[오늘의 AI] AI 핵심 키워드 Top 50

카테고리 1: AI 모델 및 기술 기초 (Core Tech)

입문자들이 AI의 구조를 이해하기 위해 꼭 알아야 할 용어

1. LLM (거대언어모델): 방대한 텍스트 데이터를 학습해 인간처럼 대화하는 AI 모델
2. sLLM (소형 거대언어모델): 특정 목적에 맞춰 크기를 줄여 스마트폰 등에서 가볍게 돌아가는 모델
3. 멀티모달 (Multimodal): 텍스트, 이미지, 음성, 영상을 동시에 이해하고 생성하는 기술
4. 트랜스포머 (Transformer): 현대 AI 열풍을 만든 핵심 알고리즘 구조
5. 파라미터 (Parameter): AI의 지능 수준을 결정하는 '매개변수' (뇌의 시냅스 역할)
6. 토큰 (Token): AI가 텍스트를 처리하는 최소 단위
7. 파인튜닝 (Fine-tuning): 이미 완성된 AI 모델을 특정 분야에 맞춰 추가 학습시키는 과정
8. RLHF (인간 피드백 기반 강화학습): 사람이 AI의 답변을 채점하여 더 인간답게 만드는 기술
   * Reinforcement Learning from Human Feedback
9. 확산 모델 (Diffusion Model): 노이즈에서 이미지를 복원하며 정교한 그림을 그리는 AI 기술
10. 신경망 (Neural Networks): 인간의 뇌 구조를 모방한 인공지능 연산 체계

 

카테고리 2: 최신 트렌드 및 지능형 동작 (Advanced AI)

단순한 챗봇을 넘어 '행동'하는 AI와 관련된 키워드

1. AI 에이전트 (AI Agent): 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 업무를 완수하는 자율형 AI
2. RAG (검색 증강 생성): 외부 문서를 실시간으로 참조해 답변의 정확도를 높이는 기술
3. 할루시네이션 (Hallucination): AI가 그럴듯하게 지어낸 거짓말을 하는 환각 현상
4. 제로샷 학습 (Zero-shot Learning): 한 번도 배운 적 없는 작업을 즉석에서 수행하는 능력
5. 퓨샷 학습 (Few-shot Learning): 몇 가지 예시만 보고 바로 작업을 배우는 능력
6. 콘텍스트 윈도우 (Context Window): AI가 한 번에 기억하고 처리할 수 있는 정보의 양
7. 추론 (Reasoning): AI가 단순히 답을 찾는 게 아니라 논리적인 단계를 거쳐 사고하는 과정
8. CO-STAR 프롬프트: 효율적인 지시어(Prompt) 작성을 위한 구조화된 프레임워크
9. Chain of Thought (사고의 사슬): AI에게 "단계별로 생각하라"고 지시해 논리성을 높이는 기법
10. 온디바이스 AI (On-Device AI): 클라우드 연결 없이 기기 자체에서 구동되는 보안 중심 AI

 

카테고리 3: 산업 적용 및 비즈니스 (Business & Industry)

기업 현장에서 실무적으로 쓰이는 AI 용어

1. 생성형 AI (Generative AI): 콘텐츠(글, 그림, 음악)를 새롭게 창조하는 인공지능
2. 디지털 트윈 (Digital Twin): 가상 세계에 실제 사물의 쌍둥이를 만들어 시뮬레이션하는 기술
3. 코파일럿 (Copilot): 인간의 업무를 옆에서 돕는 부조종사 형태의 AI 서비스
4. MaaS (Model as a Service): 완성된 AI 모델을 API 형태로 빌려 쓰는 서비스 방식
5. No-Code AI: 코딩 없이 마우스 클릭만으로 AI 모델을 만드는 도구
6. 엔터프라이즈 AI: 기업 내부 데이터 보안을 강화한 기업 전용 AI 시스템
7. AI 자동화 (Hyperautomation): 단순 반복 업무를 AI가 끝까지 처리하는 프로세스
8. 감성 컴퓨팅: 인간의 표정, 음성 등을 분석해 감정을 이해하는 AI 기술
9. 예측 유지보수: 장비 고장을 미리 예측해 사고를 방지하는 AI 솔루션
10. 에이전틱 워크플로우 (Agentic Workflow): 여러 개의 AI 에이전트가 협업하여 일을 끝내는 방식

 

카테고리 4: 윤리, 보안 및 사회적 책임 (Ethics & Security)

AI 시대의 부작용과 이를 막기 위한 필수 개념들

1. 책임감 있는 AI (Responsible AI): 공정성, 투명성을 갖춘 윤리적인 AI 개발 원칙
2. 설명 가능한 AI (XAI): AI가 왜 이런 결론을 내렸는지 인간이 이해하게 설명하는 기술
3. 딥페이크 (Deepfake): AI로 합성한 가짜 영상이나 음성
4. 데이터 거버넌스: 데이터를 안전하고 투명하게 관리하는 체계
5. 프라이버시 보존 연합 학습: 개인 데이터를 서버로 보내지 않고 기기 내에서만 학습시키는 기술
6. AI 레드팀 (Red Teaming): AI의 약점을 찾기 위해 의도적으로 공격하는 보안팀
7. 디지털 워터마킹: AI 생성물임을 알 수 있게 숨겨진 표식을 남기는 기술
8. 알고리즘 편향성: 학습 데이터의 문제로 특정 집단을 차별하는 결과를 내는 현상
9. AI 리터러시: AI를 이해하고 올바르게 활용할 줄 아는 능력
10. AI 규제법 (AI Act): EU 등에서 추진하는 AI 위험도에 따른 법적 규제

 

카테고리 5: 미래 기술 및 인프라 (Future & Infra)

앞으로의 세상을 바꿀 차세대 키워드

1. AGI (인공일반지능): 모든 분야에서 인간 수준 혹은 그 이상의 지능을 가진 AI
2. ASI (인공초지능): 인간의 지능을 모든 방면에서 압도하는 미래의 AI
3. 양자 AI: 양자 컴퓨터를 이용해 기존보다 수백만 배 빠른 속도로 연산하는 AI
4. GPU (그래픽 처리 장치): AI 학습의 심장 역할을 하는 고성능 연산 반도체
5. NPU (신경망 처리 장치): AI 연산에만 최적화된 차세대 반도체
6. HBM (고대역폭 메모리): AI 반도체의 속도를 결정짓는 초고속 메모리
7. 인공지능 민주화: 누구나 저렴하고 쉽게 고급 AI 기술을 누리는 환경
8. 뉴로모픽 컴퓨팅: 뇌의 물리적 구조 자체를 칩으로 구현한 기술
9. AI 비서 시대: 스마트폰 앱 대신 AI와 대화하며 모든 기기를 제어하는 환경
10. 휴머노이드 로봇: AI 뇌를 장착하고 인간의 몸을 닮아 노동을 대체하는 로봇