ChatGPT를 사용하거나 AI 관련 뉴스를 보다 보면 낯선 영어 용어를 자주 접하게 됩니다.
이번 글에서는 생성형 AI를 이해하기 위해 반드시 알아야 할 핵심 AI 용어를 3가지 주제로 분류하여 쉽고 간단하게 정리해 보겠습니다.
"GPT가 뭐지?"
"LLM은 또 무엇일까?"
"프롬프트는 왜 중요하다는 걸까?"
AI를 처음 접하는 사람이라면 이런 용어들이 어렵게 느껴질 수 있습니다.
하지만 실제로는 핵심 개념만 이해해도 생성형 AI의 원리와 활용법을 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다.
최근 AI 기술은 빠르게 발전하면서 GPT, LLM, RAG, AI Agent, 멀티모달(Multimodal)과 같은 용어가 일상적으로 사용되고 있습니다.
이러한 용어를 모른다면 AI 관련 정보를 이해하기 어렵고, 반대로 기본 개념만 알고 있어도 AI를 훨씬 효과적으로 활용할 수 있습니다.
생성형 AI의 핵심 용어
GPT(Generative Pre-trained Transformer)
GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, 우리말로는 사전 학습된 생성형 트랜스포머 모델이라고 할 수 있습니다.
이름은 길지만 핵심은 간단합니다.
- Generative : 새로운 내용을 생성한다.
Pre-trained : 미리 방대한 데이터를 학습했다.
Transformer : 문맥을 이해하는 AI 구조를 사용한다.
즉, GPT는 미리 학습한 방대한 데이터를 바탕으로 사람처럼 자연스러운 문장을 생성하는 AI 모델입니다.
현재 많은 생성형 AI 서비스가 GPT와 유사한 기술을 기반으로 동작합니다.
LLM(Large Language Model)
LLM은 대규모 언어 모델을 의미합니다.
쉽게 말해 수많은 책, 기사, 문서, 웹페이지 등을 학습하여 사람의 언어를 이해하고 생성하는 AI입니다.
ChatGPT와 같은 생성형 AI도 대표적인 LLM입니다.
LLM은 다음과 같은 작업에 강점을 보입니다.
- 글쓰기
번역
요약
질문 답변
코드 작성
아이디어 제안
최근 AI 발전의 중심에는 대부분 LLM 기술이 있습니다.
Token(토큰)
토큰은 AI가 문장을 이해하기 위해 나누는 가장 작은 처리 단위입니다.
사람은 문장을 한 번에 읽지만 AI는 문장을 여러 개의 작은 조각으로 나누어 계산합니다.
예를 들어
"오늘 날씨가 정말 좋네요."
라는 문장도 여러 개의 토큰으로 분리되어 처리됩니다.
토큰 수는 AI 사용량과 비용 계산에도 중요한 기준이 됩니다.
AI를 더 똑똑하게 만드는 기술
AI가 단순히 답변만 하는 것이 아니라 더 정확하고 효율적으로 작동하도록 돕는 다양한 기술도 있습니다.
Prompt(프롬프트)
프롬프트는 AI에게 입력하는 질문이나 명령을 의미합니다.
예를 들어
- 여행 계획을 세워줘.
회의록을 요약해 줘.
초등학생도 이해할 수 있게 설명해 줘.
모두 프롬프트입니다.
좋은 프롬프트를 작성할수록 AI는 더욱 정확하고 원하는 결과를 제공합니다.
그래서 최근에는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라는 분야도 주목받고 있습니다.
API(Application Programming Interface)
API는 서로 다른 프로그램이 데이터를 주고받을 수 있도록 연결해 주는 통로입니다.
예를 들어 쇼핑몰이나 업무 프로그램에서 ChatGPT 기능을 사용할 수 있는 이유도 API를 통해 AI 기능을 연결하기 때문입니다.
즉, API는 AI를 다양한 서비스에 적용하기 위한 연결 도구라고 이해하면 쉽습니다.
AI Agent(에이전트)
AI Agent는 단순히 질문에 답하는 AI를 넘어 목표를 달성하기 위해 여러 작업을 스스로 수행하는 AI 시스템을 말합니다.
예를 들어
"출장 계획을 만들어 줘."
라고 요청하면
- 항공편 검색
호텔 비교
일정 작성
예산 계산
등 여러 단계를 이어서 수행하는 것이 AI Agent의 개념입니다.
2026년 이후 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 분야 가운데 하나로 평가받고 있습니다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation)
RAG는 검색 증강 생성 기술입니다.
기존 생성형 AI는 학습한 데이터를 기반으로 답변을 만들었습니다.
반면 RAG는 필요한 정보를 실시간으로 검색하거나 데이터베이스에서 찾아온 뒤 그 내용을 바탕으로 답변을 생성합니다.
덕분에
- 최신 정보 반영
기업 내부 문서 활용
정확도 향상
환각(Hallucination) 감소
등의 장점을 얻을 수 있습니다.
최근 기업용 AI 서비스에서 가장 많이 활용되는 기술 중 하나입니다.
앞으로 더 자주 듣게 될 AI 용어
AI 기술은 빠르게 발전하면서 새로운 개념도 계속 등장하고 있습니다.
그중에서도 반드시 알아두면 좋은 용어가 있습니다.
Fine-tuning(파인튜닝)
Fine-tuning은 이미 학습된 AI 모델을 특정 목적에 맞게 추가 학습시키는 과정입니다.
예를 들어
- 병원 전용 AI
법률 상담 AI
금융 상담 AI
고객센터 AI
처럼 특정 분야에 더 전문적인 답변을 하도록 만드는 과정이 바로 파인튜닝입니다.
처음부터 AI를 새로 만드는 것이 아니라 기존 모델을 목적에 맞게 발전시키는 방식입니다.
Multimodal(멀티모달)
멀티모달은 여러 형태의 정보를 동시에 이해하는 AI 기술입니다.
기존 AI는 텍스트만 처리하는 경우가 많았습니다.
하지만 멀티모달 AI는
- 텍스트
이미지
음성
영상
을 함께 이해하고 처리할 수 있습니다.
예를 들어 사진을 보여주며 질문하거나, 음성과 이미지를 동시에 분석하는 기능이 대표적인 사례입니다.
앞으로 대부분의 생성형 AI는 멀티모달 기능을 기본으로 제공하는 방향으로 발전하고 있습니다.
왜 AI 용어를 알아야 할까?
AI를 사용하는 데 모든 기술 용어를 외울 필요는 없습니다.
하지만 핵심 개념을 이해하면 AI를 훨씬 효율적으로 활용할 수 있습니다.
예를 들어
- GPT를 이해하면 생성형 AI의 원리를 쉽게 알 수 있습니다.
- LLM을 이해하면 AI가 글을 잘 쓰는 이유를 알 수 있습니다.
- 프롬프트를 이해하면 원하는 답변을 더 쉽게 얻을 수 있습니다.
- RAG를 이해하면 AI가 최신 정보를 활용하는 방식을 알 수 있습니다.
- AI Agent를 이해하면 앞으로 AI가 어떻게 발전할지 예측할 수 있습니다.
즉, 용어를 아는 것은 단순히 지식을 늘리는 것이 아니라 AI를 제대로 활용하기 위한 첫걸음입니다.
AI 용어를 알면 AI가 더 이상 어렵지 않다
처음에는 GPT, LLM, Token, Prompt, API 같은 용어가 낯설게 느껴질 수 있습니다.
하지만 각각의 개념을 하나씩 이해하다 보면 생성형 AI가 어떤 원리로 작동하는지 자연스럽게 연결됩니다.
오늘날 AI는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 글을 작성하고, 이미지를 생성하며, 업무를 자동화하고, 스스로 여러 작업을 수행하는 방향으로 빠르게 발전하고 있습니다.
이러한 변화를 이해하려면 핵심 용어를 알고 있는 것만으로도 큰 도움이 됩니다.
앞으로도 AI 기술은 계속 발전하면서 새로운 용어와 개념이 등장할 것입니다.
하지만 기본 원리를 이해하고 있다면 새로운 기술이 나와도 훨씬 쉽게 받아들일 수 있습니다.
결국 AI 시대의 경쟁력은 어려운 기술을 모두 외우는 것이 아니라, 핵심 개념을 이해하고 실제 생활과 업무에 활용하는 능력입니다.
" 아는 만큼 보인다 " 라는 말처럼 AI 용어를 하나씩 익혀 나간다면 생성형 AI를 더욱 자신 있게 활용할 수 있고, 빠르게 변화하는 AI 시대에도 한발 앞서 대응할 수 있을 것입니다.
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