사실 우리는 이미 AI를 쓰고 있었다 — AI 개념 처음부터 정리

사실 우리는 이미 AI를 쓰고 있었다 — AI 개념 처음부터 정리

안녕하세요.

처음 ChatGPT를 써봤을 때 솔직히 이게 그냥 검색이랑 뭐가 다른가 싶었습니다.

그러다 Home Assistant 자동화 코드를 짜달라고 했는데 바로 돌아가는 YAML을 뽑아줬을 때, 아 이건 진짜 다르다는 걸 느꼈는데요.

그때부터 AI가 정확히 무엇인지, 머신러닝이나 딥러닝이랑은 어떻게 다른지 제대로 정리해보고 싶었습니다. IT에 관심 있는 분들도 이 개념들이 헷갈리는 경우가 많더라고요.

 

□ AI, 머신러닝, 딥러닝 — 뭐가 다른가

세 개념의 관계는 아래처럼 생각하면 이해하기 쉽습니다.

AI(인공지능)가 가장 큰 개념입니다. 인간의 학습·추론·판단 같은 지능적 행동을 컴퓨터로 구현하는 모든 기술을 아우릅니다. 1956년에 학문 분야로 공식 정립되었으니 생각보다 역사가 꽤 오래되었습니다.

머신러닝은 AI 안에 속하는 기술입니다. 기존 AI가 사람이 규칙을 일일이 프로그래밍하는 방식이었다면, 머신러닝은 데이터를 주면 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾아 학습합니다. 이메일 스팸 필터, 쇼핑몰 추천, 내비게이션 도착 시간 예측 같은 것들이 모두 머신러닝입니다.

딥러닝은 머신러닝 안에 또 속하는 기술로, 인간의 뇌 신경망 구조를 모방한 방식입니다. 2012년 AlexNet이라는 모델이 이미지 인식 대회에서 기존 방식을 압도적으로 이긴 것이 딥러닝 붐의 시작이었는데요. 스마트폰 Face ID, Siri·카카오의 음성인식, 유튜브와 넷플릭스의 추천 알고리즘이 모두 딥러닝 기반입니다.

 

□ 사실 우리는 이미 AI를 쓰고 있었다

AI라고 하면 영화 속 로봇 같은 걸 떠올리기 쉬운데, 실제로는 훨씬 가까운 곳에 있습니다.

아침에 스마트폰을 켜면서 쓰는 Face ID가 딥러닝 기반 얼굴인식입니다. 카카오나 빅스비에게 "오늘 날씨 어때"라고 물어보는 음성인식도 딥러닝입니다. 유튜브에서 영상을 보고 나면 다음에 볼 것 같은 영상이 추천되는데, 이것도 머신러닝 추천 알고리즘입니다. 이메일 받은 편지함에 스팸이 거의 없는 것도 머신러닝 덕분이고요.

알고 보면 하루에도 수십 번씩 AI를 사용하고 있었던 셈입니다.

 

□ 생성형 AI가 기존 AI와 다른 점

기존 AI는 주로 판단하는 역할이었습니다. 이 사진이 고양이인지 개인지 분류하거나, 이 이메일이 스팸인지 아닌지 판별하는 식이었는데요.

생성형 AI는 여기서 한 단계 더 나아가 새로운 콘텐츠를 직접 만들어냅니다. 글을 쓰고, 이미지를 그리고, 코드를 짜는 것이 가능해졌습니다. 이게 가능해진 결정적 계기는 2017년 Transformer라는 새로운 아키텍처가 등장하면서부터입니다.

2022년 ChatGPT가 공개되면서 생성형 AI가 본격적으로 대중에게 알려졌고, 지금은 ChatGPT(OpenAI), Claude(Anthropic), Gemini(Google) 같은 도구들이 경쟁하며 빠르게 발전하고 있습니다.

 

□ 마무리

AI, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI. 처음엔 비슷해 보이는 단어들이지만 각각 포함 관계가 있는 개념들입니다.

다음 글에서는 요즘 자주 들리는 AI 에이전트가 무엇인지, 기존 AI와 어떻게 다른지 정리해보도록 하겠습니다.

감사합니다.