뉴스에 자주 나오는 AI 용어 8가지
AI 기사나 회의에서 툭툭 나오는 말들, 한 줄로 정리했어요.
| 용어 | 한 줄 풀이 |
|---|---|
| LLM | 엄청난 양의 글을 배워 다음 말을 예측하며 글을 쓰는 AI(대규모 언어 모델) |
| 프롬프트 | AI에게 주는 지시문. 구체적일수록 답이 좋아져요 |
| 할루시네이션 | AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 지어내는 것 |
| 토큰 | AI가 글을 쪼개 읽는 단위. 요금과 길이 제한의 기준 |
| RAG | 답하기 전에 관련 문서를 찾아보고 그걸 근거로 답하게 하는 방법 |
| AI 에이전트 | 목표만 주면 도구를 써 가며 여러 단계를 스스로 처리하는 AI |
| 멀티모달 | 글·이미지·소리를 함께 다루는 AI |
| 온디바이스 AI | 서버 대신 휴대폰·노트북 안에서 돌아가는 AI |
AI, 이렇게 쓰면 더 똑똑해요
- 역할과 형식을 정해 주기: “너는 인사 담당자야. 표로 정리해 줘”처럼 누구로서, 어떤 모양으로 답할지 알려 주세요.
- 예시 하나 보여 주기: 원하는 결과 예시를 하나 붙이면 훨씬 비슷하게 맞춰 줘요.
- 숫자·출처는 다시 확인하기: AI는 틀린 내용도 자신 있게 말할 수 있어요(할루시네이션). 중요한 내용은 원문을 확인하세요.
- 민감한 정보는 넣지 않기: 주민등록번호, 비밀번호, 회사 기밀은 입력하지 마세요.
퀴즈는 이렇게 풀어요
- 매일 10문제가 나와요. 문제마다 보기 4개 중 하나를 골라요.
- 답을 고르면 바로 정답과 풀이가 나와요. 틀려도 풀이를 읽으면 용어가 머리에 남아요.
- 10문제를 다 풀면 맞힌 개수에 따라 등급이 나오고, 맨 아래에서 오늘 문제의 정답과 풀이를 한꺼번에 다시 볼 수 있어요.
문제는 언제 바뀌나요?
매일 자정에 새 10문제로 바뀌고, 같은 날엔 모두 같은 문제예요. 새 AI 소식과 용어는 매주 추가되고, 2주 동안 🆕 표시와 함께 먼저 나와요. 하루 10문제 가운데 최대 4문제가 이번 주 소식이고, 나머지는 LLM·프롬프트처럼 꼭 알아 둘 기본 용어와 AI 역사에서 골라요. 지금 문제 은행에는57문제가 있어요. 요즘 말이 궁금하다면 MZ 신조어 퀴즈도 함께 풀어 보세요.
랭킹과 연습 모드
오늘 문제를 다 풀면 닉네임을 정해 랭킹에 올릴 수 있어요. 많이 맞힌 순서이고, 맞힌 개수가 같으면 더 빨리 푼 사람이 위에 서요. 다 푼 뒤에는 랜덤 10문제를 더 풀 수 있는데, 이 연습 모드는 기록과 랭킹에 남지 않아요. 플레이 횟수와 며칠 연속으로 풀었는지는 이 기기에만 저장돼요. 결과 등급과 '상위 몇 퍼센트' 배지는 재미로 붙인 이름이에요.
AI, 어디서 시작됐을까?
'인공지능(Artificial Intelligence)'이라는 말은 1956년 미국 다트머스 대학에서 열린 연구 모임을 준비하며 존 매카시가 처음 썼다고 알려져 있어요. 그보다 앞선 1950년에는 앨런 튜링이 "기계가 생각할 수 있을까?"를 따지려고, 대화만으로 사람과 기계를 구별할 수 있는지 보는 시험을 제안했어요. 이것이 지금 튜링 테스트라고 부르는 거예요.
요즘 AI 붐의 바탕은 2017년 구글 연구진이 발표한 논문 「Attention Is All You Need」에서 소개한 트랜스포머 구조예요. 문장 속 단어들이 서로 어떤 관계인지 한꺼번에 살피는 방식이라, 많은 글을 빠르게 배울 수 있었어요. ChatGPT의 GPT도 'Generative Pre-trained Transformer', 즉 미리 많은 글을 배워 둔 생성형 트랜스포머라는 뜻이에요. OpenAI가 2022년 11월 ChatGPT를 공개한 뒤로 누구나 채팅하듯 AI를 쓰게 됐어요.
인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 뭐가 달라요?
- 인공지능: 사람처럼 판단하고 배우는 기계를 만드는 분야 전체를 말해요. 가장 큰 울타리예요.
- 머신러닝: 사람이 규칙을 하나하나 짜 주는 대신, 데이터를 보고 기계가 스스로 규칙을 찾게 하는 방법이에요.
- 딥러닝: 머신러닝 가운데 여러 층으로 쌓은 인공 신경망을 쓰는 방법이에요. 이미지 인식, 번역, 지금의 LLM이 모두 여기에 속해요.
그래서 "딥러닝은 머신러닝이고, 머신러닝은 인공지능이다"라고 말할 수 있어요. 반대로 모든 인공지능이 딥러닝인 건 아니에요.
퀴즈를 잘 푸는 요령
- 영어 약자를 풀어 보세요: LLM은 Large Language Model, RAG는 Retrieval-Augmented Generation처럼 약자 뜻을 알면 보기 절반은 지워져요.
- 🆕 문제는 최근 뉴스에서: 이번 주에 크게 보도된 발표나 출시 소식이 나와요. 출근길에 IT 기사 제목만 훑어봐도 도움이 돼요.
- 풀이를 꼭 읽기: 비슷한 용어끼리 보기에 함께 나오는 일이 많아요. 풀이에서 차이를 익혀 두면 다음에 헷갈리지 않아요.
- 위의 용어 표부터: 표에 있는 8가지만 알아도 기본 문제는 꽤 맞힐 수 있어요.
자주 묻는 질문
AI 에이전트와 챗봇은 뭐가 달라요?
챗봇은 물으면 답하는 데서 끝나지만, AI 에이전트는 목표를 주면 검색·파일 정리·예약처럼 여러 단계를 도구를 써 가며 스스로 이어서 처리해요. 쉬운 비유로 더 알고 싶다면 AI 에이전트 뜻 글을 읽어 보세요.
할루시네이션은 왜 생겨요?
LLM은 사실을 찾아보는 게 아니라 배운 글을 바탕으로 그럴듯한 다음 말을 이어 쓰는 방식이라, 모르는 내용도 자연스럽게 지어낼 수 있어요. RAG처럼 근거 문서를 찾아보게 하면 줄일 수 있지만 완전히 없앨 수는 없어서, 중요한 숫자와 이름은 원문으로 확인하는 게 좋아요.
다른 상식 퀴즈도 있어요?
AI 말고 다른 분야가 궁금하면 상식 퀴즈, 차트 보는 눈을 시험하고 싶다면 주식 차트 퀴즈로 이어서 풀어 보세요.
날짜·이름이 들어간 문제는 공식 발표와 주요 언론을 확인해 만들었어요.
