AI(인공 지능)란 무엇인가요?

AI는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 언어 이해나 패턴 인식과 같은 작업을 수행하도록 설계된 도구와 시스템을 포괄하는 용어입니다. AI는 기계가 이해하고, 소통하며, 학습하고, 문제를 해결하고, 창의적인 작업까지 수행할 수 있도록 해 줍니다. AI는 컴퓨터 사이언스, 데이터 사이언스, 언어학, 신경과학, 철학(특히 논리학), 심리학 등 여러 학문의 산물입니다.

>AI는 데이터 분석에서 혁신적인 패러다임을 제시하며, 인간의 능력을 훨씬 초월하는 규모와 속도로 인사이트를 제공합니다. 오늘날 전 세계의 기업들은 데이터 검색, 상관관계 분석, 처리 등의 작업에 AI를 사용하고 있습니다. 이는 통합 가시성, 사이버 보안, 고객 경험, 위험 관리와 같은 일상적인 애플리케이션에 통합되어 있습니다.

1950년, 제2차 세계대전의 유명한 암호 해독가인 앨런 튜링(Alan Turing)은 '계산 기계와 지성(Computing Machinery and Intelligence)'이라는 논문을 발표하며 기계 지능 개념을 발전시켰습니다.¹ 그로부터 1956년, 존 매카시(John McCarthy)는 '다트머스대학교 AI 하계 연구 프로젝트(Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)'를 설립하고 '인공지능(artificial intelligence)'이라는 용어를 처음으로 제안하여 AI를 하나의 학문 분야로 확립했습니다.²

최초의 챗봇인 ELIZA는 1966년 조셉 와이젠바움(Joseph Weizenbaum)에 의해 만들어졌습니다.³ ELIZA는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 인간과의 상호 작용을 모방하고 사용자들이 마치 심리치료사와 대화하고 있다고 착각하게 만들었습니다.

그 후 1980년대에 접어들며 'AI 붐'을 맞이하게 되었습니다.⁴ 이 시대는 전문가 시스템(의사 결정을 모방한 규칙 기반 프로그램)에 중점을 두었으며, 딥 러닝과 대규모 언어 모델(LLM)이 등장하기까지 아직 수십 년이 남았음에도 불구하고 기계 지능의 잠재력에 대한 기대를 크게 불러일으켰습니다.

1980년대 후반에는 고조된 기대, 제한된 컴퓨팅 파워, 그리고 실망스러운 결과로 인해 정체기가 찾아왔고, 그 후 열정과 자금 지원이 급격히 줄어들었습니다. 'AI 겨울'로 불리던 이 시기는 1990년대 후반과 2000년대 초반 AI 에이전트와 향상된 자동화 기술이 부상하면서 다시 관심이 높아질 때까지 이어졌습니다. 2002년 최초의 로봇 청소기 룸바(Roomba)부터 2004년 NASA의 스피릿(Spirit)과 오퍼튜니티(Opportunity) 화성 탐사 로버, 그리고 소셜 미디어 플랫폼과 넷플릭스(Netflix)의 머신러닝(ML) 기반 추천 엔진에 이르기까지 AI는 우리 삶 곳곳에 자리 잡았습니다. 2011년에는 IBM의 왓슨(Watson)과 애플의 시리(Siri)라는 두 가지 주요 AI 성과가 있었습니다. 그렇게 AI는 일상생활의 일부로 자리잡았지만, 여전히 대부분은 엔지니어와 기업에 의해 통제되고 있었습니다.

2022년에 이르러 OpenAI가 ChatGPT를 출시하면서 생성형 AI가 일반 대중에게 손쉽게 접근할 수 있는 기술로 자리잡기 시작했습니다. Google의 BERT5가 2018년에 출시되었지만, ChatGPT는 전 세계적인 게임 체인저로 떠오르며 새로운 혁신의 시대를 열었습니다. 일부는 이를 새로운 AI 붐이라고 부르며, AI 도입의 중요한 이정표로 평가하고 있습니다.

AI는 현대 기술 혁신의 상당 부분을 이루는 기반이기 때문에 중요합니다. 모든 신기술에 AI가 사용되는 것은 아니지만, AI는 종종 보이지 않는 곳에서 활용됩니다. 데이터의 생성과 소비가 증가하고 디지털 생태계가 점점 복잡해지면서, 조직은 자신의 운영 상황을 명확히 파악하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

AI는 올바르게 활용될 경우, 조직이 대규모로 복잡한 데이터 작업을 수행하는 데 매우 귀중한 도구가 될 수 있습니다. 정교한 AI 기술은 비즈니스 의사 결정을 주도하는 데이터 관련 작업의 속도와 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 수요 예측에서는 AI가 과거 판매 데이터를 분석하여 주문해야 할 재고량을 예측할 수 있습니다. 가장 잘 활용될 때, AI는 우리의 업무와 생활 방식을 크게 변화시켜 혁신을 이끌어냅니다.

AI의 도입이 계속되면서 AI는 반복적이고 단조로운 작업을 대신할 잠재력을 지니고 있습니다. 이를 통해 인간은 창의적이고 비판적 사고를 요하는 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 그러나 AI의 성능은 훈련된 데이터와 기술의 정교함에 달려 있습니다.

AI는 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리, 신경망을 활용하여 데이터를 분석하고 패턴을 인식하며, 인간 인지의 여러 측면을 모방합니다.

머신 러닝

머신 러닝은 데이터 요소 간의 패턴과 관계를 인식하여 데이터로부터 학습하는 알고리즘을 사용하며, 이를 바탕으로 시간이 지남에 따라 작업 성능을 개선합니다. 이 기본 원리를 바탕으로 컴퓨터는 새로운 맥락에서도 예측할 수 있게 됩니다. 머신 러닝은 AI가 감정을 인식하고 반응하며, 새로운 데이터나 변화하는 환경에 적응할 수 있는 능력을 뒷받침하며, 감정 분석, 이상 징후 탐색, 이미지 인식, 예측 분석 등의 AI 기능을 담당합니다.

조직은 사전 학습된 머신 러닝 모델을 새로운 데이터에 적용하거나 처음부터 모델을 학습시킬 수 있습니다.

자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 머신 러닝 알고리즘, 딥 러닝, 전산 언어학을 사용하여 컴퓨터에게 인간 언어(즉, 자연어)를 가르치는 AI의 한 형태입니다. NLP는 음성 인식, 시맨틱 검색, 챗봇 등 다양한 언어 관련 애플리케이션을 구현하는 데 기반이 되는 기술 계층입니다.

자연어 처리(NLP) 덕분에 컴퓨터는 인간의 언어를 인식하고, 처리하며, 이해하고, 생성할 수 있습니다.

신경망

신경망은 딥 러닝을 가능하게 하는 머신 러닝 알고리즘의 한 유형입니다. 이 알고리즘은 인간 두뇌의 구조를 본떠 설계되었으며(그래서 '신경망'이라 불립니다), 고도화된 패턴 인식 기술을 탑재하고 있습니다. Node 계층은 복잡하고 방대한 데이터 세트를 분석합니다.

심층 신경망의 입력층과 출력층 사이의 여러 계층은 딥 러닝을 가능하게 합니다. 이 구조 덕분에 데이터의 특징을 자동으로 추출할 수 있습니다. 신경망은 뇌의 정확한 복제는 아니지만, 그 구조와 기능에서 영감을 받아 단순화한 계산 모델로서 강력한 패턴 인식을 가능하게 합니다.

딥 러닝

딥 러닝은 머신 러닝의 한 분야로, 다층 신경망을 활용해 대규모 데이터에서 특징을 자동으로 학습하고 추출하는 기술입니다. 이 모델들은 인간 뇌의 구조에서 영감을 받아 설계되었으며, 복잡한 패턴 인식에 탁월한 성능을 보입니다.

AI 훈련 및 미세 조정

AI 훈련은 데이터에서 통계적 패턴을 학습하도록 머신 러닝 알고리즘을 훈련하는 과정을 의미합니다. 미세 조정은 모델이 특정 작업을 수행할 수 있도록 학습시키는 단계입니다.

먼저 AI 훈련이 진행되며, 이 과정에서 알고리즘은 데이터 세트를 입력받아, 다음과 같이 여러 훈련 기법 중 하나를 통해 예측을 학습합니다.

• 지도 학습은 패턴 인식 과정입니다. 레이블이 지정된 데이터는 데이터 요소와 해당 레이블 간의 관계를 인식하는 머신 러닝 알고리즘에 공급됩니다. 이러한 관계 간의 통계적 연관성을 학습하여, 유사한 데이터 요소에 대한 정확한 레이블을 예측할 수 있습니다.
• 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터로 알고리즘을 훈련하여 숨겨진 패턴이나 구조를 찾는 것을 말합니다. 작업에는 클러스터링(예: 유사한 항목을 그룹화하는 작업)과 차원 축소(예: 특정 특징을 유지하면서 데이터를 단순화하는 작업)가 포함됩니다.
• 준지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습의 결합 형태로, 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 활용하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 목적은 분류나 회귀와 같은 작업에서 모델의 성능을 향상시키는 것입니다.

모델이 학습된 후, 팀은 모델을 미세 조정하는 작업을 시작할 수 있습니다. 이상 징후 탐색이나 감정 분석과 같은 작업은 종종 기존에 사전 훈련된 모델을 미세 조정하는 방식으로 수행됩니다. 이것은 더 빠르고, 자원 소모가 적으며, 비용 효율적입니다.

AI는 정확하고 관련성 높은 결과를 제공하기 위해 훈련과 미세 조정에 의존하지만, 무엇보다도 훈련에 사용되는 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 이것이 바로 훈련 및 미세 조정 과정이 데이터 수집과 전처리 단계부터 시작되는 이유입니다. 이 과정이 더 철저할수록 AI의 결과는 더 우수해집니다.

AI는 여러 기술로 구성되어 있지만, AI의 유형도 다양합니다.

좁은 AI

좁은 AI는 매우 특정한 작업을 수행하도록 훈련된 AI로, 현재 가장 널리 사용되는 유형입니다. 음성 및 언어 인식 시스템, 기본 챗봇(일반적으로 규칙 기반 또는 검색 기반으로, 원본 콘텐츠를 생성하는 생성형 모델과는 다름), 추천 시스템(스트리밍 서비스에서 사용되는 것과 유사) 등이 이에 해당됩니다.

범용 AI

범용 AI는 광범위하고 일반적인 다양한 사용 사례에 걸쳐 여러 작업을 학습하고, 이해하고, 적응해 수행할 수 있는 이론상의 AI 유형입니다.

범용 AI의 개념을 더 잘 설명하기 위해, 실용적인 예로 로봇 공학과 비교해 볼 수 있습니다. 대부분의 로봇 시스템은 여전히 좁고 사전 정의된 기능에 한정되어 있습니다. 환경에 따라 행동을 조정하고 적응할 수 있는 로봇조차 주변을 이해하기 위해 컴퓨터 비전과 일부 사전 훈련에 의존하지만, 익숙한 상황, 환경, 매개변수 내에서만 작동할 수 있습니다.

예를 들어, 탄산음료 캔의 내용물을 컵에 따르도록 프로그래밍된 로봇 팔은 고정된 매개변수(즉, 동일한 종류의 탄산음료 캔, 동일한 방, 일정한 액체 양) 하에서만 작업을 수행할 수 있습니다. 만약 유리병을 받거나, 더 높은 테이블이 있는 다른 방에 있거나, 컵 대신 샴페인 잔을 받게 된다면 실패할 것입니다. 범용 AI를 적용하면 로봇 팔이 음료를 따르는 작업을 개념적으로 이해하고, 새로운 용기, 환경, 제약 조건에 맞게 행동을 적응시킬 수 있습니다.

생성형 AI

생성형 AI는 새롭고 독창적인 텍스트, 코드, 소프트웨어, 이미지, 비디오를 생성하거나 창조하는 능력으로 구별됩니다. 생성형 AI는 사용자와의 상호 작용을 통해 적응하고 학습하기 위해 머신 러닝을 활용합니다. 또한 LLM, NLP, 신경망, 벡터 데이터베이스를 비롯한 다양한 유형의 알고리즘을 사용하여 프롬프트를 분석하고 응답을 생성합니다.

생성형 AI 모델은 다양한 데이터 요소 간의 관계를 학습하기 위해 방대한 데이터 세트로 훈련됩니다. 이러한 패턴 인식을 통해 생성형 AI 모델은 프롬프트나 질문에 응답할 때 예측을 할 수 있습니다. 따라서 생성형 AI가 새로운 콘텐츠 형태로 응답을 생성할 때, 그 결과물은 매우 정교한 예측의 산물이라고 할 수 있습니다.

15가지 생성형 AI 사용 사례를 자세히 살펴보세요.

AI를 잘 훈련하면 산업 전반에 걸쳐 기업과 개인에게 상당한 이점을 제공합니다. 강력한 자동화 기능은 다양한 응용 분야에서 효율성과 정확성을 높이고, 개인화를 통해 고객 경험을 향상하며, 운영 최적화를 통해 조직이 비용을 관리하는 데 도움을 줍니다.

• 효율성 향상: AI 기반 자동화는 효율성을 높이고자 하는 조직에 돌파구를 제공합니다. 사이트 안정성 엔지니어(SRE)가 성능을 모니터링하고 최적화하는 데 활용하든, 고객 서비스 담당자가 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 문의를 처리하는 데 활용하든, AI의 대규모 데이터 처리 능력은 효율성 향상의 핵심입니다.
• 비즈니스 결정 개선: 정교하고 잘 훈련된 모델을 활용하면 대규모 AI 데이터 분석 기능은 인간의 역량을 크게 지원할 수 있습니다. 근본 원인 분석 또는 위험 관리의 경우, AI는 더 정확한 인사이트를 제공하여 인적 오류를 최소화할 수 있습니다. 이는 더 나은 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 가져옵니다.
• 고객 경험 강화: AI 기반 검색은 고객에게 정교한 대화형 검색 경험을 제공하여 관련성 높은 결과를 제공합니다. 연중무휴 24시간 이용 가능한 챗봇부터 AI 기반 개인화 기능까지, 고객은 더 빠른 서비스, 맞춤형 경험, 그리고 더 효율적인 문제 해결의 혜택을 누리며, 브랜드에 더 큰 만족감을 느끼고 활발히 소통할 수 있습니다. AI 기반의 디지털 고객 경험 전략을 수립하는 방법을 알아보세요.
• 비용 절감: AI는 효율성과 정확성을 향상시키고, 운영을 최적화하며, 향상된 고객 경험을 통해 브랜드 충성도를 강화함으로써 궁극적으로 수익성에 긍정적인 영향을 줍니다. 실제로 IT 리더의 82%는 실시간으로 데이터를 수집하고, 비즈니스 의사 결정을 위한 데이터 분석 도구를 활용하며, 데이터 기반 인사이트를 위해 AI를 사용하는 능력을 통해 수익을 증대할 수 있다고 믿고 있습니다.

AI는 조직과 사용자에게 많은 이점을 제공하고 최근 몇 년간 빠르게 발전하고 채택되어 왔지만, 여전히 한계와 과제가 존재하며 이에 대한 논의가 필요합니다.

• 편향: AI는 훈련된 데이터의 품질에 따라 성능이 좌우됩니다. 특히 사람들이 편향되었다고 인식하지 못하는 데이터로 AI를 훈련시키는 경우, 내재된 위험이 존재합니다. 이러한 편향은 무의식적인 선입견을 강화할 수 있으며, 실제 적용 시 심각한 부작용을 초래할 수 있습니다. 보험 청구 처리를 위해 AI를 활용하는 의료 기관이나 범죄 수사에 AI를 사용하는 법 집행 기관을 생각해 보세요. 이력서 심사에 사용되는 일부 AI 시스템에서는 여성과 관련된 용어가 포함된 이력서에 불이익을 주거나 여자 대학 출신 후보자를 낮게 평가하는 등 편향된 결과를 나타내기도 했습니다.
• 윤리적 문제: AI는 많은 윤리적 질문을 제기합니다. AI가 개인의 명시적 동의 없이 수집된 개인정보나, 타인의 지적 재산에 해당하는 데이터로 훈련되었는지? 사람들이 인지하지 못한 채 촬영된 길거리 CCTV 영상으로 훈련한 얼굴 인식 모델은 아닌지? 생성형 AI는 특히 저작권 침해나 초상권 무단 도용과 관련해 많은 논란을 불러일으켰습니다. AI의 책임 있고 윤리적인 사용은 규제 기관과 조직 모두에게 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다.
• 일자리 대체: AI는 인간의 기술을 보완하는 도구로 설계되었지만, 자동화 기능이 이미 엔터테인먼트부터 제조업에 이르기까지 다양한 산업에서 일자리 대체 현상을 일으키고 있습니다.
• 설명 가능성: 딥 러닝 모델은 매우 복잡한 알고리즘으로, 블랙박스처럼 작동합니다. 이로 인해 모델의 의사결정 과정을 이해하기 어려울 뿐만 아니라, 응답의 타당성이나 정확성을 검증하기도 까다롭습니다.

이러한 과제들은 개인 사용자, 조직, 정부 모두가 신중히 고려해야 합니다. AI는 막대한 민주화와 포용성을 이끌어낼 잠재력을 지니고 있습니다. 이 혜택을 충분히 누리기 위해, 의사결정자들은 책임감 있고 윤리적인 AI 사용을 장려하고 엄격히 시행해야 합니다.

조직들은 다양한 산업 분야와 사용 사례에 AI를 적용해 오고 있습니다.

엔터프라이즈 AI 애플리케이션

조직의 경우 AI는 운영, 사이버 보안, 그리고 의사 결정 과정을 혁신하고 있습니다.

• 데이터 분석: AI 기반 데이터 분석은 통합 가시성과 사이버 보안의 생명선과 같습니다. AI는 방대하고 다양한 데이터 세트를 분석하는 능력을 바탕으로 조직이 여러 도메인의 정보를 상호 연관시켜 더 나은 비즈니스 인사이트를 얻고, 이상 징후 탐색 및 근본 원인 분석을 향상시킬 수 있도록 합니다.
• 고객 서비스: 챗봇과 가상 어시스턴트의 지원을 통해 고객 서비스 담당자는 고객 문의 사항을 분류하고 24시간 내내 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. AI는 추천 엔진이나 대화형 검색 기능에 활용되어 고객 참여를 높이고 전체 결과의 관련성을 개선할 수 있습니다.

산업별 AI 사용

일부 업계는 수십 년간 AI를 사용해 왔지만, 제조업과 의료업(특히 환자 대면 의료 서비스) 등은 이제서야 고유한 과제를 해결하기 위해 AI 도입을 시작했습니다.

• 의료: 진단, 맞춤형 치료 계획 수립, 신약 개발 프로세스 가속화 등에 AI가 사용됩니다.
• 금융: 사기 탐지 시스템, 알고리즘 거래, 신용 위험 평가는 모두 복잡한 금융 데이터를 처리하고 분석하는 AI의 능력으로 한층 강화되고 있습니다.
• 제조: AI는 로봇 공학에 적용되어 위험하고 반복적인 작업을 대체하며, 예지보전(predictive maintenance), 품질 관리, 공급망 최적화를 가능하게 합니다.
• 소매: AI는 맞춤형 제품 추천과 수요 예측을 제공하여 고객 경험을 향상하고 운영을 간소화합니다.

소비자 AI 애플리케이션

“안녕, 시리!”에서 “알렉사, 음악 틀어줘”에 이르기까지, AI는 사람들의 일상 속에 깊이 스며들었습니다. 그 모든 것의 중심에는 AI가 있습니다.

• 스마트 홈 기기: 인터넷 검색부터 조명을 켜고 끄는 것까지, Google Home과 Amazon Echo 같은 AI 기반 홈 기기는 자동화를 소비자들의 일상에 직접 가져다줍니다.
• 맞춤형 스트리밍: 넷플릭스(Netflix)나 스포티파이(Spotify) 같은 플랫폼은 AI 추천 알고리즘을 사용하여 개인의 취향에 맞는 콘텐츠를 제공합니다.
• 피트니스 및 건강 앱: AI 기반 도구는 코칭, 활동 추적, 맞춤형 피트니스 계획을 제공하여 사용자가 건강 목표를 달성할 수 있도록 돕습니다.

조직들이 기존 AI를 통합하고 생성형 AI를 도입함에 따라, 미래에는 새로운 기능과 제품, 그리고 혁신적인 기술 발전 등 무한한 가능성이 펼쳐질 것입니다. 더불어 전 세계적으로 AI 도입이 가속화됨에 따라 책임 있는 AI 개발이 요구되며, 윤리적 사용, 공정성, 투명성도 보장해야 합니다.

특히 생성형 AI는 콘텐츠 제작, 제품 디자인, 문제 해결 방식을 근본적으로 바꿀 것으로 기대됩니다. 한편, 범용 AI는 여전히 먼 목표이기는 하지만, 다양한 작업을 실행하고 여러 기계를 제어할 수 있는 통합 AI '브레인'을 꿈꾸는 과학자와 혁신가들의 궁극적인 희망으로 남아 있습니다.

검색 기술과 인공지능의 융합인 Search AI는 지식 공유와 운영 효율성을 높여 내부 프로세스와 고객 경험을 더욱 간소화할 것으로 기대됩니다. 검색은 방대한 데이터 세트에서 관련 결과를 즉시 반환하는 기능을 통해 정보 검색에 혁신을 일으켰지만, 여전히 맥락을 완전히 이해하고 더 깊은 인사이트를 생성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. AI는 복잡한 패턴을 분석하고 인사이트를 생성하는 데 뛰어나지만, 방대한 데이터 저장소 내에서 특정 정보를 찾고 접근하는 데 있어 정확도가 다소 떨어질 수 있습니다. AI와 검색 기술을 결합하면 두 기술의 장점을 모두 살려 활용도가 낮은 비정형 데이터를 필요한 답변으로 전환할 수 있는 독보적인 역량을 만들어냅니다.

Elastic의 Search AI Platform은 엔드투엔드 솔루션으로, 활용도가 낮은 비정형 데이터의 기하급수적인 증가를 올바른 답변, 영향력 있는 조치, 의미 있는 결과로 변환하여, 조직이 더 나은 의사 결정을 내리고, 효율성을 극대화하고, 혁신을 주도하며, 고객 경험을 향상시키고, 운영 복원력을 개선하며, 보안 위험을 완화하는 데 도움을 줍니다.

Search AI Platform은 Elastic Observability와 Elastic Security라는 두 가지 즉시 사용 가능한 솔루션의 기반이 되는 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 차세대 생성형 AI 기반 애플리케이션과 서비스를 개발하려는 개발자들이 선호하는 선택지입니다. 처음부터 개방형으로 설계되었으며, 높은 성능과 혁신을 위해 구축되었습니다.

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• 비즈니스에서의 AI 종합 가이드
• AI를 활용한 사이버 보안 종합 안내서
• 사이버 보안 분야에서의 AI 도입: 주요 사용 사례와 피해야 할 실수들
• AI 기반의 디지털 고객 경험 전략 수립 방법
• 정부에서 사용되는 AI
• Search AI란 무엇인가요?
• 생성형 AI란 무엇인가요?
• 대화형 AI란 무엇인가요?

검색 및 탐색 분야에서 AI는 어떻게 활용되고 있나요?

최신 검색 시스템은 AI를 활용해 키워드 일치를 넘어 의미, 맥락, 사용자 행동을 분석합니다. AI 모델은 관련성 높은 결과를 우선적으로 제공하고, 그렇지 않으면 간과될 수 있는 인사이트를 도출합니다. 이는 소비자용 애플리케이션과 기업 환경 모두에서 매우 중요합니다.

또한 AI는 언어를 보다 정밀하게 해석하여 맥락, 표현, 사용자 행동을 고려함으로써 검색 기능을 개선합니다. AI를 활용하면 쿼리가 불완전하거나 모호하더라도 관련 정보를 찾아낼 수 있습니다. 이러한 기능은 대규모이거나 복잡한 데이터 세트에서 특히 유용합니다.

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AI와 머신 러닝(ML)의 차이점은 무엇인가요?

AI는 규칙 기반 시스템부터 로봇 공학에 이르기까지 다양한 기술을 포함하지만, ML은 특히 통계적 방법을 활용해 데이터로부터 학습하는 기술입니다. AI는 기계가 인간과 유사한 지능을 시뮬레이션하는 모든 방식을 포괄하는 더 넓은 분야입니다. ML은 AI 내에서 데이터 중심의 접근법으로, 알고리즘이 하드코딩된 규칙에 의존하기보다는 경험을 통해 학습하는 방식을 의미합니다. 

머신 러닝과 AI의 차이점을 자세히 살펴보세요.

생성형 AI란 무엇이며, 기존 AI와 어떻게 다른가요?

기존 AI가 입력을 기반으로 식별하거나 응답하는 것과 달리, 생성형 AI는 완전히 새로운 결과물을 만들어냅니다. 데이터로부터 구조, 스타일, 관계를 학습하여 이를 바탕으로 참신한 결과를 생성합니다. 기존 AI는 일반적으로 분석, 분류 또는 예측에 중점을 두지만, 생성형 모델은 AI의 역할을 단순한 의사 결정 지원을 넘어 콘텐츠 생성으로 확장합니다.

1. A. M. Turing, "Computing Machinery and Intelligence," Mind 49: 433–460, 1950.

2. Dartmouth, "Artificial Intelligence Coined at Dartmouth," 1956.

3. Joseph Weizenbaum, Communications of the ACM, "ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine," 1966.

4. Thomas Haigh, "Historical Reflections: How the AI Boom Went Bust," 2024.

5. Devlin, Jacob, "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding," 2019.