인공지능 기술 핵심 용어 8선

주장인공지능 기술이 발전하면서 이를 설명하는 새로운 언어 체계가 형성되었습니다. 기술 업계 종사자조차 혼란을 겪는 전문 용어를 명확히 정의하는 작업이 기술 이해의 첫걸음입니다.

팩트범용 인공지능(AGI·Artificial General Intelligence)은 인간보다 뛰어난 능력을 갖춘 인공지능을 의미합니다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자는 이를 중간 수준의 동료와 같은 존재로 정의하며, 구글 딥마인드는 인지적 과업에서 인간과 대등한 수준의 지능으로 규정합니다.

팩트범용 인공지능의 개념을 이어받아, 인공지능 에이전트(AI Agent)는 단순한 챗봇을 넘어 비용 처리, 예약, 코드 작성 등 다단계 과업을 자율적으로 수행합니다. 현재 이 분야는 인프라 구축 단계에 있으며 시스템 간의 유기적 연결이 핵심입니다.

팩트인공지능 에이전트가 외부 기능을 제어하는 통로는 응용 프로그램 인터페이스(API·Application Programming Interface) 엔드포인트입니다. 이는 소프트웨어 뒷면의 버튼과 같으며, 에이전트가 이 버튼을 스스로 찾아 활용할 때 자동화 범위가 비약적으로 확장됩니다.

팩트에이전트가 복잡한 문제를 해결하는 논리적 기법은 사고의 연쇄(Chain of Thought)입니다. 이는 문제를 작은 단계로 나누어 해결하는 방식이며, 대규모 언어 모델이 논리적 오류를 줄이고 정확한 답변을 도출하도록 돕습니다.

팩트사고의 연쇄를 활용해 소프트웨어 개발에 특화된 도구가 코딩 에이전트입니다. 이 도구는 스스로 코드를 작성하고 테스트하며 디버깅까지 수행합니다. 지치지 않는 숙련된 인턴과 같은 역할을 하며 개발자의 반복 업무 부담을 줄입니다.

팩트이러한 모든 인공지능 모델을 훈련하고 운영하는 데 필요한 연산 능력은 컴퓨트(Compute)라고 부릅니다. 그래픽 처리 장치(GPU), 중앙 처리 장치(CPU), 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 하드웨어 인프라가 현대 인공지능 산업의 기반을 형성합니다.

팩트컴퓨트 자원을 활용하는 핵심 기술인 딥러닝(Deep Learning)은 인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 다층 구조의 기계 학습 기법입니다. 데이터에서 스스로 특징을 추출하고 학습하지만, 높은 성능을 구현하려면 방대한 데이터와 막대한 비용이 필요합니다.

팩트딥러닝의 원리를 응용한 디퓨전(Diffusion)은 노이즈를 추가해 데이터를 파괴한 뒤 이를 다시 복구하는 과정을 학습합니다. 이 기술은 이미지, 음악, 텍스트를 생성하는 생성형 인공지능 모델의 핵심 원리로 사용됩니다.

팩트모델의 효율성을 높이는 기법으로는 증류(Distillation)가 있습니다. 이는 거대한 교사 모델의 지식을 작은 학생 모델로 전수해 효율적이고 빠른 모델을 만드는 방식입니다.

교차검증다만 증류 기법을 적용할 때 주의할 점이 있습니다. 타사 모델을 무단으로 증류하는 행위는 서비스 약관 위반이 될 수 있습니다.

출처테크크런치의 인공지능 용어 해설 보도를 교차 검증했습니다. https://techcrunch.com/2026/05/29/artificial-intelligence-definition-glossary-hallucinations-guide-to-common-ai-terms/