초등학생도 이해하는 AI 용어 사전 | LLM·GPU·RAG·할루시네이션 쉽게 풀기

AI 기사 읽다가 "이게 무슨 외계어야?" 싶었던 적 있으시죠? LLM, GPU, 파인튜닝, 할루시네이션... 진짜 일부러 어렵게 말하는 것 같아요. 저도 처음엔 구글링하다가 포기했었는데, 알고 보니 별거 아니더라고요. 그냥 전문가들이 있어 보이려고 영어 쓰는 거예요. 제가 6개월간 AI 공부하면서 정리한 용어들을 초등학생도 이해할 수 있게 설명해드릴게요. 이 글만 읽으면 AI 뉴스 볼 때 "아, 그거!" 하면서 고개 끄덕일 수 있습니다. 회사 회의에서도 "그 LLM 말씀이시죠?"라고 아는 척할 수 있고요. 무엇보다 ChatGPT 같은 AI 도구들을 제대로 활용하려면 이 용어들은 필수입니다. 어려운 수식 없이, 일상 비유로만 설명할 테니 부담 갖지 마세요.

매일 듣는 AI 기본 용어들 - 이것만 알면 뉴스가 읽힌다

AI (인공지능)가 뭐야?컴퓨터가 인간처럼 생각하고 학습하는 기술이에요. 근데 사실 '생각'한다기보다는 '흉내'내는 거예요. 마치 앵무새가 사람 말 따라하는 것처럼. 다만 이 앵무새가 엄청 똑똑해서 상황에 맞는 대답을 골라서 하는 거죠.

머신러닝 vs 딥러닝: 머신러닝은 컴퓨터가 데이터 보고 스스로 배우는 거예요. 스팸메일 걸러내는 것처럼. "이런 단어 들어가면 스팸이구나" 하고 학습하죠. 딥러닝은 머신러닝의 고급 버전. 인간 뇌처럼 층층이 쌓아서 더 복잡한 걸 배워요. 얼굴 인식, 음성 인식 같은 어려운 일을 하죠.

예를 들면, 머신러닝은 "사과는 빨갛고 둥글다"고 규칙을 배우는 거고, 딥러닝은 사과 사진 100만장 보고 "아, 이게 사과구나" 스스로 깨닫는 거예요.

LLM (Large Language Model): ChatGPT 같은 거예요. 한국말로 '거대 언어 모델'. 쉽게 말해 "엄청나게 많은 글을 읽고 외운 똑똑한 앵무새"예요. 인터넷에 있는 글 거의 다 읽어서, 어떤 질문에도 그럴듯한 답을 만들어내죠. 근데 가끔 없는 말도 지어내니까 조심해야 해요.

프롬프트 (Prompt): AI한테 하는 질문이나 명령이에요. "ChatGPT야, 김치찌개 레시피 알려줘"가 프롬프트인 거죠. 프롬프트 잘 쓰면 AI가 일 잘하고, 못 쓰면 이상한 답 줘요. 마치 지니한테 소원 빌 때처럼 정확하게 말해야 해요.

토큰 (Token): AI가 글을 처리하는 단위예요. 한국어는 보통 1글자가 1토큰, 영어는 3-4글자가 1토큰이에요. ChatGPT가 "토큰 제한 초과"라고 하면 "너무 길어서 못 읽겠어"라는 뜻입니다. 편지 쓸 때 원고지 칸수 제한 같은 거예요.

API: AI를 다른 프로그램에서 쓸 수 있게 해주는 통로예요. 콘센트 같은 거죠. ChatGPT API 쓰면 내 앱에서도 ChatGPT 기능 쓸 수 있어요. "야, ChatGPT 빌려 써도 돼?" "응, 이 구멍(API)으로 연결해" 이런 느낌.

할루시네이션 (Hallucination): AI가 거짓말하는 거예요. 정확히는 없는 정보를 진짜처럼 만들어내는 거죠. "2024년 월드컵 우승국은 브라질입니다"라고 자신있게 말하는데, 2024년 월드컵은 안 열렸잖아요? 이런 게 할루시네이션. AI도 가끔 뻥쟁이가 됩니다.

파인튜닝 (Fine-tuning): AI를 특정 목적에 맞게 재교육하는 거예요. ChatGPT를 의사로 만들고 싶으면 의학 데이터로 추가 훈련시키는 거죠. 일반 요리사를 한식 전문 요리사로 만드는 것과 비슷해요.

알아두면 있어 보이는 고급 용어들 - 전문가처럼 대화하기

GPU가 왜 중요해? 그래픽카드예요. 원래 게임용인데 AI 훈련에 딱이래요. CPU는 천재 한 명이 문제 푸는 거고, GPU는 평범한 사람 1000명이 동시에 푸는 거예요. AI는 단순 계산을 엄청 많이 해야 해서 GPU가 필수죠. 그래서 엔비디아 주가가 미친 듯이 오른 거고요.

파라미터 (Parameter): AI의 뇌세포 개수라고 생각하면 돼요. GPT-3는 1750억개, GPT-4는 1조개 정도. 많을수록 똑똑하지만, 그만큼 비싸고 느려요. 사람도 머리 너무 복잡하면 결정 오래 걸리잖아요? 비슷한 이치예요.

트랜스포머 (Transformer): ChatGPT의 T가 이거예요. 2017년에 구글이 만든 AI 구조인데, 문장을 통째로 이해하는 기술이에요. 예전엔 단어 하나씩 읽었는데, 트랜스포머는 "나는 학교에 간다" 전체를 한 번에 봐요. 속독하는 사람처럼.

임베딩 (Embedding): 단어를 숫자로 바꾸는 거예요. 컴퓨터는 "사과"를 모르니까 [0.2, 0.8, 0.5] 이런 숫자로 바꿔서 이해해요. 비슷한 단어는 비슷한 숫자가 되게 만들어서, "사과"와 "배"가 가깝다는 걸 AI가 알 수 있게 하죠.

RAG (Retrieval-Augmented Generation): AI한테 자료 찾아보고 답하게 하는 거예요. ChatGPT가 모르는 최신 정보 물어보면 "검색해볼게요"라고 하잖아요? 그게 RAG예요. 시험 볼 때 오픈북 허용하는 것처럼.

프롬프트 엔지니어링: AI한테 질문 잘하는 기술이에요. "요약해줘"보다 "3줄로 핵심만 요약해줘"가 낫잖아요? 이런 노하우를 연구하는 거죠. 요즘 연봉 1억 넘는 직업이래요. 근데 사실 그냥 구체적으로 물어보면 돼요.

AGI (Artificial General Intelligence): 진짜 인간 수준 AI예요. 지금 AI는 특정 분야만 잘하는데, AGI는 뭐든 다 해요. 아이언맨의 자비스 같은 거죠. 전문가들은 10-20년 후 나온다는데, 일론 머스크는 5년 안에 나온대요. 누가 맞을까요?

멀티모달 (Multimodal): 여러 종류 데이터 한번에 처리하는 거예요. GPT-4는 글도 읽고 그림도 보죠. "이 사진 뭐야?"라고 물어보면 답해주잖아요. 예전엔 글만, 그림만 따로였는데 이제는 다 합쳐진 거예요. 사람처럼 눈, 귀, 입 다 쓰는 거죠.

벡터 데이터베이스: AI가 기억하는 창고예요. 일반 데이터베이스는 표 같은 건데, 벡터 DB는 의미를 저장해요. "강아지"랑 "개"가 비슷한 의미라는 걸 아는 똑똑한 창고죠. ChatGPT가 대화 기억하는 것도 이걸 써요.

엣지 AI: 스마트폰이나 가전제품 안에서 직접 돌아가는 AI예요. 클라우드 안 거치고 기기 자체에서 처리하니까 빠르고 안전해요. 시리가 인터넷 없어도 일부 기능 되는 게 이거 때문이죠.

이제 AI 대화에 겁먹지 마세요

여기까지 읽으셨으면 이제 AI 뉴스 기사 70%는 이해 가능할 거예요. 나머지 30%는 전문가들도 모르는 최신 용어니까 걱정 마세요. 사실 AI 업계 사람들도 새로운 용어 나오면 구글링합니다.

중요한 건 용어를 다 외우는 게 아니라, 큰 그림을 이해하는 거예요. AI는 결국 "데이터 먹고 패턴 찾아서 흉내내는 기계"입니다. 복잡해 보여도 본질은 이거예요.

앞으로 더 많은 AI 용어가 생길 거예요. 겁먹지 마세요. 스마트폰 나왔을 때도 "앱", "와이파이", "블루투스" 다 외계어였잖아요? 지금은 초등학생도 아는 단어들이죠. AI 용어도 곧 그렇게 될 거예요.

실전 팁 하나 드릴게요. 모르는 AI 용어 나오면 "ChatGPT야, [용어] 초등학생도 이해하게 설명해줘"라고 물어보세요. AI한테 AI 용어 물어보는 게 제일 빠릅니다.

그리고 무리해서 전문 용어 쓰려고 하지 마세요. "그 LLM의 파라미터가..." 이러는 것보다 "ChatGPT 같은 AI가..."라고 쉽게 말하는 게 소통에는 더 좋아요. 진짜 전문가일수록 쉽게 설명하거든요.

마지막으로... AI 용어는 계속 바뀝니다. 작년의 핫한 용어가 올해는 구식이 되기도 해요. 그러니 용어에 집착하지 말고, AI로 뭘 할 수 있는지에 집중하세요. 망치의 원리를 몰라도 못은 박을 수 있잖아요? AI도 마찬가지입니다.

이제 AI 컨퍼런스 가도, 유튜브 AI 강의 봐도, 회사 AI 도입 회의 가도 쫄지 마세요. 이 글에 나온 용어만 알아도 충분히 대화 가능합니다. 모르는 건? 고개 끄덕이다가 나중에 ChatGPT한테 물어보면 됩니다!