 아는 수준까지 왔습니다. 넷플릭스, 쿠팡, 인스타그램도 똑같은 원리로 작동합니다.
출근길 차 안에서: 네비게이션 실시간 경로 안내
내비게이션을 켜면 단순히 최단 경로만 알려주지 않습니다. 실시간 교통 상황을 분석해서 "10분 후에 사고로 막힐 예정이니 우회로로 가세요"라고 미리 알려줍니다. 수백만 명의 운전자 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 AI 덕분입니다. 카카오내비를 쓰는데, 정말 신기하게도 5분 뒤 정체 구간을 미리 피해 가더군요.
점심시간 결제할 때: 카드사 이상 거래 탐지 시스템
지난달에 해외 사이트에서 결제를 시도했더니 1초 만에 문자가 왔습니다. "고객님, 해외 결제 시도가 감지되었습니다. 본인이 맞습니까?" 평소에는 국내에서만 카드를 쓰다가 갑자기 미국 사이트에서 결제하려 하니 AI가 이상하다고 판단한 겁니다.
이런 시스템 덕분에 카드 도용이나 보이스피싱 피해를 미연에 방지할 수 있습니다. 은행 앱들도 마찬가지입니다. 제 계좌에서 평소와 다른 패턴의 송금이 발생하면 즉시 알림이 옵니다.
퇴근 후 집에서: 음성 인식 AI 스피커
집에 들어서면서 "불 켜줘"라고 말하면 자동으로 거실 조명이 켜집니다. 저는 구글 네스트를 쓰는데, 처음에는 제 목소리를 잘 못 알아듣더니 요즘은 웬만한 사투리도 다 이해합니다. 이게 바로 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)기술입니다.
자연어 처리란 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 처리하는 기술을 말합니다. 번역기, 챗봇, 문서 요약 프로그램 등에 필수적으로 사용됩니다.
음성 AI는 단순히 명령어만 인식하는 게 아닙니다. "오늘 날씨 어때?"라고 물으면 현재 위치 기반으로 날씨를 알려주고, "우산 필요해?"라고 물으면 강수 확률까지 분석해서 답해줍니다. 맥락을 이해하는 겁니다.
주말 드라이브: 자율주행 보조 시스템
아직 완전 자율주행은 아니지만, 요즘 신차들은 대부분 부분 자율주행 기능이 들어있습니다. 차선 이탈 방지, 자동 긴급 제동, 어댑티브 크루즈 컨트롤 같은 기능들이 모두 AI 기반입니다.
제 차는 고속도로에서 앞차와의 거리를 자동으로 유지해줍니다. 앞차가 갑자기 브레이크를 밟으면 제 차도 알아서 속도를 줄입니다. 처음에는 믿지 못해서 발을 브레이크 위에 올려놓고 있었는데, 요즘은 완전히 신뢰하게 됐습니다. 카메라와 센서로 주변 상황을 실시간 분석하는 AI 덕분입니다.
이 외에도 얼굴 인식 잠금 해제, 사진 자동 보정, 스팸 전화 차단, 실시간 자막 생성 등 셀 수 없이 많은 AI 기술이 우리 곁에 있습니다. 이제 AI 없는 삶은 상상하기 어려울 정도입니다.
AI 초보 탈출을 위한 필수 용어 5가지
AI 관련 뉴스를 보다 보면 자꾸 모르는 단어가 나와서 답답할 때가 많습니다. 저도 처음에는 기사 하나 읽는 데 검색을 열 번도 더 했습니다. 그래서 초보자가 꼭 알아야 할 핵심 용어만 추려서 쉽게 정리해봤습니다.
1. 알고리즘 (Algorithm)
요리할 때 레시피를 보듯이, 컴퓨터에게 "이렇게 하면 돼"라고 알려주는 단계별 지침서입니다. 예를 들어 라면 끓이는 알고리즘은 "1. 물 550ml 끓이기 → 2. 면과 스프 넣기 → 3. 4분 30초 끓이기"처럼 순서가 정해져 있습니다.
유튜브 추천 알고리즘도 마찬가지입니다. "이 사용자가 이런 영상을 봤으면 → 비슷한 주제 영상 찾기 → 조회수 높은 순으로 정렬 → 상위 10개 보여주기" 같은 과정이 알고리즘으로 짜여 있습니다.
2. 학습 데이터 (Training Data)
AI가 공부하는 교과서입니다. 학생이 문제집을 많이 풀수록 실력이 늘듯이, AI도 많은 데이터를 학습할수록 정확도가 올라갑니다.
예를 들어 고양이를 인식하는 AI를 만들려면 고양이 사진 수만 장을 입력합니다. 그러면 AI가 "귀가 뾰족하구나, 수염이 있구나, 세로 눈동자구나" 같은 특징을 스스로 찾아냅니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 AI 성능도 떨어지기 때문에, 학습 데이터는 AI 개발에서 가장 중요한 요소입니다.
3. 모델 (Model)
학습이 완료된 AI 그 자체를 모델이라고 부릅니다. 쉽게 말해 시험 본 결과물입니다. ChatGPT도 하나의 모델이고, 알파고도 모델입니다.
모델에는 여러 종류가 있습니다. 이미지를 인식하는 모델, 텍스트를 생성하는 모델, 음성을 인식하는 모델 등 목적에 따라 다른 모델을 사용합니다. 요즘은 한 가지 모델이 여러 작업을 동시에 하는 멀티모달(Multimodal) 모델도 나오고 있습니다.
4. 프롬프트 (Prompt)
AI에게 내리는 명령어나 질문을 프롬프트라고 합니다. ChatGPT 같은 대화형 AI를 쓸 때 입력하는 모든 문장이 프롬프트입니다.
재밌는 건 같은 질문이라도 프롬프트를 어떻게 쓰느냐에 따라 답변 품질이 천차만별이라는 점입니다. "이메일 써줘"보다는 "신입사원이 팀장에게 보내는 휴가 신청 이메일을 정중하고 간결하게 작성해줘"라고 구체적으로 요청하면 훨씬 좋은 결과가 나옵니다. 이런 기술을 **프롬프트 엔지니어링**이라고 하며, 요즘 뜨는 직업 중 하나입니다.
5. 할루시네이션 (Hallucination)
AI가 그럴듯하게 거짓말하는 현상입니다. 학습한 데이터에 없는 내용인데도 마치 사실인 것처럼 자신 있게 대답하는 겁니다.
제가 실제로 경험한 예시를 들어보겠습니다. ChatGPT에게 "2023년 노벨 문학상 수상자가 누구야?"라고 물었더니 그럴듯한 이름과 작품까지 알려줬습니다. 근데 검색해보니 완전히 틀린 정보였습니다. AI가 학습 데이터에 해당 정보가 없으니까 그냥 지어낸 겁니다.
할루시네이션(Hallucination)은 원래 '환각'이라는 뜻인데, AI 분야에서는 '있지도 않은 정보를 만들어내는 현상'을 가리킵니다. AI를 사용할 때는 항상 중요한 정보는 팩트체크를 해야 하는 이유입니다.
이 다섯 가지 용어만 확실히 알아도 AI 관련 기사나 유튜브 영상을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.
앞으로 이 블로그에서 다룰 내용들
오늘은 AI의 기초 개념을 최대한 쉽게 정리해봤습니다. 솔직히 말하면 저도 1년 전만 해도 AI가 뭔지 잘 몰랐습니다. 그냥 신기한 기술 정도로만 생각했습니다. 하지만 직접 써보고 공부하면서 이건 정말 세상을 바꿀 기술이라는 확신이 들었습니다.
앞으로 이 블로그에서는 다음과 같은 주제들을 다룰 예정입니다.
- ChatGPT, Claude, Gemini 등 주요 AI 도구 비교 및 활용법
- 업무 효율을 10배 높이는 AI 프롬프트 작성 꿀팁
- AI 그림 생성 도구(미드저니, 스테이블 디퓨전) 실전 사용기
- 코딩 몰라도 만드는 AI 자동화 업무 시스템
- AI 시대에 살아남기 위한 필수 스킬
모두 제가 직접 사용해보고 효과를 본 것들만 소개할 예정입니다. 이론만 나열하는 글이 아니라, 당장 내일부터 써먹을 수 있는 실용적인 정보를 제공하겠습니다.
AI는 어렵지 않습니다. 누구나 배울 수 있고, 누구나 활용할 수 있습니다. 이 블로그가 여러분의 AI 여정에 작은 도움이 되길 바랍니다. 다음 글에서는 ChatGPT를 실무에서 제대로 활용하는 방법을 다뤄보겠습니다. 많은 기대 부탁드립니다.
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