1회차: [입문 가이드] 인공지능(AI)이란 무엇인가? 기초 개념 정리
솔직히 저도 작년에는 AI가 뭔지 몰랐습니다.
작년까지만 해도 저는 AI가 뭔지 잘 몰랐어요. "그거? 영화에 나오는 로봇 아냐?" 이 정도 수준이었죠 😅 그런데 요즘은 다릅니다. 회사 동료는 ChatGPT로 기획서를 10분 만에 뚝딱 만들어내고, 친구는 AI 그림 도구로 멋진 SNS 프로필을 만들었다고 자랑합니다. 처음엔 '에이, 설마...' 했는데 막상 써보니? 완전히 생각이 바뀌었습니다.
그런데 AI 도구를 써봤더니? 딱 10분 만에 끝났어요. 핵심만 쏙쏙 뽑아주더라고요.
"와... 이거 진짜구나."
그날 깨달았습니다. AI는 이제 선택이 아니라 필수라는 걸요. 안 쓰면 뒤처질 수밖에 없겠다는 생각이 들었어요.
근데 문제가 생겼어요. 막상 공부하려니 어디서부터 시작해야 할지 막막하더라고요.구글에 검색하면? 전문 용어 투성이 글만 나와요. "머신러닝", "딥러닝", "트랜스포머"... 뭔 소린지 하나도 모르겠더라고요 😵
그래서 결심했어요. "내가 직접 만들자. 나처럼 초보인 사람들을 위한 블로그를!"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?
자, 본격적으로 시작해볼까요?
AI 공부를 시작하면 제일 먼저 만나는 벽이 있어요. 바로 이 용어들입니다.
- 인공지능(AI)
- 머신러닝(ML)
- 딥러닝(DL)
"이거 다 같은 거 아냐?" 싶으시죠? 저도 그랬어요 ㅋㅋ
근데 사실 다 달라요! 지금부터 확실하게 정리해드릴게요.
(위에 이미지 보시면 금방 이해되실 겁니다)
큰 인형 안에 중간 인형이 들어있고, 그 안에 또 작은 인형이 들어있는 거 아시죠? AI도 정확히 이런 구조예요.
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.
제 메일함, 정말 난리도 아니에요. 하루에 광고 메일이 수십 통씩 쏟아집니다 😭 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.
예전 머신러닝 시절엔 이랬어요.
"컴퓨터야, 귀가 뾰족하면 고양이야. 축 처지면 개야. 알겠지?"
사람이 일일이 특징을 다 가르쳐줘야 했죠. 완전 비효율적이죠? 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
근데 신기한 게 있어요. 제가 딱 보고 싶은 영상들만 첫 화면에 떠있더라고요! 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
띠링! 1초도 안 돼서 문자가 왔어요!
"고객님, 해외 결제 시도가 감지되었습니다. 본인이 맞습니까?"
"헉, 진짜 빠르네!" 놀랐죠." 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
그러면 딱 거실 조명이 켜집니다. 손 하나 안 대고요 😎
저는 구글 네스트를 쓰는데, 처음엔 제 말을 잘 못 알아듣더라고요.
"볼 켜죠? 볼이 뭐예요?" 이런 식으로 ㅋㅋ
근데 요즘은? 제 사투리도 다 알아듣습니다! 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.
앞차와 거리를 알아서 유지해줍니다. 앞차가 갑자기 브레이크를 밟으면? 제 차도 알아서 속도를 줄여요.
처음엔 무서워서 발을 브레이크 위에 올려놓고 있었어요. "혹시 몰라..." 하면서요.
근데 지금은? 완전히 신뢰합니다. 제 운전 실력보다 나은 것 같아요 ㅋㅋ 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.
같은 질문이라도 **어떻게 물어보느냐**에 따라 답변 품질이 완전 달라요.
예를 들어볼까요?
❌ 나쁜 예
"이메일 써줘"
→ 결과: 3줄짜리 초등학생 수준 ㅋㅋ
✅ 좋은 예
"신입사원이 팀장에게 보내는 휴가 신청 이메일을 정중하고 간결하게 작성해줘"
→ 결과: 진짜 쓸 만한 이메일 완성!
이런 걸 프롬프트 엔지니어링이라고 하는데, 요즘 엄청 뜨는 스킬이에요. 이런 기술을 프롬프트 엔지니어링이라고 하며, 요즘 뜨는 직업 중 하나입니다.
5. 할루시네이션 (Hallucination)
AI가 그럴듯하게 거짓말하는 현상입니다. 학습한 데이터에 없는 내용인데도 마치 사실인 것처럼 자신 있게 대답하는 겁니다.
ChatGPT에게 물었어요. "2023년 노벨 문학상 수상자가 누구야?"
그랬더니 ChatGPT가 엄청 자신감 있게 이름이랑 작품까지 알려주더라고요.
"오~ 역시 똑똑하네!" 하고 믿었죠.
근데 나중에 검색해보니? 완전 거짓말이었어요! 😱
그 사람, 실존 인물도 아니었습니다 ㅋㅋㅋ 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
AI의 기초 개념을 최대한 쉽게 풀어봤는데, 이해되셨나요?
솔직히 저도 1년 전만 해도 AI는 그냥 "신기한 기술" 정도로만 생각했어요.
근데 직접 써보니까 알겠더라고요.
"아, 이건 진짜 세상을 바꾸는 기술이구나."
여러분도 꼭 한번 써보세요. 생각보다 어렵지 않아요! 😊
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.
💬 여러분은 어떤가요?
하루에 AI를 몇 번이나 사용하시나요?
다음 글에서는 ChatGPT를 실무에서 제대로 써먹는 방법을 알려드릴게요.
많은 기대 부탁드립니다! 👍
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