[AI 용어 정리] 힘든 AI 핵심 용어 12가지 총정리
"AI 시대를 완벽하게 활용하기 위해 반드시 알아야 할 12가지 핵심 개념을 한눈에 정리합니다. 복잡한 기술 용어도 비유와 예시를 통해 한 번에 이해할 수 있습니다."
유튜브 채널 '혼잡스'의 모르면 따라가기 힘든 Ai 용어정리 12개 딱 한장으로 끝! (바이브코딩 지도 2부) 영상을 바탕으로, 바이브 코딩과 AI 서비스 구축 시 필수로 알아야 하는 12가지 AI 핵심 용어를 체계적으로 정리한 블로그 포스팅입니다.
1. AI의 기본 두뇌와 감각
- 1. LLM (Large Language Model, 대형 언어 모델)
- 무수한 문장과 데이터를 읽고 학습한 기본 두뇌 역할을 합니다. (예: ChatGPT, Claude, Gemini)
- 2. 멀티모달 (Multimodal)
- 글로만 소통하던 LLM에 눈과 귀(시각·청각 감각)를 달아준 것입니다.
- 이미지, 소리, 영상 등 다양한 형태의 입력을 이해할 수 있게 도와줍니다.
2. AI 예절 교육과 맞춤형 학습
- 3. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간 피드백 기반 강화학습)
- 사람이 직접 점수를 매기고 평가하여 AI가 친절하고 안전하게 답하도록 세팅하는 AI 예절 교육 과정입니다.
- 4. 파인튜닝 (Fine-Tuning)
- 범용적으로 일 잘하는 AI 신입 사원에게 우리 회사의 내부 자료를 잔뜩 안겨주어 우리 팀 맞춤형 전문가로 재학습시키는 과정입니다.
3. 명령 기술과 문서 창고 시스템
- 5. 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)
- AI에게 원하는 최상의 결과물이 나오도록 지시문(Prompt)을 효과적으로 설계하고 작성하는 기술입니다.
- 6. 지식 베이스 (Knowledge Base)
- AI가 거짓말(할루시네이션)을 하지 않도록 회사 규정, 매뉴얼, 회의록을 모아둔 문서 데이터 창고입니다.
- 7. RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)
- 질문을 받았을 때 무작정 답을 지어내는 것이 아니라, 지식 베이스 창고에서 정확한 문서를 찾아서 검증된 근거로 답변하게 만들어 주는 장치입니다.
파인튜닝이 AI의 '뇌' 자체를 바꾸는 과정이라면, RAG는 AI의 뇌는 그대로 둔 채 '문서 창고'에서 직접 찾아서 답하게 만드는 방식입니다.
4. 도구 연결과 자율적 업무 수행
- 8. MCP (Model Context Protocol)
- AI가 구글 캘린더, 이메일, 데이터베이스 등 다양한 외부 도구와 쉽게 연결될 수 있도록 이어주는 멀티플러그 어댑터(연결 표준 규격)입니다.
- 9. 에이전트 (Agent)
- 단순 질문에 답하는 수준을 넘어, 목표를 설정해 주면 스스로 추론하고 계획을 세워 외부 도구를 활용해 업무를 완수하는 자율형 AI입니다.
- 10. 워크플로우 자동화 (Workflow Automation)
- AI 에이전트를 공장의 컨베이어 벨트에 배치하듯, 매일 반복되는 복잡한 업무 프로세스를 자동으로 연쇄 실행되도록 만든 시스템입니다.
5. 통제 장치와 미래의 AI
- 11. 하네스 (Harness)
- 아무리 똑똑해도 야생마처럼 통제 불능이 될 수 있는 AI를 원하는 방향으로 부르고 제어하기 위한 마구/통제 시스템입니다.
- 12. AGI / ASI (범용 인공지능 / 초인공지능)
- AGI: 영업, 회계, 개발 등 모든 영역에서 사람처럼 일할 수 있는 만능 범용 인공지능 (현재 지향하는 목표 stage)
- ASI: 모든 면에서 인간의 지능을 뛰어넘는 상상 속의 초인공지능
아무리 뛰어난 AI 모델이라도 하네스(Harness)와 MCP 시스템을 얼마나 정교하게 짜느냐에 따라 실제 비즈니스 결과물의 성패가 갈립니다.
💡 AI 핵심 용어 12가지 한눈에 보기
| 번호 | 용어 | 쉽고 직관적인 비유 | 핵심 역할 |
|---|---|---|---|
| 01 | LLM | 엄청난 지식을 읽은 뇌 | 대화 및 정보 처리의 기본 두뇌 |
| 02 | 멀티모달 | 뇌에 부착된 눈과 귀 | 이미지·음성·영상 입출력 처리 |
| 03 | RLHF | 예절 교육 | 인간의 피드백을 통한 피드백 강화학습 |
| 04 | 파인튜닝 | 신입사원 회사 교육 | 회사/팀 특화 데이터로 재학습 |
| 05 | 프롬프트 엔지니어링 | 지시문 작성 기술 | AI가 최선의 답을 내도록 지시하는 방법 |
| 06 | 지식 베이스 | 회사 문서 창고 | 규정집, 매뉴얼 등 모아둔 데이터 보관소 |
| 07 | RAG | 창고 정보 검색 장치 | 문서 창고에서 관련 근거를 찾아 답함 |
| 08 | MCP | 멀티플러그 어댑터 | AI와 외부 도구(DB, 메일 등) 연결 표준 |
| 09 | 에이전트 | 자율 처리 직원 | 목표 설정 시 스스로 추론·계획·도구 활용 |
| 10 | 워크플로우 자동화 | 업무 컨베이어 벨트 | 반복적인 업무 프로세스를 연쇄 자동화 |
| 11 | 하네스 | 야생마 통제용 마구 | AI를 원하는 방향으로 이끄는 제어 프레임워크 |
| 12 | AGI / ASI | 만능 직원 / 초지능 | 범용 인공지능 및 인간을 뛰어넘는 초지능 |
📚 References
열심히 기록할 예정🙃