인공지능(AI)이 세상을 재편하면서 동시에 새로운 언어를 만들어내고 있습니다. 요즘 제품 회의나 발표, 패널 토론에 참석하면 LLM, RAG, RLHF 같은 용어들이 난무하여 기술 분야의 똑똑한 사람들조차 당황하게 만들곤 합니다. 테크크런치(TechCrunch)는 이러한 혼란을 해소하기 위해 AI 용어 해설집을 공개했으며, 이 기사는 그중 핵심적인 개념들을 한국 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 정리했습니다.
가장 먼저, 인공 일반 지능(AGI, Artificial General Intelligence)은 인간의 평균적인 능력을 뛰어넘어 대부분의 작업을 수행할 수 있는 AI를 의미합니다. 오픈AI(OpenAI)의 샘 알트만(Sam Altman)은 AGI를 '동료로 고용할 수 있는 중간 수준의 인간과 동등한 존재'로 묘사하기도 했습니다. AI 에이전트(AI agent)는 AI 기술을 활용해 사용자를 대신하여 일련의 작업을 수행하는 도구입니다. 단순한 챗봇을 넘어 경비 처리, 항공권 예약, 심지어 코드 작성 및 유지보수까지 가능하며, 여러 AI 시스템을 활용해 다단계 작업을 자율적으로 처리할 수 있습니다. API 엔드포인트(API endpoints)는 소프트웨어의 '버튼'과 같아서 다른 프로그램이 이를 눌러 특정 기능을 실행하게 합니다. AI 에이전트가 이러한 엔드포인트를 스스로 찾아 사용하면서 자동화의 강력한 가능성을 열고 있습니다.
체인 오브 씽킹(Chain of thought)은 대규모 언어모델(LLM)이 복잡한 문제를 작은 중간 단계로 나누어 해결함으로써 결과의 정확도를 높이는 추론 방식입니다. 예를 들어, 농부의 닭과 소 문제를 풀 때처럼 단계를 거쳐 답을 도출하는 방식입니다. 코딩 에이전트(Coding agents)는 AI 에이전트의 한 종류로, 소프트웨어 개발에 특화되어 코드를 작성하고, 테스트하며, 디버깅하는 작업을 자율적으로 수행합니다. 이는 개발자의 반복적인 업무를 대신하여 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 컴퓨트(Compute)는 AI 모델이 작동하는 데 필요한 핵심적인 계산 능력으로, GPU, CPU, TPU와 같은 하드웨어를 통칭하는 용어입니다. 딥러닝(Deep learning)은 머신러닝(Machine learning)의 하위 분야로, 인간 뇌의 신경망을 모방한 다층 구조의 인공 신경망(ANN, Artificial Neural Network)을 통해 복잡한 데이터에서 스스로 특징을 학습하고 오류를 수정하며 성능을 개선하는 기술입니다.
이러한 AI 용어들은 단순히 기술적인 개념을 넘어, AI 시대의 비즈니스와 일상생활에 깊숙이 파고들고 있습니다. AGI는 미래 AI의 궁극적인 목표를 제시하고, AI 에이전트와 코딩 에이전트는 업무 자동화와 생산성 향상의 새로운 지평을 열고 있습니다. 컴퓨트와 딥러닝은 이러한 AI 기술의 기반을 이루는 핵심 요소입니다. 이 용어들을 이해하는 것은 AI 기술의 발전 방향을 예측하고, 새로운 기회를 포착하며, 다가오는 변화에 능동적으로 대처하는 데 필수적입니다. AI는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니라, 현재 우리 삶과 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있습니다.