"나만 AI 몰라?" 이런 불안감에 잠 못 이루는 분들이 많으실 거예요. 주변에서는 다들 챗GPT다, 제미나이다 하는데, 막상 시작하려니 LLM은 뭐고, 토큰은 또 뭔지... 용어의 벽에 부딪혀 막막함을 느끼실 수 있습니다. 솔직히 저도 처음엔 그랬어요. 특히 AI가 낯선 초보자분들, 그리고 컴퓨터 사용이 익숙지 않은 시니어분들이라면 더욱 어렵게 느껴질 수 있죠.
하지만 괜찮습니다! 오늘 딱 30분만 투자하면 AI가 완전히 다르게 보일 거예요. 이 블로그 포스트는 바로 여러분을 위해 준비했어요. 나이나 컴퓨터 실력은 전혀 상관없습니다. 제가 여러분의 눈높이에 맞춰 가장 쉬운 말로만 설명해드릴 테니, 편안하게 따라오세요.
📚 AI, 왜 시작이 어려울까요? 2025년 디지털 포모(FOMO)의 그림자
많은 분들이 AI를 시작하기 어려워하는 데는 몇 가지 이유가 있습니다. 특히 컴퓨터에 익숙하지 않은 분들은 더욱 크게 공감하실 텐데요.
첫 번째 이유는 바로 디지털 포모(Digital FOMO) 때문입니다. FOMO는 'Fear Of Missing Out'의 약자로, "나만 뒤처지는 것 같은 불안감"을 의미해요. 2025년 현재, 뉴스나 유튜브, 심지어 회사에서도 AI 얘기가 끊이지 않죠. 주변에서 다들 챗GPT를 쓴다는데 나만 못하는 것 같아 조급하고 불안한 마음, 솔직히 저도 느껴봤습니다. 하지만 괜찮습니다. 지금 시작하는 것만으로도 충분히 빠르다고 생각해요. "빨리 배워야 하는데..." 하는 조급함이 오히려 제대로 배우는 것을 방해할 수 있으니, 차분하게 시작하는 것이 중요합니다.
두 번째 이유는 바로 어려운 용어의 장벽입니다. AI, LLM, 프롬프트, 토큰, 멀티모달... 이런 단어들을 들으면 마치 외계어처럼 느껴져 머리가 지끈거릴 수 있습니다. 솔직히 말하면 저도 처음에는 'LLM? 엘엘엠? 래퍼 이름인가?' 하고 생각했던 기억이 나네요. 이 용어의 장벽만 넘어서면 AI는 훨씬 쉬워진답니다.
세 번째는 어디서부터 시작해야 할지 모른다는 막막함입니다. 챗GPT, 클로드, 제미나이 등 종류가 너무 많아서 뭘 써야 할지 감이 안 잡히실 거예요. 마치 맛있는 치킨집이 너무 많아서 어디에 시켜야 할지 고민되는 것과 비슷하다고 할까요?
마지막 네 번째는 질문을 어떻게 해야 할지 모른다는 점입니다. AI에게 "글 써줘"라고만 하면 엉뚱한 답이 나오기 일쑤죠. 답답한 마음에 "너 왜 이래?" 하고 AI에게 화를 내봤자, AI는 감정이 없으니 계속 이상한 답만 내놓을 뿐입니다.
💡 AI 왕초보를 위한 핵심 용어 16가지 완벽 정리!
1. AI (Artificial Intelligence): 인공지능
가장 먼저, AI는 쉽게 말해 사람처럼 생각하고 대답할 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다. 마치 똑똑한 비서를 컴퓨터 안에 넣어둔 것과 같다고 생각하시면 돼요. 그것도 24시간 내내 일하고, 월급도 휴가도 필요 없는 완벽한 비서죠. 물론 가끔 엉뚱한 소리도 하긴 하지만 말입니다.
2. LLM (Large Language Model): 대규모 언어 모델
LLM은 한국어로 대규모 언어 모델이라고 부릅니다. 이건 쉽게 설명하자면, 엄청나게 많은 책과 인터넷 글을 읽고 학습한 AI를 뜻해요. 'AI'가 '과일'이라는 큰 개념이라면, 'LLM'은 그 안의 '사과'처럼 언어에 특화된 특정 AI를 지칭합니다. 우리가 흔히 아는 챗GPT, 클로드, 제미나이가 바로 이 LLM에 속하죠. 마치 지구상의 모든 도서관 책을 다 읽어버린 초특급 독서광 AI라고 생각하시면 됩니다. 여기서 중요한 점은 LLM이 단순히 저장된 답변을 보여주는 게 아니라, 여러분의 질문을 이해하고 새로운 답변을 스스로 만들어낸다는 거예요. 네이버 지식인처럼 누가 써놓은 답을 복사 붙여넣기 하는 것이 아니라, 실시간으로 생각해서 답을 만들어내는 거죠!
3. SLM (Small Language Model): 소형 언어 모델
LLM이 대형 트럭이라면, SLM은 경차에 비유할 수 있습니다. 작지만 가볍고 빠르다는 장점이 있죠. SLM은 LLM과 똑같은 방식으로 작동하지만, 크기를 확 줄인 모델이에요. 파라미터 수를 줄이거나 모델 압축 기술을 사용해서 효율성을 높입니다.
가장 큰 차이는 작동 위치에 있습니다. 일반적인 LLM은 여러분이 질문하면 인터넷을 통해 멀리 떨어진 서버로 보내져 처리되고 답변이 돌아오죠. 마치 해외 본사에 전화해서 답변받는 것처럼 인터넷 연결이 필수예요. 하지만 SLM은 여러분의 PC에 직접 설치되어 작동합니다. 질문하면 컴퓨터의 CPU나 그래픽카드가 바로 처리해서 답변을 주기 때문에 인터넷 없이도 작동하고, 개인 정보가 외부로 나가지 않아 보안에도 강하죠. 물론 성능은 LLM보다 낮지만, 문서 요약, 간단한 번역, 메모 정리 같은 일상적인 작업에는 충분하고, 무엇보다 무료로 사용할 수 있다는 큰 장점이 있습니다.
4. 챗봇 & GPTs/Gems & Projects: AI 활용의 두 가지 방식
챗봇은 채팅하듯이 대화할 수 있는 AI 프로그램입니다. 챗GPT의 '챗'이 바로 이 챗봇을 의미하죠. 그런데 여기서 맞춤형 챗봇(GPTs/Gems)과 프로젝트 기능이라는 두 가지 중요한 개념을 구분해야 해요. 둘 다 AI를 내 방식대로 쓰는 것이지만, 목적이 완전히 다릅니다. 쉽게 말해 "너 누구야?"라고 묻는 것과 "이 일에 대해 어떻게 생각해?"라고 묻는 것의 차이랄까요?
✅ GPTs와 Gems: 나만의 전문 AI 비서 만들기 (누구냐?)
GPTs는 챗GPT에서 제공하는 맞춤형 챗봇 만들기 기능이에요. 'G'는 GPT의 G, 's'는 복수형을 의미합니다. 여러 개 만들 수 있다는 뜻이죠. 이건 특정 역할을 하는 전문 AI를 만드는 겁니다. 마치 전문 직업을 가진 직원을 여러 명 고용하는 것처럼요. 예를 들어, "너는 세계 최고의 요리 전문가야"라고 역할을 정의하고 상세 지침을 제공하면, 이후에 "파스타 소스 비법 알려줘!"라고 물을 때 요리 전문가답게 답변하는 식입니다. 한 번 만들어두면 매번 설명할 필요 없이 그 역할로 계속 작동하죠. 구글 제미나이에서 제공하는 Gems도 이름만 다를 뿐 완전히 동일한 개념이에요.
✅ Projects: 작업 단위로 대화와 파일 관리하기 (무엇을 하느냐?)
프로젝트는 작업 단위로 대화와 파일을 묶어서 관리하는 기능입니다. 회사에서 A 프로젝트와 B 프로젝트를 동시에 진행한다고 할 때, A 프로젝트 관련 대화, 문서, 자료를 한곳에 모아두고, B 프로젝트 것들은 따로 모아두는 식이죠. 마치 프로젝트별로 폴더를 만드는 것과 같아요. 프로젝트의 핵심은 바로 '맥락 유지'입니다. "마케팅 프로젝트" 폴더 안에서 대화하면 AI가 그 프로젝트의 모든 이전 대화와 파일을 기억해요. 어제 업로드한 시장 분석 보고서 PDF를 기억해서, 오늘 같은 폴더에서 "어제 올린 자료 기반으로 요약해줘"라고만 해도 AI가 알아서 찾아 요약해줍니다. 챗GPT Projects와 클로드 Projects도 동일한 기능입니다.
| 구분 | GPTs / Gems | Projects |
|---|---|---|
| 목적 | 특정 역할 수행 AI 제작 | 특정 작업의 대화/파일 통합 관리 |
| 지속성 | 한 번 만든 역할이 모든 대화에서 유지 | 해당 프로젝트 내에서만 맥락 유지 |
| 핵심 | AI의 '정체성' 정의 | 작업의 '맥락' 보존 |
5. 토큰 (Token): AI 언어 처리의 기본 단위
토큰은 AI가 글자를 처리할 때 사용하는 기본 단위입니다. 레고 블록을 생각해보세요. 긴 문장을 작은 조각으로 쪼개서 이해하는데, 그 조각 하나가 바로 토큰인 거죠. 왜 중요하냐고요? AI 사용량이 이 토큰 단위로 제한되기 때문입니다. 무료 버전은 하루에 몇 천 토큰까지 쓸 수 있다, 이런 식이에요. 마치 핸드폰 데이터 요금처럼 말이죠. 그래서 너무 긴 질문이나 답변은 토큰을 많이 소모한다는 것만 기억하시면 됩니다. 보통 한국어 글자 한 자가 토큰 한 개 정도라고 보시면 편해요. 하지만 '안녕하세요'처럼 자주 쓰는 말은 AI가 통째로 기억해서 1~2개 토큰으로 아주 싸게 처리하니, 토큰 걱정 너무 하지 말고 편하게 쓰셔도 좋습니다.
6. 컨텍스트 (Context): AI의 대화 기억력
컨텍스트는 AI가 대화의 흐름을 기억하는 능력을 말합니다. 예를 들어, 여러분이 "사과에 대해 알려줘"라고 물어 AI가 과일 사과를 설명했어요. 그다음에 "가격은?"이라고만 물어봐도 AI는 "아, 사과 가격을 묻는구나" 하고 알아듣죠. 이게 바로 컨텍스트를 이해한다는 겁니다. 마치 친구와 대화할 때 앞뒤 맥락을 다 기억하고 있는 것처럼요. AI마다 기억할 수 있는 대화의 길이가 다른데, 클로드나 제미나이 같은 모델은 특히 긴 대화를 잘 기억하는 편입니다. 마치 토씨 하나 안 틀리는 꼼꼼한 비서 같달까요? 하지만 대화가 너무 길어져서 AI의 '기억 용량'이 꽉 차면 이전 기억을 지울 수도 있어요. 이럴 땐 처음부터 다시 설명해주는 것이 가장 정확합니다. AI도 가끔 건망증이 있답니다.
7. 지식 단절 시점 (Knowledge Cutoff Date): AI의 시공간 제약
이건 정말 중요해요! 지식 단절 시점은 AI가 특정 날짜까지의 정보만 알고 있다는 것을 의미합니다. 그 이후의 정보는 모르는 거죠. 예를 들어, 챗GPT가 2024년 10월까지 학습했다면, 2024년 11월 이후의 일은 전혀 모릅니다. 마치 타임캡슐에 갇혀 2024년 10월에 잠들었다가 지금 깨어난 사람이라고 생각하시면 됩니다. 그래서 "어제 뉴스"나 "지금 주식 시장 상황"을 물어보면 AI는 모른다고 답할 수밖에 없어요. 이럴 때는 웹 검색 기능이 있는 AI를 사용하거나, "웹 검색해서 알려줘"라고 명확하게 요청해야 합니다. AI가 "그 정보는 모릅니다"라고 하면 화내지 마세요. 정말로 모르는 겁니다. 학습 데이터에 없으니까요!
8. 멀티모달 (Multimodal): 오감으로 소통하는 AI
멀티모달은 AI가 글자뿐만 아니라 사진, 음성, 영상 등 다양한 형식의 정보도 이해할 수 있다는 뜻입니다. 예전 AI는 글로만 대화했지만, 이제는 사진을 올리면 설명해주고, 음성으로 질문하면 음성으로 답하며, 영상도 분석할 수 있어요. 마치 오감이 다 있는 사람처럼 보고, 듣고, 말할 수 있는 AI가 된 거죠. 이제는 "이게 뭐야?" 하면서 사진만 찍어 올려도 알아서 설명해줍니다. 저는 가끔 냉장고 사진 찍어서 "오늘 저녁 뭐 해먹지?" 하고 물어보는데 정말 편하답니다!
AI에 올릴 수 있는 파일들은 정말 다양해요. 파일 이름 끝에 붙는 몇 글자, 즉 확장자가 그 파일이 어떤 종류인지 알려주는 역할을 합니다. 마치 사람의 성씨처럼 파일을 구분하는 거죠.
- 문서 파일: PDF (계약서, 보고서 요약), TXT (순수 텍스트), CSV (표 형태 데이터 분석), DOCX (워드 문서), MD (마크다운)
- 이미지 파일: JPG/JPEG (사진), PNG (투명 배경), GIF (움직이는 이미지), WebP (고화질 경량 이미지)
- 오디오 파일: MP3 (음악, 회의 녹음 텍스트 변환), WAV (고음질 오디오), M4A (애플 기기 오디오)
- 비디오 파일: MP4 (가장 흔한 동영상), MOV (아이폰 동영상), AVI (옛날 동영상), WebM (웹 동영상)
- 프로그래밍 소스 파일: PY (파이썬), JS (자바스크립트), HTML (웹페이지 코드)
이런 파일들을 AI에게 올리고 "이 코드가 무슨 일을 하는지 설명해줘"라고 묻는 등, 프로그래밍을 모르는 분들도 AI의 도움을 받아 복잡한 코드를 쉽게 이해할 수 있습니다.
9. API (Application Programming Interface): 프로그램들의 대화 통로
API는 프로그램들이 서로 대화하는 통로를 말합니다. 쉽게 말해 AI를 다른 앱이나 웹사이트에 연결하는 방법이에요. 여러분이 사용하는 어떤 앱에서 "AI로 답장 작성" 버튼을 누르면, 그 앱이 챗GPT API를 사용해서 챗GPT와 연결되어 있는 겁니다. 마치 두 프로그램이 전화 통화하는 것처럼요. 과거에는 개발자가 아니라면 직접 사용할 일이 거의 없었지만, 바야흐로 '바이브 코딩' 시대에는 누구나 쉽게 AI를 활용하여 코딩하고 API를 사용할 수 있게 되었습니다.
10. MCP (Model Context Protocol): AI와 도구 연결의 표준
MCP는 Model Context Protocol의 약자로, AI가 여러 도구들을 사용할 수 있도록 연결해주는 표준 규격입니다. 마치 여러 기기를 연결하는 USB 단자처럼, MCP는 AI와 다양한 서비스를 연결하는 표준이라고 생각하시면 돼요. 예를 들어 MCP를 사용하면 클로드 같은 LLM이 구글 드라이브, 노션, 슬랙 같은 여러 서비스에 직접 접근해서 "구글 드라이브에 있는 파일 찾아서 요약해줘"처럼 한 번에 작업을 수행할 수 있죠. 아직 초보자가 직접 설정하기는 어렵지만, "AI가 여러 서비스를 연결해서 쓸 수 있구나" 정도만 알아두셔도 충분합니다. 앞으로 점점 더 많이 사용될 중요한 기술이랍니다.
11. RAG (Retrieval-Augmented Generation): 똑똑한 오픈북 AI
RAG는 Retrieval-Augmented Generation, 즉 검색 증강 생성이라는 뜻인데요. 어렵게 들리지만 쉽게 말하면, AI가 답변할 때 자기가 아는 것만으로 대답하는 게 아니라, 필요한 정보를 먼저 찾아보고 그걸 바탕으로 답변하는 방식입니다. 마치 오픈북 시험을 보는 것과 같아요. 모든 걸 외우지 않아도 책을 찾아보면서 답을 쓸 수 있잖아요? RAG가 바로 그런 원리입니다.
여러분이 회사 문서를 AI에게 주고 "우리 회사 휴가 정책이 뭐야?"라고 물어본다고 가정해볼게요. RAG 방식의 AI는 먼저 여러분이 준 문서에서 휴가 관련 부분을 찾아보고, 그 내용을 바탕으로 답변을 만듭니다. 그냥 AI가 상상해서 답하는 게 아니라 실제 문서를 참고하기 때문에 훨씬 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 받을 수 있죠. 특히 회사 업무나 전문 분야에서 AI가 엉뚱한 답변을 지어내지 않고 실제 자료를 기반으로 답하게 하는 데 정말 유용합니다. Notebook LM 같은 서비스가 바로 이 RAG 방식을 사용하고 있어요.
12. 마크다운(Markdown) & JSON: AI와 효율적으로 대화하는 비법
자, 이제 정말 중요한 용어 두 가지를 알려드릴게요. 마크다운과 JSON입니다. 이 두 가지를 알면 AI 활용 효율이 3배는 올라간다고 장담할 수 있어요!
✅ 마크다운 (Markdown): 간단한 기호로 예쁜 문서 만들기
마크다운은 간단한 기호로 문서를 예쁘게 꾸미는 방법입니다. 샵(#) 기호를 쓰면 제목이 되고, 대시(-) 기호를 쓰면 목록이 되고, 별표 두 개(**)로 감싸면 굵은 글씨가 되죠. 노션, 깃허브 등에서 많이 사용하고 있으며, 워드처럼 마우스 클릭 없이 키보드만으로 뚝딱 깔끔한 문서를 만들 수 있어요.
✅ JSON (JavaScript Object Notation): 데이터를 구조화하여 정리하기
JSON은 데이터를 구조화해서 저장하는 형식이에요. 중괄호({})와 대괄호([])를 사용해서 데이터를 항목과 값으로 명확하게 정리합니다. 프로그래밍에서 주로 쓰이지만, 일반인도 알면 정말 유용해요. 엑셀 데이터를 텍스트로 옮긴 것 같다고 생각하시면 됩니다.
여기서 중요한 건, 이 형식들을 AI에게 질문할 때 활용하면 답변 품질이 확 올라간다는 거예요! 그냥 일반 대화체로 질문하면 AI가 중간에 정보를 놓칠 수도 있습니다. 하지만 마크다운이나 JSON으로 구조화해서 질문하면 AI가 모든 조건을 명확하게 파악하고 정확히 처리하죠. 조건이 복잡할수록 효과는 더욱 커집니다.
- 일상 대화체: 간단한 질문, 빠르게 답변받고 싶을 때 ("오늘 저녁 뭐 먹을까?")
- 마크다운: 문서, 보고서 작성할 때 ("회의록을 마크다운으로 작성해줘")
- JSON: 여러 항목 비교, 데이터 분석, 복잡한 조건 제시할 때 ("상품 10개를 조건별로 비교 분석해줘")
13. 프롬프트 (Prompt): AI에게 하는 질문과 명령
프롬프트는 AI에게 하는 질문이나 명령을 말합니다. 쉽게 말해 여러분이 AI에게 타이핑하는 모든 문장이 프롬프트예요. "오늘 날씨 어때?"도 프롬프트고, "이 코드 설명해줘"도 프롬프트죠. 왜 이 용어가 중요하냐면, AI 활용의 90%가 프롬프트를 잘 쓰느냐에 달려 있기 때문입니다. 같은 AI를 써도 프롬프트를 어떻게 쓰느냐에 따라 결과가 천지 차이죠. 마치 검색엔진에서 검색어를 잘 쓰는 것이 중요한 것처럼 말입니다. "글 써줘"는 나쁜 프롬프트지만, "블로그용 AI 활용 팁 글을 초보자 대상으로 1000자로 써줘"는 구체적인 좋은 프롬프트예요. 프롬프트를 잘 쓰는 기술을 '프롬프트 엔지니어링'이라고 하는데, 이건 다음 시리즈에서 더 자세히 다룰 예정입니다.
14. 온도 (Temperature): AI 답변의 창의성 조절
온도는 실제 온도와는 상관없이 AI 답변의 창의성을 조절하는 설정값입니다. 온도가 낮으면 AI가 안전하고 예측 가능한, 교과서 같은 답변을 내놓아요. 반대로 온도가 높으면 AI가 더 창의적이고 다양한 답변을 생성하지만, 가끔 엉뚱한 소리도 할 수 있죠. 마치 자유로운 예술가처럼요. 보통 온도는 0에서 1 사이의 값으로 설정되는데, 0에 가까울수록 "정확하게만 답해줘, 창의력은 필요 없어", 1에 가까울수록 "자유롭게 상상해서 답해줘"라는 의미로 이해할 수 있습니다. 예를 들어, "회의록 작성해줘"라고 할 때는 온도를 낮게, "광고 카피 아이디어 10개 줘"라고 할 때는 온도를 높게 설정하는 것이 효과적입니다. 대부분의 AI 서비스에서는 직접 온도를 조절할 수는 없지만, 프롬프트에 "창의적으로 답해줘" 또는 "정확하게만 답해줘"라고 명시하면 비슷한 효과를 낼 수 있답니다.
15. 할루시네이션 (Hallucination): AI의 그럴듯한 거짓말
할루시네이션은 AI가 거짓말을 하거나 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 지어내는 현상을 말합니다. 환각이라고도 하죠. 중요한 건 AI가 일부러 거짓말하는 것이 아니라는 점이에요. AI는 '이것이 사실인지 아닌지'를 구분하지 못하고, 그저 학습된 데이터를 바탕으로 가장 그럴듯한 답변을 만들어낼 뿐입니다. 마치 시험 볼 때 모르는 문제를 대충 그럴듯하게 쓰는 것과 비슷하다고 할까요?
예를 들어, AI에게 "2024년 노벨 물리학상 수상자는?"이라고 물었을 때, AI가 존재하지 않는 '존 스미스 박사'를 자신 있게 말할 수도 있어요. 더 무서운 건, AI가 거짓말하는 것처럼 보이지 않는다는 겁니다. 엄청 자신 있고 구체적으로, 심지어 논문 제목까지 지어내면서 설명하기 때문에 초보자분들이 쉽게 속을 수 있습니다.
- 출처 요청: "출처와 함께 알려줘"라고 명시하기
- 팩트체크: 중요한 정보는 반드시 검색으로 확인하기
- 구체적 질문: 모호한 질문보다 구체적으로 물어보기
- 최신 정보 주의: 지식 단절 시점 이후 정보는 항상 의심하기
- 웹 검색 기능 사용: AI에게 "웹 검색해서 알려줘"라고 요청하기
16. AGI (Artificial General Intelligence): 사람처럼 모든 것을 하는 AI
마지막 용어는 AGI, 즉 범용 인공지능입니다. 이건 사람처럼 모든 것을 스스로 학습하고 판단할 수 있는 AI를 말해요. 지금 우리가 사용하는 챗GPT나 클로드 같은 AI는 특정 작업만 잘하는 '전문가' AI입니다. 하지만 AGI는 '천재'에 가깝죠. 뭐든 배우고 응용할 수 있는 완전한 형태의 AI라고 할 수 있습니다. 현재 AGI는 아직 존재하지 않아요. 언제 나올지도 미지수이며, 전문가들 사이에서도 "5년 안에 나온다", "50년 걸린다", 심지어 "영원히 불가능하다" 등 다양한 의견이 분분합니다. AGI가 등장하면 세상이 완전히 뒤바뀔 것이기에, AI 뉴스에서 이 단어가 자주 언급되는 것이랍니다. "아, 완전한 AI를 말하는 거구나" 정도로만 이해해두시면 충분합니다.
- AI의 기본 이해: AI는 사람처럼 생각하고 대화하는 컴퓨터 프로그램이며, LLM은 언어에 특화된 대규모 AI, SLM은 작지만 빠르고 개인 PC에서 작동하는 AI입니다.
- AI 활용 방식의 이해: GPTs/Gems는 AI의 '역할'을 정해 전문 비서를 만드는 것이고, Projects는 특정 '작업 맥락'을 유지하며 효율적으로 대화와 파일을 관리하는 기능입니다.
- AI 소통의 기술: 토큰, 컨텍스트, 프롬프트의 개념을 이해하고 마크다운/JSON과 같은 구조화된 질문 방식을 활용하면 AI와 훨씬 효율적으로 소통할 수 있습니다.
- AI 활용 시 주의점: AI는 특정 시점까지의 정보만 알고(지식 단절 시점), 가끔 거짓 정보(할루시네이션)를 지어낼 수 있으므로 항상 팩트체크가 중요합니다.
❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1. AI 초보자인데 무엇부터 시작해야 할까요?
가장 먼저, 오늘 배운 핵심 용어들을 이해하는 것이 중요합니다. 그 다음에는 챗GPT나 제미나이와 같은 LLM 서비스를 직접 사용해보면서 간단한 질문부터 시작해보세요. 처음에는 일상적인 대화나 정보 검색 위주로 사용하다가, 점차 필요한 기능을 익혀나가는 것이 좋습니다.
Q2. AI가 거짓말하는 것을 어떻게 알 수 있나요?
AI가 사실이 아닌 정보를 지어내는 현상을 '할루시네이션'이라고 합니다. 이를 방지하기 위해서는 AI에게 답변의 출처를 요청하거나, 중요한 정보는 반드시 직접 검색을 통해 팩트체크하는 습관을 들이는 것이 중요해요. 특히 의학, 법률, 금융 등 민감한 분야의 정보는 전문가의 확인을 거쳐야 합니다.
Q3. 무료로 AI를 써볼 수 있는 방법이 있나요?
네, 물론입니다. 챗GPT, 제미나이 등 대부분의 주요 AI 서비스는 무료 버전을 제공하고 있습니다. 또한, 웹 검색 기능이 포함된 AI를 활용하면 최신 정보도 얻을 수 있어 초보자들이 사용하기 좋습니다. 개인 PC에 직접 설치하여 사용할 수 있는 SLM(소형 언어 모델)도 무료로 활용 가능한 좋은 대안이 될 수 있습니다.
Q4. AI 용어는 꼭 다 외워야 하나요?
모든 용어를 완벽하게 외울 필요는 없습니다. 오늘 배운 16가지 용어는 AI를 이해하고 활용하는 데 있어 기본 토대가 되는 개념들이에요. 처음에는 낯설겠지만, AI를 직접 사용하면서 궁금할 때마다 다시 찾아보고 이해하는 과정을 반복하다 보면 자연스럽게 익숙해질 겁니다.
자, 여러분! 이것으로 'AI 바로 활용하시려면 이건 그냥 외우세요' 파트 1 강의를 마치도록 하겠습니다. 오늘 배운 16가지 핵심 용어, 완벽하게 외울 필요는 없습니다. AI를 사용하시면서 자연스럽게 익숙해지실 거예요.
다음 파트 2에서는 여러분에게 맞는 AI를 고르는 방법을, 파트 3에서는 실전 프롬프트 기술을 배우게 됩니다. 이 3부작 시리즈를 차근차근 따라오시면 여러분도 AI를 자신 있게 활용하며 2025년 디지털 포모를 완전히 극복하실 수 있을 거예요.
AI는 생각보다 어렵지 않습니다! 지금 바로 시작해서 변화를 경험해보세요. 다음 포스트에서 만나요!
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