ChatGPT Glossary: 44 AI Terms That Everyone Should Know
CNET
OpenAI의 AI 챗봇은 어떤 질문에도 답하고 시, 이력서, 퓨전 레시피를 작성하는 데 도움을 주는 놀라운 능력으로 등장했습니다. 구글의 제미니, 마이크로소프트의 코파일럿, 앤트로픽의 클로드, 퍼플렉시티의 AI 검색 도구, 휴먼과 래빗의 가젯 등 어지러울 정도로 다양한 제품에서 인공지능이 등장하고 있습니다.
AI로 얽힌 세상에 알아두어야 할 44가지 중요한 AI 용어를 소개합니다.
인공 일반 지능 또는 AGI(artificial general intelligence, or AGI)
현재 우리가 알고 있는 것보다 훨씬 더 발전된 버전의 AI를 제안하는 개념
인간보다 훨씬 더 나은 작업을 수행하는 동시에 스스로 학습하고 발전시킬 수 있는 AI
AI 윤리(AI ethics)
AI 시스템이 데이터를 수집하거나 편견에 대처하는 방법을 결정하는 등의 방법을 통해 AI가 인간에게 해를 끼치는 것을 방지하는 것을 목표로 하는 원칙
AI 안전(AI safety)
AI의 장기적인 영향과 AI가 인간에게 적대적일 수 있는 초지능으로 갑자기 발전할 수 있는 방법을 다루는 학제 간 분야
알고리즘(algorithm)
컴퓨터 프로그램이 패턴 인식과 같은 특정 방식으로 데이터를 학습하고 분석한 다음 이를 통해 스스로 학습하고 작업을 수행할 수 있도록 하는 일련의 지침
정렬(alignment)
원하는 결과를 더 잘 만들어내기 위해 AI를 조정하는 것
콘텐츠 조정부터 인간에 대한 긍정적인 상호작용 유지까지 모든 것이 포함될 수 있음
의인화(anthropomorphism)
인간이 인간이 아닌 사물에 인간과 같은 특성을 부여하는 것
AI에서는 챗봇이 행복하거나 슬프거나 심지어 지각이 있다고 믿는 등 실제보다 더 인간과 비슷하고 지각이 있다고 믿는 것이 여기에 포함될 수 있
인공 지능 또는 AI(artificial intelligence, or AI)
컴퓨터 프로그램이나 로봇 공학에서 인간의 지능을 시뮬레이션하기 위해 기술을 사용하는 것
인간의 작업을 수행할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학의 한 분야
편향(bias)
대규모 언어 모델과 관련하여 학습 데이터에서 발생하는 오류
이는 고정관념에 따라 특정 특성을 특정 인종이나 그룹에 잘못 귀속시키는 결과를 초래할 수 있어 AI 윤리 및 AI안전과 관련된 내용
챗봇(chatbot)
인간의 언어를 모방한 텍스트를 통해 인간과 소통하는 프로그램.
ChatGPT
https://chatgpt.com/
대규모 언어 모델 기술을 사용하는 OpenAI에서 개발한 AI 챗봇
인지 컴퓨팅(cognitive computing)
인공 지능의 또 다른 용어
데이터 증강(data augmentation)
기존 데이터를 리믹스하거나 더 다양한 데이터 세트를 추가하여 AI를 학습시키는 것.
딥 러닝(deep learning)
여러 매개변수를 사용하여 사진, 소리, 텍스트의 복잡한 패턴을 인식하는 AI의 한 방법이자 머신러닝의 하위 분야
이 과정은 인간의 뇌에서 영감을 받아 인공 신경망을 사용하여 패턴을 생성
확산(diffusion)
사진과 같은 기존 데이터에 무작위 노이즈를 추가하는 머신 러닝의 한 방법
확산 모델은 네트워크를 훈련시켜 해당 사진을 재구성하거나 복구하는 형태
돌발 행동(emergent behavior)
AI 모델이 의도하지 않은 능력을 발휘하는 경우
엔드투엔드 학습 또는 E2E(end-to-end learning, or E2E)
모델에 처음부터 끝까지 작업을 수행하도록 지시하는 딥 러닝 프로세스
작업을 순차적으로 수행하도록 학습하는 것이 아니라 입력된 정보를 통해 학습하여 한 번에 해결하는 방식
윤리적 고려 사항(ethical considerations)
AI의 윤리적 영향과 개인 정보 보호, 데이터 사용, 공정성, 오용 및 기타 안전 문제와 관련된 문제에 대한 인식
폼(foom)
인공지능이 스스로 빠르게 진화하는 현상으로 AGI가 매우 빠르게 자기 개선을 통해 초지능으로 발전하는 과정
AGI가 인간의 개입 없이 스스로를 개선할 수 있는 능력을 갖게 되는 과정
생성적 적대적 네트워크 또는 GAN(generative adversarial networks, or GANs)
새로운 데이터를 생성하는 두 개의 신경망, 즉 제너레이터와 판별기로 구성된 생성형 AI 모델
제너레이터는 새로운 콘텐츠를 생성하고, 판별기는 콘텐츠가 진짜인지 여부를 확인.
생성형 AI(generative AI)
AI를 사용하여 텍스트, 동영상, 컴퓨터 코드 또는 이미지를 생성하는 콘텐츠 생성 기술
AI는 대량의 학습 데이터를 제공받고 패턴을 찾아 스스로 새로운 반응을 생성하며, 때로는 소스 자료와 유사
Google Gemini
https://gemini.google.com/
ChatGPT와 유사한 기능을 하지만 현재 웹에서 정보를 가져오는 Google의 AI 챗봇
가드레일(guardrails)
데이터를 책임감 있게 처리하고 모델이 불온한 콘텐츠를 생성하지 않도록 하기 위해 AI 모델에 적용되는 정책 및 제한 사항
환각(hallucination)
AI의 잘못된 응답
생성형 AI가 틀린 답변을 생성하지만 마치 정답인 것처럼 자신 있게 말하는 것 포함
대규모 언어 모델(large language model, or LLM)
대량의 텍스트 데이터를 학습하여 언어를 이해하고 인간과 유사한 언어로 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 모델
머신 러닝 또는 ML(machine learning, or ML)
컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터를 통해 학습하고 개선할 수 있게 하는 기술로 패턴 인식 및 데이터 분석을 통해 예측 모델을 생성하고, 이를 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측 수행
주요 머신러닝 알고리즘으로는 회귀 알고리즘(선형 회귀, 다항 회귀 등), 분류 알고리즘(로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신(SVM), k-최근접 이웃(k-NN), 결정 트리, 랜덤 포레스트 등), 클러스터링 알고리즘(k-평균, 계층적 클러스터링 등), 딥러닝(인공 신경망(ANN), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN) 등)이 있음
Microsoft Bing
https://www.bing.com/
Microsoft의 검색 엔진으로 ChatGPT를 구동하는 기술을 사용하여 AI 기반 검색 결과를 제공. 인터넷에 연결되어 있다는 점에서 Google Gemini와 유사
멀티모달 AI(multimodal AI)
텍스트, 이미지, 동영상, 음성 등 여러 유형의 입력을 처리할 수 있는 AI의 한 유형
자연어 처리(natural language processing)
머신 러닝과 딥 러닝을 사용하여 컴퓨터가 인간의 언어를 이해할 수 있는 능력을 부여하는 AI의 한 분야
주로 학습 알고리즘, 통계 모델 및 언어 규칙을 사용
신경망(neural network)
인간의 뇌 구조와 유사하며 데이터의 패턴을 인식하기 위한 계산 모델입니다. 상호 연결된 노드 또는 뉴런으로 구성되며, 패턴을 인식하고 시간이 지남에 따라 학습할 수 있습니다.
과적합(overfitting)
머신 러닝이 학습 데이터에 너무 가깝게 작동하여 해당 데이터의 특정 예만 식별할 수 있고 새로운 데이터는 식별하지 못하는 오류
종이 클립(paperclips)
옥스퍼드 대학교의 철학자 닉 보스트롬이 만든 종이 클립 최대화 이론으로 AI 시스템이 가능한 한 많은 문자 그대로의 종이 클립을 생성하는 가상의 시나리오
AI 시스템의 의도하지 않은 결과는 클립을 만들려는 목표가 인류를 파괴할 수 있다는 것
매개변수(parameters)
LLM에 구조와 동작을 부여하여 예측을 가능하게 하는 숫자 값
프롬프트(prompt)
응답을 얻기 위해 AI 챗봇에 입력하는 제안 또는 질문
프롬프트 연쇄(prompt chaining)
이전 상호 작용의 정보를 사용하여 향후 응답에 색을 입히는 AI 기능
확률적 앵무새(stochastic parrot)
출력 결과가 아무리 설득력 있게 들리더라도 소프트웨어가 언어나 주변 세계의 의미를 더 깊이 이해하지 못한다는 것을 설명하는 LLM의 비유
이 문구는 앵무새가 그 뒤에 숨은 의미를 이해하지 못한 채 사람의 말을 흉내 내는 것
스타일 전이(style transfer)
한 이미지의 스타일을 다른 이미지의 콘텐츠에 맞게 조정하는 기능
AI가 한 이미지의 시각적 속성을 해석하여 다른 이미지에 사용할 수 있도록 하는 것
예를 들어 렘브란트의 자화상을 피카소 스타일로 재창조하는 것
온도(temperature)
언어 모델의 출력 무작위성을 제어하기 위해 설정하는 매개변수
온도가 높을수록 모델이 더 많은 위험을 감수한다는 의미
텍스트-이미지 생성(text-to-image generation)
텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성
토큰(tokens)
AI 언어 모델이 사용자의 프롬프트에 대한 응답을 공식화하기 위해 처리하는 작은 텍스트 조각
한 토큰은 영어로 4글자 또는 단어의 약 4분의 3에 해당
학습 데이터(training data)
텍스트, 이미지, 코드 또는 데이터 등 AI 모델의 학습을 돕는 데 사용되는 데이터 세트
트랜스포머 모델(transformer model)
문장이나 이미지의 일부와 같이 데이터의 관계를 추적하여 문맥을 학습하는 신경망 아키텍처이자 딥 러닝 모델
문장을 한 번에 한 단어씩 분석하는 대신 전체 문장을 보고 문맥을 이해
기존의 순환 신경망(RNN)이나 장단기 메모리 네트워크(LSTM)와 달리, 시퀀스 데이터를 처리할 때 병렬 처리를 가능하게 하여 더욱 효율적이고 성능이 우수한 모델
튜링 테스트(Turing test)
유명한 수학자이자 컴퓨터 과학자인 앨런 튜링의 이름을 딴 이 테스트는 기계가 인간처럼 행동할 수 있는지 테스트
사람이 기계의 반응을 다른 사람과 구별하지 못하면 기계는 통과
약한 인공지능, 일명 좁은 인공지능(weak AI, aka narrow AI)
특정 작업이나 문제 해결에 특화된 인공지능으로 인간의 지능을 완전히 모방하거나 대체하려는 강한 인공지능(Strong AI)과는 대조
오늘날 대부분의 AI 형태
제로 샷 학습(zero-shot learning)
모델이 학습 과정에서 한 번도 본 적 없는 새로운 클래스(범주)의 예제를 예측할 수 있게 하는 기법으로 전통적인 머신러닝 모델과는 달리, 사전 학습된 데이터에 없는 새로운 클래스를 처리하는 능력
예를 들어 호랑이에 대한 학습만 받은 상태에서 사자를 인식하는 형태
Source: https://www.cnet.com/tech/services-and-software/chatgpt-glossary-44-ai-terms-that-everyone-should-know/
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2024년 6월 17일 오전 5:17
1. 질문은 ‘대답할 수 있는 질문’이어야 하고, 그 대답은 ‘틀릴 수 있어야’ 합니다.
1. 2~3년 앞을 생각한다면 왜 오늘 100개의 결정을 해야 할까요?
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