📖 AI 용어집

AI로 실존 인물의 얼굴·목소리를 합성한 가짜 콘텐츠입니다. 사기와 허위정보의 도구가 되어 규제 대상이 되고 있습니다.

AI의 허점을 일부러 공격해보며 위험을 미리 찾아내는 검증 활동입니다.

미국 증시를 이끄는 7대 빅테크(애플, MS, 구글, 아마존, 엔비디아, 메타, 테슬라)를 부르는 말입니다. AI 붐의 주역들입니다.

규칙을 사람이 짜는 대신, 데이터에서 패턴을 스스로 학습하게 하는 방식입니다.

여러 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업하게 하는 방식입니다. 검토자·작성자·검증자를 나누는 식입니다.

텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상 등 여러 형태의 입력을 함께 이해하고 다루는 AI를 말합니다.

큰 AI 모델을 성능 손실을 최소화하며 작게 줄이는 기술입니다. 온디바이스 AI의 전제 조건입니다.

코드를 직접 짜지 않고 말로 설명하면 AI가 프로그램을 만들게 하는 개발 방식입니다. 비개발자의 앱 제작 붐을 일으켰습니다.

투자 전략을 과거 시장 데이터에 적용해 성과를 검증하는 절차입니다.

임베딩(의미 벡터)을 저장하고 비슷한 것을 빠르게 찾아주는 데이터베이스입니다. RAG 구축의 핵심 부품입니다.

AI 성능을 비교하는 표준 시험입니다. 신모델 발표 때 나오는 점수표가 이것이며, 시험 대비 훈련 논란도 잦습니다.

정답 없이 데이터 속 패턴을 스스로 찾게 하는 학습 방식입니다.

AI가 결론만 내지 않고 풀이 과정을 단계별로 적으며 답하게 하는 기법입니다. 복잡한 문제의 정확도를 크게 올립니다.

방대한 텍스트로 언어의 기본기를 익히는 AI 훈련의 첫 단계입니다. 이후 파인튜닝으로 용도에 맞게 다듬습니다.

글, 이미지, 소리, 영상 같은 콘텐츠를 새로 만들어내는 AI를 통칭합니다.

외국 기술에 의존하지 않고 자국의 데이터와 언어로 만드는 국가 차원의 AI를 말합니다. 한국의 국산 AI 정책 키워드입니다.

거대 모델 대비 크기를 확 줄인 언어 모델입니다. 저렴하고 빨라 특정 업무 전용으로 각광받습니다.

모델·데이터·계산량을 키울수록 성능이 예측 가능하게 좋아진다는 경험 법칙입니다. AI 투자 경쟁의 이론적 근거입니다.

OpenAI·소프트뱅크·오라클이 추진하는 초대형 AI 데이터센터 건설 프로젝트입니다. 수천억 달러 규모로 AI 인프라 경쟁을 상징합니다.

대화 시작 전에 AI에게 미리 주어지는 기본 지침입니다. AI의 말투와 규칙이 여기서 정해집니다.